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测量操场长度的五种测量方法
优质回答1、用皮尺量；
2、先用一百米跑（慢跑）测出自己的，然后用相同的沿着操场跑一圈。
3、用刻度尺先量出自行车后轮的半径r，再根据周长公式c=2πr算出车轮的周长，骑自行车绕操场一周，数出车轮转动的圈数n，计算出操场的周长L=2nπr；
4、用刻度尺先测量人走一步的距离s，然后人绕操场一周，数出人所走的步数n，计算出操场的周长L=ns；
5、测量出人步行的v，然后人绕操场一周，测量出人的行走的时间t，根据公式v=st
计算出操场的周长L=vt。
测量是按照某种规律，用数据来描述观察到的现象，即对事物作出量化描述。测量是对非量化实物的量化过程。在机械工程里面，测量指将被测量与具有计量单位的标准量在数值上进行比较，从而确定二者比值的实验认识过程。
扩展资料：
1、测量的客体即测量对象：
主要指几何量，包括长度、面积、形状、高程、角度、表面粗糙度以及形位误差等。由于几何量的特点是种类繁多，形状又各式各样，因此对于他们的特性，被测参数的定义，以及标准等都必须加以研究和熟悉，以便进行测量。
2、计量单位：
我国国务院于1977年5月27日颁发的《中华人民共和国计量管理条例（试行）》第三条规定中重申：“我国的基本计量制度是米制（即公制），逐步采用国际单位制。”1984年2月27日正式公布中华人民共和国法定计量单位，确定米制为我国的基本计量制度。
在长度计量中单位为米（m），其他常用单位有毫米（mm）和微米（μm）。在角度测量中以度、分、秒为单位。
3、测量的准确度：
指测量结果与真值的一致程度。由于任何测量过程总不可避免地会出现测量误差，误差大说明测量结果离真值远，准确度低。因此，准确度和误差是两个相对的概念。由于存在测量误差，任何测量结果都是以一近似值来表示。
参考资料来源：百度百科-测量
量化投资的主要方法和前沿进展
优质回答量化投资是通过计算机对金融大数据进行量化分析的基础上产生交易决策机制。设计金融数学和计算机的知识和技术，主要有人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程这几种。
1．人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，还要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，因此人工智能学科也必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，进入人工智能学科后也能促进其得到更快的发展。
金融投资是一项复杂的、综合了各种知识与技术的学科，对智能的要求非常高。所以人工智能的很多技术可以用于量化投资分析中，包括专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等。
2．数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。在量化投资中，数据挖掘的主要技术包括关联分析、分类/预测、聚类分析等。
关联分析是研究两个或两个变量的取值之间存在某种规律性。例如，研究股票的某些因子发生变化后，对未来一段时间股价之间的关联关系。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阈值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。
预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
聚类就是利用数据的相似性判断出数据的聚合程度，使得同一个类别中的数据尽可能相似，不同类别的数据尽可能相异。
3．小波分析
小波（Wavelet）这一术语，顾名思义，小波就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与傅里叶变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了傅里叶变换的困难问题，成为继傅里叶变换以来在科学方法上的重大突破，因此也有人把小波变换称为数学显微镜。
小波分析在量化投资中的主要作用是进行波形处理。任何投资品种的走势都可以看做是一种波形，其中包含了很多噪音信号。利用小波分析，可以进行波形的去噪、重构、诊断、识别等，从而实现对未来走势的判断。
4．支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）方法是通过一个非线性映射，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题，简单地说，就是升维和线性化。升维就是把样本向高维空间做映射，一般情况下这会增加计算的复杂性，甚至会引起维数灾难，因而人们很少问津。但是作为分类、回归等问题来说，很可能在低维样本空间无法线性处理的样本集，在高维特征空间中却可以通过一个线性超平面实现线性划分（或回归）。
一般的升维都会带来计算的复杂化，SVM方法巧妙地解决了这个难题：应用核函数的展开定理，就不需要知道非线性映射的显式表达式；由于是在高维特征空间中建立线性学习机，所以与线性模型相比，不但几乎不增加计算的复杂性，而且在某种程度上避免了维数灾难。这一切要归功于核函数的展开和计算理论。
正因为有这个优势，使得SVM特别适合于进行有关分类和预测问题的处理，这就使得它在量化投资中有了很大的用武之地。
5．分形理论
被誉为大自然的几何学的分形理论（Fractal），是现代数学的一个新分支，但其本质却是一种新的世界观和方法论。它与动力系统的混沌理论交叉结合，相辅相成。它承认世界的局部可能在一定条件下，在某一方面（形态、结构、信息、功能、时间、能量等）表现出与整体的相似性，它承认空间维数的变化既可以是离散的也可以是连续的，因而极大地拓展了研究视野。
自相似原则和迭代生成原则是分形理论的重要原则。它表示分形在通常的几何变换下具有不变性，即标度无关性。分形形体中的自相似性可以是完全相同的，也可以是统计意义上的相似。迭代生成原则是指可以从局部的分形通过某种递归方法生成更大的整体图形。
分形理论既是非线性科学的前沿和重要分支，又是一门新兴的横断学科。作为一种方法论和认识论，其启示是多方面的：一是分形整体与局部形态的相似，启发人们通过认识部分来认识整体，从有限中认识无限；二是分形揭示了介于整体与部分、有序与无序、复杂与简单之间的新形态、新秩序；三是分形从一特定层面揭示了世界普遍联系和统一的图景。
由于这种特征，使得分形理论在量化投资中得到了广泛的应用，主要可以用于金融时序数列的分解与重构，并在此基础上进行数列的预测。
6．随机过程
随机过程（Stochastic Process）是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域中研究随机现象的重要工具。随机过程论目前已得到广泛的应用，在诸如天气预报、统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。
研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等，实际研究中常常两种方法并用。另外组合方法和代数方法在某些特殊随机过程的研究中也有一定作用。研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔科夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。
其中，马尔科夫过程很适于金融时序数列的预测，是在量化投资中的典型应用。
现阶段量化投资在基金投资方面使用的比较多，也有部分投资机构合券商的交易系统应用了智能选股的技术。
测量按测量方式分类和按测量方法分类分别可分为哪些
优质回答按测量方式可分：
1、直接测量：无需对被测量与其他实测量进行一定函数关系的辅助计算而直接得到被测量值得测量。
2、间接测量：通过直接测量与被测参数有已知函数关系的其他量而得到该被测参数量值的测量。
3、接触测量：仪器的测量头与工件的被测表面直接接触，并有机械作用的测力存在（如接触式三坐标等）。
4、非接触测量：仪器的测量头与工件的被测表面之间没有机械的测力存在（如光学投影仪、气动量仪测量和影像测量仪等）。
5、组合测量：如果被测量有多个，虽然被测量（未知量）与某种中间量存在一定函数关系，但由于函数式有多个未知量，对中间量的一次测量是不可能求得被测量的值。这时可以通过改变测量条件来获得某些可测量的不同组合，然后测出这些组合的数值，解联立方程求出未知的被测量。
6、比较测量：比较法是指被测量与已知的同类度量器在比较器上进行比较，从而求得被测量的一种方法。这种方法用于高准确度的测量。
按测量方法可分：
1、直接测量法：不必测量与被测量有函数关系的其他量，而能直接得到被测量值的测量方法。
2、间接测量法：通过测量与被测量有函数关系的其他量来得到被测量值的测量方法。
3、定义测量法：根据量的定义来确定该量的测量方法。
4、静态测量方法：确定可以认为不随时间变化的量值的测量方法。
5、动态测量方法：确定随时间变化量值的瞬间量值的测定方法。
6、直接比较测量法：将被测量直接与已知其值的同种量相比较的测量方法。
7、微差测量法：将被测量与只有微小差别的已知同等量相比较，通过测量这两个量值间的差值来确定被测量值的测量方法。
扩展资料：
系统误差产生的原因：
1、传感器、仪表不准确（刻度不准、放大关系不准确）
2、测量方法不完善（如仪表内阻未考虑）
3、安装不当
4、环境不合
5、操作不当
系统误差的判别：
1、实验对比法，例如一台测量仪表本身存在固定的系统误差，即使进行多次测量也不能发现，只有用更高一级精度的测量仪表测量时，才能发现这台测量仪表的系统误差；
2、残余误差观察法（绘出先后次序排列的残差）；
3、准则检验法
马利科夫判据是将残余误差前后各半分两组, 若“Σvi前”与“Σvi后”之差明显不为零, 则可能含有线性系统误差。
阿贝检验法则检查残余误差是否偏离正态分布, 若偏离, 则可能存在变化的系统误差。将测量值的残余误差按测量顺序排列，且设A=v12+v22+…+vn2, B=(v1-v2)2+(v2-v3)2+…+(vn-1-vn)2+(vn-v1)2。
若|B/2A-1|>1/n^1/2,则可能含有变化的系统误差。
系统误差的消除：
1、在测量结果中进行修正 已知系统误差, 变值系统误差, 未知系统误差
2、消除系统误差的根源
3、在测量系统中采用补偿措施
4、实时反馈修正
参考资料来源：百度百科-测量方法
测量按测量方式分类和按测量方法分类分别可分为哪些？
优质回答测量按测量方式分类可分为：直接测量、间接测量、接触测量、非接触测量、组合测量、比较测量。按测量方法分类可分为、直接测量法、间接测量法、定义测量法、静态测量方法、动态测量方法、直接比较测量法、微差测量法。
根据测量条件分为等精度测量：用相同仪表与测量方法对同一被测量进行多次重复测量。不等精度测量：用不同精度的仪表或不同的测量方法，或在环境条件相差很大时对同一被测量进行多次重复测量。
扩展资料
测量方法的分类
1、按是否直接测量被测参数，可分为直接测量和间接测量。
2、按量具量仪的读数值是否直接表示被测尺寸的数值，可分为绝对测量和相对测量。
3、按被测表面与量具量仪的测量头是否接触，分为接触测量和非接触测量。
4、按一次测量参数的多少，分为单项测量和综合测量。
5、按测量在加工过程中所起的作用，分为主动测量和被动测量。
6、按被测零件在测量过程中所处的状态，分为静态测量和动态测量。
测量要素
1、测量的客体即测量对象
主要指几何量，包括长度、面积、形状、高程、角度、表面粗糙度以及形位误差等。由于几何量的特点是种类繁多，形状又各式各样，因此对于他们的特性，被测参数的定义，以及标准等都必须加以研究和熟悉，以便进行测量。
2、计量单位
我国国务院于1977年5月27日颁发的《中华人民共和国计量管理条例（试行）》第三条规定中重申：“我国的基本计量制度是米制（即公制），逐步采用国际单位制。”1984年2月27日正式公布中华人民共和国法定计量单位，确定米制为我国的基本计量制度。
在长度计量中单位为米（m），其他常用单位有毫米（mm）和微米（μm）。在角度测量中以度、分、秒为单位。
3、测量方法
指在进行测量时所用的按类叙述的一组操作逻辑次序。对几何量的测量而言，则是根据被测参数的特点，如公差值、大小、轻重、材质、数量等，并分析研究该参数与其他参数的关系，最后确定对该参数如何进行测量的操作方法。
4、测量的准确度
指测量结果与真值的一致程度。由于任何测量过程总不可避免地会出现测量误差，误差大说明测量结果离真值远，准确度低。因此，准确度和误差是两个相对的概念。由于存在测量误差，任何测量结果都是以一近似值来表示。
参考资料来源：百度百科-测量方法
参考资料来源：百度百科-测量
股票里面的量化是什么意思
优质回答股票里面的量化指的是用先进的数学模型代替主观判断，然后从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的情况以制定策略，随后用数量模型验证及固化这些规律和策略。此外，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。
拓展资料
一、常见的十大量化投资策略
01、海龟交易策略
海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
02、阿尔法策略
阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。
在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。
03、多因子选股
多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
04、双均线策略
双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。
双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效。
05、行业轮动
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
06、跨品种套利
跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。
跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平；二是增强市场的流动性。
07、指数增强
增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同，增强型指数投资并无统一模式，唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实，基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。
08、网格交易
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量，不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。
09、跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。
10、高频交易策略
高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。（该策略源码模板暂无）
量化投资什么意思
优质回答量化投资什么意思
量化投资是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化投资从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种"大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
量化投资起源于上世纪七十年代的股票市场，之后迅速发展和普及，尤其是在期货交易市场，程序化逐渐成为主流。有数据显示，国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%，而国内则刚刚起步。交易者的情绪波动等弊端越来越成为盈利的障碍，而程序化交易天然而成的精准性、100%执行率则为它的盈利带来了优势。
量化交易的优势：
1.严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况。
2.完备的系统性
完备的系统性表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度。
3.妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票可以翻倍的股票。与定性投资不同，量化投资大部分精力花在分析哪里是估值洼地。
4.靠概率取胜
这表现为两个方面，一是在定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析提高买卖成功的概率。
人们很难接受与已学知识和经验相左的信息或观念，因为一个人所学的知识和观念都是经过反复筛选的。若米知识关于量化方法pdf介绍就到这里，希望能帮你解决当下的烦恼。
