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我们如何为 prop firm 评分

本站的每家公司都会获得一个基于六大加权支柱的 百分制评分:信任度与历史(25%)、交易条件(20%)、出金(20%)、规则公平性(15%)、价格与性价比(10%)、客服与体验(10%)。评分由脚本根据每份档案上公开的数据字段计算——不存在任何人工打分环节,这意味着除非修改一项注明日期和来源的数据,否则任何人都无法提高评分。

完整公式如下所述,包括缺失数据的处理方式,以及部分公司完全不获评分的原因。我们的商业关系不参与其中,将来也不会:这一约束写在数据管道的构建方式之中,而不仅仅写在这个页面上。

用链条悬挂的黄铜双盘天平,素色背景

六大支柱

信任度与历史

25 %

公司成立年限、管理层身份是否公开、注册国家、有记录的事件,以及按评价数量加权的外部评分。基于一百条评价的高分,其权重低于基于一万条评价的同等分数。每一起有记录的事件都会扣分,最多扣十八分。

交易条件

20 %

提供的平台数量、交易品种的丰富程度,尤其是交易风格的自由度:剥头皮、对冲、交易机器人、新闻交易、隔夜及周末持仓。明确禁止会扣分;数据缺失则不扣分。

出金

20 %

交易者获得的利润比例、首次出金前的等待时间、可用的出金方式数量,以及是否提供扩容计划。等待时间的权重几乎与百分比相当,因为被长周期锁住的高分成,价值不如快速到账的中等分成。

规则公平性

15 %

首先看回撤类型——静态、日终追踪、混合、日内追踪,按此偏好顺序排列——然后看是否没有一致性规则、是否没有时间限制,以及最少交易天数。正是这一支柱,把一家可以玩得转的公司与一套专为让你失败而设计的规则区分开来。

价格与性价比

10 %

100,000 账户的价格与我们整个数据库计算出的市场中位数之比、首次出金时是否退还费用,以及是否收取激活费。单看价格永远不够:正因如此,它的权重只有 10%。

客服与用户体验

10 %

这是最难用公开数据衡量的支柱。它综合了外部满意度、公司的成熟度以及社区生态的丰富程度。我们有意给它较低的权重,因为这方面的数据来源不如其他方面可靠。

放在按列打印的数字表格上的一支笔

上限与排除

  • 观察中的公司评分上限为 59/100. 无论其纸面条件如何,出现可信负面信号的公司都不能与记录良好的公司处于同一分数段。
  • 已警示的公司不予评分。 其档案会显示警示横幅和有记录的原因,但不显示分数。
  • 已关闭的公司评分上限为 65/100。 其档案作为存档保留,因为交易者对已关闭公司的疑问理应得到基于事实的回答。

数据从何而来

每一个数字都取自公司官网本身——价格页面、条款与条件、常见问题——并注明核实当天的日期。第三方对比网站仅用于交叉核对,绝不作为主要来源:在对比网站之间传播的错误依然是错误。

当某个数值无法核实时,它将保持空白。档案中显示标注为“未核实”的短横线,而不是估算值,评分计算会将该子项视为中性。这就是为什么有些档案看起来不如其他档案丰富:我们宁愿留下明显的空缺,也不愿编造看似合理的数据。

主要公司每周重新核实一次,其他公司每月一次,任何重大规则变更都会触发即时更新,并在档案的变更记录中新增一条。整个数据库的最近一次核实日期为 。

我们如何盈利

本网站免费使用。网站展示公开的优惠码,今后还将展示指向部分已收录公司的联盟链接。这些链接现在和将来都会标注为合作伙伴链接。

任何公司都无法花钱买到排行榜中的位置、更高的评分,或删除其档案中的负面内容。排行榜是通过对数据库应用筛选条件并对结果排序生成的——不存在可出售的编辑推荐位。如果某项商业关系与某个事实发现发生冲突,我们会发布该事实。

阅读完整的联盟营销披露。

常见问题

公司能否花钱提高自己的评分?
不能,评分的设计从结构上就杜绝了这种可能。评分由脚本根据每份档案的数据字段计算——整个流程中没有任何人工打分输入。要修改评分,就必须修改一项已公开、注明日期和来源的数据,而这会显示在该公司的变更记录中。
为什么有些公司没有任何评分?
因滥用行为被警示的公司不予评分。给它们一个分数,就等于暗示它们与其他公司处于同一衡量尺度上。其档案仍然在线,附有警示横幅和原因,因为围绕问题公司的搜索理应得到基于事实的回答。
数据缺失时会怎样?
缺失的字段在该子项上按中性值 55/100 计算,绝不会按零分计算。未经核实的数据并不能证明存在不良行为,惩罚它反而会让信息披露少的公司得利。该字段本身在档案上显示为短横线。
评分多久重新计算一次?
每当公司数据发生变化时。由于评分完全来自数据,一次规则变更或价格更新都会在下一次构建时自动重新计算评分,最近一次计算的日期显示在每份档案上。
为什么要公开公式?
因为构建方式不公开的评分,只是一种包装成测量结果的观点。公开权重和规则,让你可以不认同我们的优先级——如果你更看重规则公平性而非价格,还可以用同样的数据重新计算你自己的排名。