近期网站部分用户提出了一些很好的意见与建议，其中提到最多的是关于网站用户经验值的计算方法，以及信息价格、准确率统计等三方面的问题。综合各种意见后，我们决定做出修改，初步制订了如下方案，在经过近一个月的公示期后，现已开始试行：
一、用户经验计算方法
目前网站采用的经验计算方法为，推荐成功次数即为经验，也就是每成功推荐一支股票，会增加用户1点经验值。大家普遍反映这种计算方法不够科学，一是忽略了推荐失败的信息，二是没有考虑到中长线推荐者的利益。因此打算修改为按用户推荐信息累计盈利来计算经验值，包括推荐失败的也累计计算。比如推荐一支股票，不管成功或者失败，最后都会以本次推荐的实际盈利率来增加或者减少经验值，每1个百分点等于1点经验值。通过这种改进，即反映了用户推荐盈利的信息，也反映了推荐亏损的信息，能比较客观的体现出用户的真实水平，而且以盈利率来计算经验值，也同时兼顾了短线与中长线推荐信息，1个20%的长线就相当于4个5%的短线。
具体经验值等级换算方法:
＝100点经验值
＝
＝
二、用户盈利率计算方法
目前网站采用的准确率计算方法为，推荐成功次数与推荐总次数的比率，即为准确率，但是这种方法存在不合理的地方，比如推荐一支20天涨20%的股票，但是实际只涨了18%也算推荐失败，这对长线推荐者来讲难以接受。经过协商考虑，决定将原“准确率”改名为“成功率”计算方法不变，依然是按成功次数与总次数比率来计算，同时增加一个新指标“盈利率”。具体指标及计算方法：
盈利率＝（成功次数＋盈利次数）／总次数
成功率＝成功次数／总次数
一支股票的状态将增加到四种：
正常：没有达到目标价位，且没有超过计划周期；
成功：达到目标价位，且没有超过计划周期；
盈利：没有达到目标价位，且到期当日涨幅达到5%以上；
失败：没有达到目标价位，且到期当日涨幅达到5%以下。
补充说明：与原来一样，只有推荐成功才能得到推荐信息收入，推荐盈利不能得到推荐信息收入。
三、信息价格规范
反应最大的问题就集中在信息价格上，目前因为没有一个标准，所以信息价格上的差异比较大，不但扰乱了正常的价格秩序，更导致了成交率低下的问题。在征求各方意见后，我们决定做出如下修改。针对不同等级的用户，制定最高限价，以此来规范信息价格。这种最高限价的方法即可以有效规范信息价格，又保留了灵活性。初步方案为等级*20即为最高限价。
| 等级 | 经验值 | 图形 | 最高限价（元） |
| 0 | 0-100 |  |
0 |
| 1 | 100-200 | |
20 |
| 2 | 200-300 | |
40 |
| 3 | 300-400 | |
60 |
| 4 | 400-500 | |
80 |
| 5 | 500-600 | |
100 |
| 10 | 1000-1100 | |
200 |
| 15 | 1500-1600 | |
300 |
| 20 | 2000-2100 | |
400 |
| 25 | 2500-2600 | |
500 |
| 50 | 5000-5100 | |
1000 |
| 75 | 7500-7600 | |
1500 |
| 100 | 10000-10100 | |
2000 |
上述方案目前正处于试行期。如果您对本方案，或者网站有其他意见建议的话，欢迎随时跟我们联系。
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