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量化策略研究范文1
一、引言
量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。[1]
2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。
在此背景下，作者在本文中对于量化投资的概念、特点、策略、理论基础和发展做一个总结，希望为量化投资研究和实践做一些参考。
二、量化投资解读
（一）量化投资的定义
量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为：
量化投资是指将投资者的投资思想或理念转化为数学模型，或者利用模型对于真实世界的情况进行模拟进而判断市场行为或趋势，并交由计算机进行具体的投资决策和实施的过程。
（二）量化投资的特点
1.投资决策中能够客观理性，克服人类心理对投资决策的影响。传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。[2]量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
2.能够通过海量信息的大数据处理，提高投资决策效率。我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工的工作量，提高了投资决策效率。
3.能够实现精准投资。传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。[3]
4.能够快速反应和决策，把握市场稍纵即逝的机会。量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，与人脑相比它能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，具有反应快速、把握市场稍纵即逝的机会的特点。量化投资在速度上最出色的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交易是通过高速计算机，在极短的时间内对市场的变化做出迅速的反应并完成交易。[4]
5.能够有效地控制风险，获取较为稳定的收益。与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较高超额收益的同时能够更好地控制风险，业绩也更为稳定。相关研究显示，1996年至2005年期间，量化投资基金与以所有传统主动型投资基金和偏重于风险控制的传统主动型投资基金的信息比率对比情况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地控制风险。
三、量化投资的策略
一般的量化投资的策略指的是用来实现投资理念或模拟市场行为判断趋势从而获取收益的模型。量化投资需要权衡收益、风险、交易成本、具体的执行等各个方面，一般情况下这些方面会形成相对独立的模块。有时候量化投资策略模型也会将风险、成本等方面融合在模型中。
（一）国外量化投资策略的分类
国外习惯上将量化投资的策略分成两大类，一类是阿尔法导向的策略，另一类是贝塔导向的策略。阿尔法策略（alpha strategy）是通过量化择时和调整投资组合中不同资产的头寸大小来获取收益的策略;贝塔策略（beta strategy）是通过量化的手段复制指数或者稍微的超出指数收益的策略。[6]相比而言，量化指数的贝塔策略相对更容易，所以一般情况下所说的量化投资的策略指的是阿尔法策略（alpha strategy）。
阿尔法策略主要有两种类型，分别为理论驱动模型和数据驱动模型。
理论驱动模型是比较常见的类型，这些策略是运用已经存在的经济、金融学的理论，构建策略模型，进行投资决策。理论驱动模型根据输入的数据的不同可以进一步分类，主要有基于价格相关数据的策略和基于基本面数据的策略。
数据驱动模型广泛的被运用于股票、期货和外汇市场，因为采用的数学工具更为复杂，相对而言难于理解，目前使用的还不是很多。与理论驱动模型不同，数据驱动模型认为进行投资决策其实是不需要理论的支持，运用数据挖掘技术，可以从数据（例如交易所的价格数据）中识别出某种行为模式或市场趋势，进而进行预测或者解释未来的模式，从中获取收益。
（二）我国量化投资策略的分类
国内比较常见的量化投资策略主要有两种分类方式，一种是按投资标的所在市场分类区分的量化投资策略，分为现货市场和衍生品市场量化投资策略。现货市场包括股票市场、ETF市场和债券市场，衍生品市场包括商品期货市场、股指期货市场、国债期货市场、外汇市场和期权与其他衍生品市场，国内运用较多的是投资于商品期货和股指期货等期货市场。
另一种分类方式是分为两大类：判断趋势的单边投机策略和判断波动率的套利交易策略。[7]单边投机策略主要包括量化选股和量化择时，套利交易策略主要包括股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、另类套利策略等，目前国内普遍采用的是这种分类方式。
四、量化投资理论的发展
（一）投资理论的发展
量化投资的理论基础最早可以追溯到上个世纪50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把数理工具引入到金融研究领域，提出了均值――方差模型和风险报酬与有效前沿的相关概念，这是量化投资接受的最早的严肃的学术成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在马克维茨研究的基础上得出了资本资产定价模型（CAPM），这是如今度量证券风险的基本的量化模型。
20世纪60年代，Samuelson（1965）与Fama（1965）[12]提出了有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH），这为后来在新闻量化交易等方面提供了思路和理论支持。20世纪70年代，金融衍生品不断涌现，对于衍生品的定价成为当时研究的重点。Black和Scholes（1973）[13]将数学方法引入金融定价，他们建立了期权定价模型（B-S模型），为量化投资中对衍生品的定价奠定了理论基础。在该理论之后，Ross（1976）[14]根据无套利原则提出了套利定价理论（APT），该理论是资本资产定价模型（CAPM）的完善和发展，为量化投资中的多因素定价（选股）模型提供了基础，这也是Alpha套利的思想基础。
20世纪80年代，期权定价理论倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以产生，金融工程着力于研究量化投资和量化交易。同期，学者们从有效市场理论的最基本假设着手，放宽了假设条件，形成了金融学的另一个重要的分支――行为金融学。
20世纪90年代，金融学家更加注重对于金融风险的管理，产生了诸多的数量化模型，其中最为著名的风险管理数量模型是VaR（Value at Risk）模型，这是量化投资对于风险控制的重要理论基础。[15]
20世纪末，数理金融对于数学工具的引入更加的迅速，其中最为重大的突破无疑是非线性科学在数理金融上的运用，非线性科学的出现为金融科学量化手段和方法论的研究提供了强有力的研究工具[16]，尤其在混合多种阿尔法模型而建立混合模型时是非常有效的一种技术。
（二）量化投资的数学和计算基础
量化投资策略模型的建立需要运用大量的数学和计算机方面的技术，主要有随机过程、人工智能、分形理论、小波分析、支持向量机等。[17]随机过程可以用于金融时序数列的预测，在现实中经常用于预测股市大盘，在投资组合模型构建的过程中，可以优化投资组合;人工智能的很多技术，例如专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等，可以运用于量化投资;分形理论用于时间序列进行预测分析;小波分析主要用于波型的处理，从而预测未来的走势;数据挖掘技术可以运用于数据驱动模型，还可以运用于设置模型的细节;支持向量机可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
五、国内外量化投资实践的发展
（一）国外量化投资实践的发展
本文认为量化投资在国外的发展已经经历了四个发展阶段：
1.第一阶段从1949年至1968年：对冲阶段。该阶段是量化投资的萌芽阶段，该阶段具体的量化投资实践很少，主要是为量化投资提供的理论基础和技术准备，量化投资脱胎于传统投资，对抗市场波动，通过对冲稳定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二阶段从1969年至1974年：杠杆阶段。在该阶段，量化投资从理论走入了实践。在投资思路上，因为原本的Alpha策略收益有限，通过放杠杆扩大第一阶段的稳定收益。实践方面，1969年，前美国麻省理工学院数学系教授爱德华・索普（Ed Thorp）开办了第一个量化对冲基金，进行可转债套利，他是最早的量化投资的者使用者。1971年，巴莱克国际投资公司（BGI）发行了世界上第一只被动量化基金，标志着量化投资的真正开始。
3.第三阶段从1975年至2000年：多策略阶段。在这一阶段，虽有一定的挫折，但总体上量化投资得到了平稳的发展。在投资思路上，由于上一阶段通过杠杆放大收益的副作用产生，放大以后的波动率又增大，从而转向继续追求策略的稳定收益，具体的手段是采用多策略稳定收益。实践方面，1977年，美国的富国银行指数化跟踪了纽约交易所的1500只股票，成立了一只指数化基金，开启了数量化投资的新纪元。[18]1998年，据统计共有21只量化投资基金管理着80亿美元规模的资产。[19]
4.第四阶段从2000年至今：量化投资阶段。这一阶段，量化投资得到了迅猛的发展，并且发展的速度越来越快。投资思路上，运用量化工具，策略模型化，注重风险管理。在实践方面，在2008年全球金融危机以前，全球对冲基金的规模由2000年的3350亿美元在短短的7年时间内上升至危机发生前的1.95万亿美元，受美国次贷危机的影响全球对冲基金规模有较大的回落，直到2008年之后，在全球经济复苏的大背景下对冲基金规模才开始反弹。
（二）我国量化投资的发展
本文认为，到目前为止，我国量化投资的发展的主要经历了三个阶段：
1.第一阶段从2004年至2010年：起步阶段。在这一阶段，由于我国没有足够的金融工具，量化投资在我国发展缓慢。2004年8月，光大保德信发行“光大保德信量化股票”，该基金借鉴了外方股东量化投资管理理念，这是我国最早的涉足量化投资的产品。2010年4月16日，准备多年的沪深300股指期货的在中金所的上市，为许多对冲基金的产品提供了对冲工具，从此改变了以前我证券市场只能单边进行做多的情况。
2.第二阶段从2011年至2013年：成长阶段。2011年，被认为是我国量化对冲基金元年，[21]而随着股指期货、融资融券、ETF和分级基金的丰富和发展，券商资管、信托、基金专户和有限合伙制的量化对冲产品的发行不断出现，这个阶段的量化投资真正意义上开始发展，促使该阶段发展的直接原因就是股指期货的出现。[20]
3.第三阶段从2014年至今：迅猛发展阶段。2014年被认为是“值得载入我国私募基金史册的一年”，基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制，推动了私募基金的全面阳光化，加速了私募基金产品的发行，其中包括量化对冲型私募产品。2014年称得上我国量化对冲产品增长最迅速的一年，以私募基金为代表的各类机构在量化对冲产品上的规模均有很大的发展，部分金融机构全年销售的量化对冲基金规模超过了百亿。
2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大的促进作用。4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。
六、总结
量化投资的技术、策略、硬件设施条件都在飞速的发展，与传统的投资方式相比，量化投资有着自身的特点和优势。尤其是量化对冲产品，以其长期稳健的收益特征，成为目前“资产荒”下对信托、理财产品和固定收益产品良好的替代产品。未来随着我国股指期货、融资融券、国债期货、期权等金融产品的不断创新，以及股指期货市场未来逐步恢复正常，量化投资发展前景不可限量。
参考文献
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量化策略研究范文2
论文摘要：教师的教是为了学生的学。这句话对于复习教学更显重要。因为当今的化学考试已从知识型逐步过渡到知识－能力型，并且越来越向能力测试的方向倾斜。
一、发挥学生在复习教学过程中的主体作用
充分发挥学生在复习过程中的主体作用，应侧重从以下几方面操作：教师必须千方百计地启动非智力因素，使学生意识到自己是考试复习的主人；引导学生头脑清晰地站在掌握化学知识体系网络的高度领会化学科考试说明，心中有本“考点”账，不当浩瀚题海的“盲游者”，更不做稀里糊涂的演题“奴隶”；从大多数学生的实际水准出发来确定复习训练的标尺；教学不平均使用力量，要以学生反映出来的实际难点为复习的主攻目标，借助基础知识为载体，侧重于能力的训练。总之，整个教学的部署，从学生所需、所求为基本出发点，这样才能体现学生主体作用的发挥。突出学生在复习教学活动中的“主角”地位。学生主体作用的发挥，很大程度体现在他们能否充当复习活动的“主角”。笔者在教学活动中采用了如下的举措比较有效。首先，给学生腾出自学课本的时间，坚持每章复习之前，发给学生阅读思考题为其导读，用思考题激发学生边读边思考；讲复习课时再提醒学生注意课文的重点和看来平淡而易被忽略、其实内涵深厚的段落文字，进行精读。其次，给学生开辟课堂活动的空间，尤其是每当复习到知识难点及思考坡度大的典型问题时，便设计若干阶梯式的思考题，指引学生自己分析解题思路，展开讨论。
二、激励学生在学习思考时发挥主动精神
激励学生在复习中发扬主动精神，笔者在实践中感到以下的运作比较成功。在基础复习的训练阶段，就穿插若干启迪思维的“踮脚题”，鼓励学生面对这些在化学之树上结得高些的果子，踮踮脚，跳一跳，把它摘下来，不要胆怯，更不要自暴自弃。开始时，可能多数学生无所适从，教师应先做适当提示，激励他们挖掘潜能，开辟思路。渐渐地多数人习惯了，发展到后来，一般学生提高了兴趣和信心，面对能力题会表现出跃跃欲试的局面。学生信心和兴趣的提高，重要的还应归结于教师坚持做到训练精选，每练必评，评讲时借助一些典型题目练习分析、综合、归纳、演绎、类比、抽象等科学思维的方法，既强调学生对化学现象进行形象思维，又引导他们学会抽象思维，不断强化思维品质。日积月累，在潜移默化之中，学生的能力和素质就会得到提高。
三、把握复习内容，形成“三点”构织网络的化学知识体系
复习伊始，我们就将复习计划印发给学生，这份计划确定了首轮基础知识复习的安排，以考纲规定的化学基础知识“五大块”为纲目，统摄各册课本，把各章分别纳入包容它的大块之中，形成知识构架编排复习体系，但仍以课本为依托按章复习。每章教材复习之初，又将考纲对该章内容规定的考点编织成教学目标印发给学生，使其成为贯穿全章复习始终的脉络。所谓难点，指的是学生在明确考点、掌握热点过程中所遇到的知识障碍、理解疑难和易混淆之处。考试复习容量大、内容广、时间紧，平均使用力量既不可取也不可能。因此，我们注意从学生认知的实际出发，舍得在热点里的难点问题上花时间、下功夫，以保证学生脑海里构建的知识体系脉络畅通，统摄自如，启动灵活。
四、讲究复习策略
化学教师所要采取的策略较为重要的是处理好三种关系：落实知识与训练能力；统一要求与分层指导；广集信息与限量用题。
1、正确处理好落实知识与训练能力的关系。在复习训练中，如何针对考试题的特点处理好落实知识与训练能力的关系呢?我们采取的策略是“知能兼顾，互相渗透，不同阶段，有所侧重”。在基础复习阶段，我们把复习重点放在双基知识的落实上。不过，每当要求学生系统地钻研课本时，很注意指导学生怎样自学：每当要求学生掌握知识要点和知识规律时，很重视引导学生运用比较、分类、归纳、演绎的思维方法；每当要求学生掌握实验知识时，又强调学生对许多实验仪器、药品、操作的特点进行再认识。2、正确处理好统一要求与分层指导的关系。化学考试的考纲和考卷，对于每个考生的要求都是统一的，然而，一所学校、一个教学班里，学生的化学水平有高有低，因此考试复习不可能也不应该一刀切。对此，我们采取的策略是“整体要求，分层指导，抓住两头，带动中间”。每个复习阶段，每一知识单元，我们都提出教学目标，从中等程度的学生水准出发，安排复习时间和内容，规定训练题量；统一要求每位考生都用考纲来规范和检查自己，努力争取达到复习目标。然而，面对不同层次的学生，对其达标程度和训练量，不作统一的规定：个别辅导时，侧重于抓强、弱两头的层次。
量化策略研究范文3
一、校院两级教务管理简介
校院两级教务管理是管理的一种新模式，是指学校为了实现总体办学目标，通过管理重心的下移、管理权限的下放，对学校的教育资源等重新整合利用，赋予二级学院一定自主权和决定权，使其具有更大的工作自由度。在此基础上，学校、院系教务管理人员分级负责，相互配合，共同发挥各自管理职能，建立校级管理部门宏观调控、院级管理部门实际操控的管理机制，激发各部门的积极性、主动性，有效提高教学质量和办学效益。
高等学校各类资源按其所服务范围的不同，可以分成校级资源和院级资源两类。校级资源是指面向全校师生服务的资源，主要包括公用教室、实验室、图书馆、校级行政管理办公室、教职工宿舍、餐厅等建筑资源，以及公共课教师、图书馆管理人员、校级行政管理人员、后勤人员等人力资源等。院级资源是各系、各专业独立使用的资源，如专用教室、自用实验室、专业课教师、科研人员等。在校院两级管理的模式下，应将资源合理配置，避免资源浪费。
二、校院两级教务管理的职能界定
校院两级教务管理模式具有多样性、差异性的特点，但实施的最终目标是达成两级教务管理的统一与协调，促进高校的教务管理持续、平稳进行，各项教学任务圆满完成。实行校院两级管理后，学校立足于宏观调控，成为决策中心，侧重目标管理，学院负责具体工作，成为管理中心，侧重过程管理。
1.校级教务管理职责
（1）根据学校人才培养计划制定学校教务总体发展方向。
（2）制定学校教务的阶段性计划和发展目标并监督二级学院进行实施。
（3）制定和颁布学校教务的各项宏观教学管理规章，制定教学设施建设规划。
（4）统筹规划全校的教学科研、师资建设等物力、人力资源，对各二级学院进行合理分配。
（5）对各二级学院教学过程和办学效益进行汇总，实施监控与评估。
（6）负责公共课程的开课、选课、排课、考试和成绩。
（7）编制校历。
2.院级教务管理职责
（1）根据学校教务工作的总体要求，组织制定本学院教学计划，落实校级教务管理部门制定的任务。
（2）在校级教务管理的宏观调控下，组建适合本学院的教学科研组织、教师队伍，确定教职工岗位设置，组织实施教学研究，并对员工进行聘任及考核。
（3）在校级教务管理的统筹规划下，完成学术交流、思想政治教育、学生管理等一系列日常事务性工作。
（4）完成重点学科、硕士点、博士点及重大项目建设等非常规性工作。
（5）负责日常教务管理工作，如专业课的开课、选课、排课、考试和成绩。
（6）及时将各项任务执行情况上报校级教务管理部门。
三、校院两级教务管理系统现状
校院两级教务管理系统基于一个共同的数据库，所有数据具有高度共享性，各个子系统需要的数据均由一个数据库中读取，极大减少了重复信息的录入、统计，减轻教务管理人员的工作强度，提高了工作效率，但也因此对数据的准确性有较高要求。这就需要明确不同模块的人员分工，赋予不同的操作权限，严格按照标准的操作程序来录入、修改数据。
我校自运行教务管理系统以来，学生的学籍通过此系统进行管理，更加系统化、规范化。教师使用此系统进行成绩的录入，方便学生、教务部门进行查询。学生对教师进行不记名网上教学质量评估，便于教务部门对教学质量进行监控。但是在教务管理系统的应用过程中也显现出一些问题。
教务管理系统由于服务器、网络技术等问题，导致同一时间能承载的访问量有限，突出表现在期末阶段，所有教师要将学生考试成绩进行录入，所有学生要在规定时间内登录教务管理系统进行选课操作并查询成绩。如此大的访问量导致系统经常不能正常登录，在一定程度上影响相关工作。
有些教务管理人员或任课教师年龄较大，电脑操作技术欠佳，通过教务管理系统进行日常工作有一定难度。
四、教务管理系统及优化
教务管理系统平台充分利用互联网B/S（Browser/Server）管理系统模式，以网络为依托，为各个学校教务系统的管理提供一个平台，帮助学校管理教务系统，用一个账号解决学校教务教学管理问题，并且学校可以自由选择学校需要的教务管理系统，灵活地定制符合学校自己实际情况的教务系统。
高校的教务管理涉及众多方面，包括学籍管理，教学计划的制定，开课、选课、排课、考试和成绩管理，日常教学质量监控，毕业设计和答辩等各个环节。教务管理系统通常以校院两级管理模式为基础，包括学生学籍管理、成绩管理、教师信息管理、教学计划管理、课程信息管理及教学资源管理等日常教务管理的大部分功能，使原本的纯人工管理逐步转入办公自动化阶段，实现了高校教务管理的信息化、规范化，而学生通过网络进行学籍信息维护、网上选课、查询课程和教室安排、查询教师的基本信息、查询成绩、打印成绩单等，提高了教务管理效率。
1.系统工具
教务管理系统把每个访问人员作为一个用户进行管理，通过权限设置赋予不同身份的人员相应的操作功能。系统管理员进行系统的维护和更新，教务管理部门进行各项教学安排的录入，任课教师进行成绩管理，学生进行个人信息的修改确认以及相关数据的查询。
2.学籍管理子系统
新生录取后由校级教务管理部门将学生信息录入学籍管理系统，并对新生进行分班处理，生成学号等。每个学期、学年进行注册登记。日常学习过程中，记录学生奖惩信息，并根据预设值对学生相关资格进行审核，不符合条件的给予相应处理。
3.教师管理子系统
教师管理子系统就是以教师为管理对象，对教师的基本信息进行录入及维护，对每学期的授课情况如课程名称、计划课时、授课班级及人数等信息进行统计记录。
4.教学计划子系统
当新生入学时，要按专业为学生制 定不同的教学培养计划，分配教学任务，根据总体教学计划制定各学期教学安排，指定各专业教学指导教材、习题册等学习用书，将所开设课程分配给相应教师。根据教师的时间和教室使用情况安排上课时间，按专业班级、任课教师、授课教室等不同分类生成课程安排表。
5.成绩管理子系统
考试成绩是检验教师教学成果和学生学习效果的指标，也是授予学历、学位的基本依据。因此，成绩管理是教务管理系统最为重要的组成部分之一，对准确性、真实性、安全性要求较高。每次考试结束，相应任课教师登录教务管理系统进行成绩的录入，其中包括实验成绩、平时成绩和期末考试成绩等，系统根据各项成绩所占比例计算学生该科目综合成绩。为了保证数据的真实性，成绩一经提交不能随意更改。如确需修改，须到校级教务管理部门进行更正。
任课教师可按课程、班级或是学生三种不同的方式进行成绩录入。成绩汇总后，系统可按课程、专业班级、年级等方式生成排名表，为各项奖项的测评提供清晰的数据。教务管理部门也可通过考试分数、及格率等对教学效果进行评估。
6.教学质量评估子系统
教学质量评估系统是用于学生对任课教师、教师对教师、部门领导对教师的教学工作进行评价。针对不同的课程可以采用不同的评价指标，如课堂氛围、授课范围、出勤率等。可采用百分制也可采用等级制。系统可通过限制未参与评估学生的操作权限，如不能查询成绩等方式，督促学生参与评估。评估结束后，系统自动进行评价统计，生成各种评价结果。
7.财务信息管理子系统
教务工作人员通过此模块来管理财务信息，如学生的缴费和欠费信息、有无申请助学贷款、奖学金或助学金的发放等。
在校院两级教务管理模式下，校级教务管理部门由原来的具体实施者转变为监督者，对教务管理整体工作进行把握和指导。各院级教务管理人员的工作不再只是负责教学信息的上传下达，而是要进行各项教学的安排管理。为更好地为全校师生提供服务，就要不断提高管理人员的自身素质和业务水平，定期组织培训，增强信息化意识，不断熟悉教务管理系统的操作方法，并在使用过程中提出建设性意见，参与管理系统的优化、更新。
校级教务管理部门作为教学管理的统筹者，要制定奖惩制度，以制度来促进教务工作人员及任课教师提高质量意识，增强责任心，保证数据的准确性，实现数据的高效共享。同时加强系统管理人员的技能培养，对系统的技术问题进行优化。
在教务管理信息化的情况下，学生与管理人员的直接接触大大减少，不利于管理人员收取意见和建议，因此，在教务管理系统中还应设立反馈平台，如论坛、站内信等，加强信息的沟通交流，使得教务管理部门更好地为学生服务。
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量化策略研究范文4
一、高中化学习题选择的基本原则
首先是典型性原则，教师在选择习题时要注意不能贪多贪全，学生没有时间和精力将所有习题都做完，如果不将题目分门别类，只是一味地加大做题量，就会给学生带来很大压力，做题的过程中缺乏思考、效率低下，反而会事倍功半，如果选择一些典型习题，学生能在练习的过程中认真思考，做到举一反三，教学质量自然就提升了；其次是针对性原则，要求教师深入了解学生对知识的掌握情况以及不同层次学生的接受能力，并根据这些信息选择一些具有针对性的题目，这样，所有学生都能在做练习题的过程中有所收获，不断取得进步；其三是可行性原则，就是要控制好所选择的题目的难度，如果过于简单，不能发挥习题课的作用，如果题目过难，又会挫伤学生的自信心和积极性，因此教学要合理设计题目的难度梯度，做到循序渐进，学生在完成题目的过程中自然而然加强对知识的理解，树立起学好化学的信心；最后是具有开放性，就是教师可以适当设计一些答案不唯一的题目，学生可以按照自己的思路来回答问题，这样学生就能够将学习到的知识与实际生活联系起来，挖掘出更新颖的解题思路，进而培养学生的创造性思维.
二、提升高中化学习题课质量的策略
1.加入习题实验环节
受到时间以及设备条件等因素的限制，高中化学课堂教学中很少开展实验，习题课更是如此，关于化学实验方面的知识，学生几乎都是从课本中或者是教师的描述中获得的，实际上实验是化学这门学科的基础，很多结论都是从实验中获取的，因此在进行习题讲解时，教师可以根据习题特征适当开展一些小实验，一方面能够充分激发学生的学习兴趣，另一方面能够强化学生对知识的理解，提升教学效果.
例如，离子的检验是高中化学练习题中经常遇到的题目，在做这一类题目时，教师就可以做一些小实验，使学生不仅掌握检验方法，还能真正理解检验原理，再遇到类似题目以后就可以随机应变.在做氯离子的检验时，学生的第一反应就是使用银离子，一部分学生受到固定思维的束缚，认为向待检溶液中加入硝酸银溶液，只要产生白色沉淀就证明原溶液中有氯离子，此时教师就可以增加一个实验：向含有碳酸根离子的溶液中加入硝酸银，让学生观察，发现溶液中也生成了白色沉淀，此时学生就会意识到自己的想法具有片面性，想到碳酸根遇到银离子以后也会产生白色沉淀，知道以后再用银离子检验氯离子时，需要先将溶液酸化，排除碳酸根离子的干扰.
2.用开放性题目引发学生思考
化学这门学科的灵活性较高，对于培养学生的灵活性思维具有重要意义，因此，教师可以适当选择一些灵活性较高的习题，鼓励学生自己总结，提出一些新颖的解题思路，以此培养学生的总结能力和创新能力.例如，在复习氯水性质相关知识时，教师就可以选择如下习题：在氢氧化钠溶液中滴入饱和氯水，溶液中含有酚酞，最后一滴滴入以后，溶液中的红色褪去，根据以上描述回答下面两个问题：1.保存饱和氯水的常见方法有哪些？2.你能分析一下红色褪去的原因吗？第一个问题考查了氯水的保存方法，属于知识，而第二个问题考查了两方面的知识，一个是氢氧化钠与氯水的反应，另一个是氯水具有漂白性，一个简单的题目涉及到了很多知识点，开放性较强，学生要根据自己掌握的知识进行总结，并灵活回答这些问题.
3.引导学生归纳习题类型
化学这门学科的知识点比较杂，如果学生不能对这些知识的规律进行总结就很难取得进步，因此在化学习题课课堂上，教师要引导学生自己对习题类型和解题方法进行总结，将基础公式的推导与练习题联系起来，使学生明白万变不离其宗，提升自己的解题能力.
例如，在进行物质的量这一章节的习题训练时，就可以出这样的基础题目：将100 mL浓度为0.3 mol/L的硫酸钠溶液与50 mL 0.2 mol/L的硫酸铝溶液混合，请计算混合后溶液中硫酸根离子的物质的量浓度.这类题目虽然看起来非常基础，涉及到物质的量计算公式c=n/V，学生要根据这一简单题目总结出这一解题思路：物质的量与体积之比即为物质的量浓度，溶液混合以后体积可以视为二者的和，且两溶液间没有发生反应，当然，如果发生反应则另算，实质上这类题目本质都是如此，不管题目描述的有多么的复杂，都是通过该公式来计算.
4.完善习题课评价机制
量化策略研究范文5
【关键词】词块 作文质量 有效性
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】1006－9682（2012）08－0022－02
【Abstract】In recent years, the study of essay quality from English majors gradually has received consideration, and how to improve the fluency and richness is one of the problems that scholars concerned about. Based on theory of lexical chunks, the paper presents the effectiveness of chunk－focus strategy designed to improve the writing quality by junior English students. The results indicate that through emphasizing lexical chunks in writing courses, the essays are more vivid, accurate and native in expressions, thus to improve the whole quality of composition. In addition, to some extent, in English writing teaching, it also proposes that the teachers could improved the writing quality through alternating teaching methods to guide the students to consciously focus on the language forms.
【Key words】Lexical chunks Essay quality Effectiveness
一、引 言
语言是由词汇组成的，而词汇不仅包括单词，也包括词的组合。连贯的语篇正是由语块相互组成而形成的。词块是语言交际中出现频率较高的大于单词的语言现象，它融合了语法、语义和语境的优势，并且形式较为固定，Nattinger和Decarrico（1992）认为，词块可以加快语言处理的速度，对于语言习得和促进语言输出的流利性都具有重大意义。Lewis（1993）认为，词汇和短语是不可分割的，如果教学中能大量输入词块，就能提高学生的学习效率。综合前人的观点，笔者认为词块即可以事先作为整体储存在大脑里的语言最小单位，使用时可以直接提取，能起到减轻语言产出及处理的负担。
目前，在二语习得过程中，学生对词汇的理解和记忆并没有多大问题，问题主要在于如何在语言产出过程中尽快将所需词汇在大脑中搜索出来，并恰当地使用。即使是英语专业的学生，他们也认为自己有类似的困难，例如在写作时搜索不到所需词汇，表达不恰当，词汇使用不得体等。而目前在国内，有关词块习得和运用的研究主要涉及如何扩大词汇知识及其重要性方面，而有关在英语专业低年级写作教学中穿插词块知识，并能否提高作文质量的相关性上研究较少。本研究将试图探索词块强化策略对提高英语专业低年级写作质量是否具有可行性及两者之间的相关性。
二、研究设计
1．研究对象
本次研究的调查对象是国内某本科院校英语专业二年级两个自然班的学生，共69人（男生8人，女生61人），实验班35人和控制班34人。两个班入学前都有8年的英语学习经历，高考英语成绩整体水平相当。入学后，他们经过一年的英语学习，认知词汇已达到4000～5000个，能熟练、准确地使用其中2500个左右的基本搭配，掌握了基本的语法知识，并进行了大量的阅读。由于一年级未开设写作课，没有系统地学过英语写作相关知识，因此，根据此情况，笔者决定在第三学期开设的英语写作课中将词块知识穿插其中，以验证词块强化策略对提高英语专业低
年级作文质量的有效性。
2．研究工具
本研究采用以下工具收集数据：以两篇历年专业英语四级命题作文进行前后测试，以比较实验前后两个班之间写作成绩的差异，被试需在45分钟内随堂完成，字数、结构等方面没有任何规定。写作时不得查词典，在前后两次测试时告诉学生作文成绩将作为期末成绩的一部分，以激发其强烈的写作动机。另外，为保证测试成绩的信度，作文分别由两位多次参加过四六级阅卷经历的教师根据专业英语四、八级的评分标准进行评分，分值为15分，并通过SPSS软件分析两位教师给分的相关性，取相关值较高的平均分作为作文的最终成绩。
表1 写作前测和后测时间及作文题
3．研究过程
量化策略研究范文6
关键词：大数据；量化投资；量化选股
中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）17-0106-01
量化投资理论是从20世纪50年代由马克维茨创造性地提出了用均值方差最优的数字方法来选择最优投资组合。由于当时对数据的处理量过大而复杂，因此，直到1990年后随着计算机被广泛使用，以量化作为核心的投资基金才逐渐超越传统的基金。量化选股策略是针对中国股票市场特性，从众多的指标参数中找出能够较为合理解释股票收益率的有效且不冗余的因子，并根据这些因子在选股策略中所占的权重来构建量化投资策略。随着信息技术的日异发展，资本市场深化改革步伐加快，证券市场间同业经营，居民消费等领域也迎来了信息数据量呈现几何级数增加现状。运用大数据思维分析众多股民的知识结构、行为习惯对股票投资形式的认知而形成固有模式思维，“大数据”思维正以不同形式、路径的方式影响着证券选股策略。大数据技术的战略意义不在于其庞大的信息数据量，而在于对含有意义的数据根据建模权重进行专业量化处理，帮助大家对于股票进行优化选股有着重要研究意义。因此，基于大数据思维模式分析多因子量化选股策略更加适用这样的市场，给投资者提供更好的参考模型。
作为量化投资界的传奇人物詹姆斯・西蒙斯，他曾因“用公式打败市场”的故事在金融界中为人津津乐道。在1989年由他创办的基金成立至今的20年时间里，该基金持续地获得了每年平均35%（扣除费用后）净回报率，而同期被称为“股神”的巴菲特每年平均回报率也才大约在20%左右。即使在金融危机的2008年，该基金仍然获得了80%的高额回报，“最赚钱基金经理”对西蒙斯来说无出其右。
目前，国内对量化投资策略研究还比较少，做量化交易的基金也相对较少，投资者对量化投资仍持怀疑态度。另外，中国目前的资本市场还不完善，做空机制以及金融衍生工具相对较少，股票市场上仍然采用T+1的交易模式，这些都导致了量化投资在中国市场的发展弊端。但是，随着股指期货等新的做空金融衍生工具的推出，量化投资开始走入“中国大妈们”的视野。
运用量化思维投资证券选股策略在国外已有四五十年。量化投资从无到有一直是很神秘的，人们把它叫做“黑匣子”。但是，当时的量化投资证券选股策略大多仅仅是数学模型，并不是人们想象的那么神秘。量化投资证券选股策略之所以弄得这样神秘是因为：（1）是为了保护其知识产权，防止侵权；（2）是为了防止其策略扩散后影响整个投资比率的失衡，缩短该策略的寿命；（3）是为了控制投资风险，如果该策略细节被投资对立面获得，则有可能会造成被动的投资效果。因此，投资公司、基金经理是不会说出其量化投资策略的。这是由于金融动荡中如果没有好的投资策略及对风险的控制力就有可能把老本亏个精光。
随着时间流逝，任何投资策略的盈利模式都会被市场所消化，量化投资策略也会随着时间的变化而改变。在量化投资证券选股这方面，重要的不是策略这一表面形式，而是掌握量化投资证券选股的研究模式。大家不必要去追逐那些形式的数学公式、策略模型，而应该根据现在大数据时代下对海量证券股票信息的合理分析整合，去学习、改进新的证券选股模式，以适应未来发展需要。
大数据时代的到来也给新形势下运用多因子量化模式选股带来极佳的发展机遇。
参考文献：
