典型点差是一个数字，而实际成交时的点差是另一个数字。本页展示完整的实测分布——第25、75、90和99百分位的报价与中位数并列呈现——这样便可按最坏情况而非仅按平均水平来计算成本项。实用的指标是 p90 除以中位数：接近 1.00 表示成本项几乎不变，数值越高则说明在市场压力下点差扩大得越明显。若平仓可能落在行情繁忙的某一分钟，用 p90 点差来核算成本比用中位数更为稳妥。
为什么稳定性很重要
两个账户可以宣传相同的‘典型’点差，但在高负荷下表现却大不相同。止损、剥头皮平仓或新闻入场都是按那一刻的点差成交 — 而非按中位数。点差稳定性是 Exness 着重强调的账户特性之一；这张表让交易者能基于实测数据加以验证，而不必凭信任接受。
点差可能会随流动性、新闻和市场状况而波动并扩大。
实测点差分布（pips；非外汇品种为点数）
| 品种 | 最低 | p25 | 中位数 | p75 | p90 | p99 | 最大值 | 标准差 | p90 ÷ 中位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EUR/USD | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 2.9 | 8.3 | 0.512 | 1.00 |
| GBP/USD | 0.9 | 1 | 1 | 1 | 1 | 9.7 | 14.3 | 1.206 | 1.00 |
| USD/JPY | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1.8 | 13.8 | 0.272 | 1.00 |
| AUD/USD | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 4.6 | 8 | 0.547 | 1.00 |
| USD/CAD | 1.4 | 1.4 | 1.4 | 1.4 | 1.4 | 4.2 | 6.4 | 0.396 | 1.00 |
| USD/CHF | 1.3 | 1.3 | 1.3 | 1.3 | 1.3 | 3.2 | 6 | 0.335 | 1.00 |
| NZD/USD | 1.4 | 1.4 | 1.4 | 1.4 | 1.4 | 9.6 | 11.4 | 1.451 | 1.00 |
| EUR/GBP | 1.3 | 1.3 | 1.3 | 1.3 | 1.3 | 4.8 | 6.7 | 0.547 | 1.00 |
| EUR/JPY | 1.6 | 1.6 | 1.6 | 1.6 | 1.6 | 3.4 | 24 | 0.644 | 1.00 |
| GBP/JPY | 2.1 | 2.2 | 2.2 | 2.2 | 2.2 | 17.7 | 26.9 | 2.129 | 1.00 |
| AUD/JPY | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 3.7 | 11.3 | 0.58 | 1.00 |
| XAU/USD（黄金） | 24 | 26 | 26 | 26 | 26 | 26 | 48 | 0.478 | 1.00 |
| XAG/USD（白银） | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 0 | 1.00 |
| 美国原油（WTI） | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0 | 1.00 |
| 英国原油（Brent） | 3.4 | 3.8 | 3.9 | 4 | 4.1 | 4.4 | 5.3 | 0.152 | 1.05 |
| BTC/USD | 1000 | 1000 | 1000 | 1000 | 1000 | 1000 | 1000 | 0 | 1.00 |
| ETH/USD | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 0 | 1.00 |
| US500（标普500） | 40 | 40 | 40 | 40 | 40 | 60 | 60 | 3.025 | 1.00 |
| US30（道琼斯） | 10 | 10 | 10 | 13 | 13 | 13 | 13 | 1.451 | 1.30 |
| USTEC（纳斯达克100） | 112 | 112 | 112 | 112 | 112 | 112 | 160 | 1.65 | 1.00 |
| DE30（DAX） | 7 | 7 | 7 | 7 | 7 | 56 | 100 | 9.894 | 1.00 |
| JP225（日经 225） | 31 | 31 | 31 | 34 | 34 | 34 | 34 | 1.485 | 1.10 |
| UK100（富时100） | 98 | 98 | 98 | 98 | 300 | 860 | 860 | 134.617 | 3.06 |
p25/p75/p90/p99 = 在采样时间中有 25/75/90/99% 的时段点差处于或低于该值。‘p90 ÷ 中位数’接近 1.00 = 点差几乎不动；数值越高 = 在高负荷下拉伸越大。
在本次样本中，XAU/USD（黄金）、XAG/USD（白银）、US Oil（WTI）、BTC/USD 等品种从中位数一直到第 99 百分位都保持着相同的点差——交易者每 2 次中有 1 次拿到的报价，与每 100 次中有 99 次拿到的报价完全一样。
测量方法说明
- 每一次价格跳动的买价与卖价，均在终端内于 Exness 自有的 MT5 数据源上捕获。
- 百分位数基于完整样本计算，而非人为挑选的时间窗。
- 已包含隔夜结转和新闻时段 — 这正是 p99 和 Max 两列所反映的内容。
- 数据按计划定期刷新。
在终端内基于 Exness 自有的 MetaTrader 5 报价数据源及品种规格测定，并按计划定期刷新。所有数据仅供参考，并会随市场行情变化。
开设 Exness 账户 →按最坏情况而非平均情况计算成本
对于有计划地进出场的交易,中位点差是合适的计算依据。但对于在无人选定的时刻自动触发的离场,它就不适用了,因为止损是按那一瞬间生效的点差执行的。
因此,成本项要计算两次:一次按中位数,对应预期情形;一次按 p90 或 p99,对应离场恰好落在行情繁忙的那一分钟的情形。这两个数字之间的差距,正是稳定性一栏所衡量的内容。
当 p90 除以中位数的比值接近 1.00 时,两种计算结果趋于一致,这一区分也就不再重要。而当该比值较大时,按中位数来规划就会低估那些恰恰不按计划走的交易的成本。
百分位数不是什么
百分位数只描述被采样的时段,不涉及此外的任何情况。p99 是样本中出现过的最大点差,而不是上限;样本未涵盖的行情条件可能产生更大的点差。
它也不是对单笔交易的预测。它说明的是在整个样本中,某一数值处于某个水平或以下的频率——这是关于分布的描述,而非关于下一笔成交的预判。
正确的用法是把它当作压力测试。用 p90 的数值重新计算盈亏平衡点,看看方案是否依然成立。如果不成立,该调整的是仓位规模或止损距离,而不是对报价的预期。