量化投资入门教程六——技术指标MA策略
目录
1.策略原理及代码
1.1策略原理
1.2策略代码
1.2.1ATR.ini
1.2.2ATR.py
1.2.3stock_pool.csv
2.Python相关函数
2.1Python标准函数
2.2掘金接口函数
3.金融术语（移动平均线）
1.策略原理及代码
1.1策略原理
基于ta-lib的MA策略。如果当前价格高于MA，买入股票；如果当前价格低于MA，卖出股票。
实现量化投资策略的相关编程并非想象中这么困难，从Python的安装到量化编程的实现只需简单几步（具体见
https://www.doczj.com/doc/395707963.html,/q/forum.php?mod=viewthread&tid=54&extra=page%3D1轻松安装Python、掘金量化平台及相关工具包）
1.2策略代码（可直接在python中实现）
1.2.1 ma.ini
[strategy]
username=
password=
;回测模式
mode=4
td_addr=localhost:8001
strategy_id=
;订阅代码注意及时更新
subscribe_symbols=SHFE.ag1705.tick,SHFE.ag1705.bar.60
[backtest]
start_time=2017-02-15 21:00:00
end_time=2017-03-07 16:00:00
;策略初始资金
initial_cash=10000000
;委托量成交比率，默认=1（每个委托100%成交）
transaction_ratio=1
;手续费率，默认=0（不计算手续费）
commission_ratio=0.0004
;滑点比率，默认=0（无滑点）
slippage_ratio=0
price_type=1
;基准
bench_symbol=SHSE.000300
[para]
trade_exchange=SHFE
trade_symbol=ag1705
window_size=200
bar_type=60
tick_size=1
significant_diff=21
timeperiod=20
############################################################## # logger settings
############################################################## [loggers]
keys=root
[logger_root]
level=DEBUG
handlers=console,file
[handlers]
keys=console,file
[handler_file]
class=handlers.RotatingFileHandler
args=('ma.log','a','maxBytes=10000','backupCount=5')
formatter=simple
[handler_console]
class=StreamHandler
args = (sys.stdout,)
formatter=simple
[formatters]
keys = simple
[formatter_simple]
format=%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s
datefmt=
1.2.2 ma.py
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
import numpy as np
from collections import deque
from gmsdk import *
from talib import SMA
# 算法用到的一些常量，阀值，主要用于信号过滤
eps = 1e-6
threshold = 0.235
tick_size = 0.2
half_tick_size = tick_size / 2
significant_diff = tick_size * 2.6
class MA(StrategyBase):
''' strategy example1: MA decision price cross long MA, then place a order, temporary reverse trends place more orders '''
def __init__(self, *args, **kwargs):
#import pdb; pdb.set_trace()
super(MA, self).__init__(*args, **kwargs)
# 策略初始化工作在这里写，从外部读取静态数据，读取策略配置参数等工作，只在策略启动初始化时执行一次。
# 从配置文件中读取配置参数
self.exchange = self.config.get('para', 'trade_exchange')
self.sec_id = self.config.get('para', 'trade_symbol')
self.symbol = ".".join([self.exchange, self.sec_id])
https://www.doczj.com/doc/395707963.html,st_price = 0.0
self.trade_unit = [3, 1, 2, 0]
# self.trade_count = 0
self.trade_limit = len(self.trade_unit)
self.window_size = self.config.getint('para', 'window_size') or 200
self.timeperiod = self.config.getint('para', 'timeperiod') or 20
self.bar_type = self.config.getint('para', 'bar_type') or 60
self.close_buffer = deque(maxlen=self.window_size)
self.significant_diff = self.config.getfloat('para', 'significant_diff') or significant_diff
# prepare historical bars for MA calculating
# 从数据服务中准备一段历史数据，使得收到第一个bar后就可以按需要计算ma
last_closes = [bar.close for bar in self.get_last_n_bars(self.symbol, self.bar_type,
self.window_size,end_time=self.start_time)]
last_closes.reverse() #因为查询出来的时间是倒序排列，需要倒一下顺序
self.close_buffer.extend(last_closes)
# 响应bar数据到达事件
defon_bar(self, bar):
# 确认下bar数据是订阅的分时
if bar.bar_type == self.bar_type:
# 把数据加入缓存
self.close_buffer.append(bar.close)
# 调用策略计算
self.algo_action()
# 响应tick数据到达事件
defon_tick(self, tick):
# 更新市场最新成交价
https://www.doczj.com/doc/395707963.html,st_price = https://www.doczj.com/doc/395707963.html,st_price
defon_execution(self, execution):
#打印订单成交回报信息
print(("received execution: %s" % execution.exec_type))
#策略的算法函数，策略的交易逻辑实现部分
defalgo_action(self):
# type: () -> object
#数据转换，方便调用ta-lib函数进行技术指标的计算，这里用SMA指标
close = np.asarray(self.close_buffer)
ma = SMA(close, timeperiod=self.timeperiod)
delta = round(close[-1] - ma[-1],4) # 最新数据点，bar的收盘价跟ma的差
cross = (close[-1] - ma[-1]) * (close[-3] - ma[-3]) < 0 ## 判断有否交叉
last_ma = round(ma[-1], 4) # 均线ma的最新值
momentum = round(https://www.doczj.com/doc/395707963.html,st_price - last_ma,4) # 当前最新价格跟ma之间的差，成交价相对ma偏离 #print 'close: ', close
print(('close ma delta: {0}, last_ma: {1}, momentum: {2}'.format(delta, last_ma, momentum)))
a_p = self.get_position(self.exchange, self.sec_id, OrderSide_Ask) #查询策略所持有的空仓
b_p = self.get_position(self.exchange, self.sec_id, OrderSide_Bid) #查询策略所持有的多仓
# 打印持仓信息
print(('pos long: {0} vwap: {1}, pos short: {2}, vwap: {3}'.format(b_p.volume if b_p else 0.0,
round(b_p.vwap,2) if b_p else 0.0,
a_p.volume if a_p else 0.0,
round(a_p.vwap,2) if a_p else 0.0)))
if cross and delta > threshold and momentum >= significant_diff: ## 收盘价上穿均线，且当前价格偏离满足门限过滤条件，多信号
# 没有空仓，开多
if (a_p is None or a_p.volume< eps):
# 依次获取下单的交易量，下单量是配置的一个整数数列，用于仓位管理，可用配置文件中设置vol = self.trade_unit[0]
# 如果本次下单量大于0, 发出买入委托交易指令
if vol> eps:
self.open_long(self.exchange, self.sec_id, https://www.doczj.com/doc/395707963.html,st_price, vol)
else:
# 如果有空仓，平掉空仓
if a_p and a_p.volume> eps:
self.close_short(self.exchange, self.sec_id, https://www.doczj.com/doc/395707963.html,st_price, a_p.volume)
elif cross and delta < -threshold and momentum <= - significant_diff: ## bar 收盘价下穿ma均线，且偏离满足信号过滤条件
# 没有多仓时，开空
if (b_p is None or b_p.volume< eps):
vol = self.trade_unit[0]
if vol> eps:
self.open_short(self.exchange, self.sec_id, https://www.doczj.com/doc/395707963.html,st_price, vol)
else:
# 已有多仓，平掉多仓
if b_p and b_p.volume> eps:
self.close_long(self.exchange, self.sec_id, https://www.doczj.com/doc/395707963.html,st_price, b_p.volume)
else: ## 其他情况，忽略不处理
pass
## 订单完全成交
defon_order_filled(self, order):
print(('''
received order filled: sec_id: {0}, side: {1}, volume: {2}, filled price: {3}, filled: {4} '''.format(order.sec_id, order.side, order.volume, order.filled_vwap, order.filled_volume)))
# 策略启动入口
if __name__ == '__main__':
# 初始化策略
ma = MA(config_file='ma.ini')
#import pdb; pdb.set_trace() # python调试开关
print('strategy ready, waiting for market data ......')
# 策略进入运行，等待数据事件
ret = ma.run()
# 打印策略退出状态
print(("MA exit: {}".format(ma.get_strerror(ret))))
2.Python相关函数
2.1Python标准函数
2.2掘金接口函数
3.金融术语
移动平均线：Moving Average，简称MA，原本的意思是移动平均，由于我们将其制作成线形，所以一般称之为移动平均线，简称均线。它是将某一段时间的收盘价之和除以该周期。比如日线MA5指5天内的收盘价除以5 。
移动平均线常用线有5天、10天、30天、60天、120天和240天的指标。其中，5天和10天的短期移动平均线，是短线操作的参照指标，称做日均线指标；30天和60天的是中期均线指标，称做季均线指标；120天、240天的是长期均线指标，称做年均线指标。移动平均线的计算方式有多种，最常用而简单的是算术移动平均，又称为简单移动平均（SMA），计算公式为：ma=(c1+c2+....+cn)/n。
注：更多关于量化策略的教程和分析等精彩内容详见https://www.doczj.com/doc/395707963.html,/q/forum.php
量化投资基础入门（一） 讲起量化投资，就不得不提华尔街的传奇人物——詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。 这位慧眼独具的投资巨擘，有着一份足以支撑其赫赫名声的光鲜履历：20岁时获得学士学位;23岁时在加州大学伯克利分校博士毕业;24岁时成为哈佛大学数学系最年轻的教授;37岁时与 中国数学家陈省身联合发表了著名论文《典型群和几何不变式》，并开创了著名的陈—西蒙斯理论;40岁时运用基本面分析法设立了自己的私人投资基金;43岁时与普林斯顿大学数学家勒费尔(Henry Laufer)重新开发了交易策略并由此从基本面分析转向数量分析;45岁时正式成立了文艺复兴科技公司，最终笑傲江湖，成为勇执牛耳的投资霸主。 这段看似青云直上的成名之路，再次为世人印证了一个道理——当代的技术创新，其实大多源自跨越学科的资源整合，而非从无到有的发明创造。具体说来，即使睿智如西蒙斯，在最初之时，他也没有直接想到运用量化方法投资，而是和众多投资者一样着眼于外汇市场，但野心勃勃的西蒙斯并不甘于只是简单因循传统的投资策略。随着经验的不断累积，他开始思考，为何不运用他最为熟悉的数学方法来搭建投资模型，从而能够科学精准地预测货币市场的走势变动?这一大胆的跨学科尝试，最终彻底改变了他的人生走向。
通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中，西蒙斯从一个天资卓越的数学家摇身一变，成为了投资界中首屈一指的“模型先生”。由其运作的大奖章基金(Medallion)在1989-2009的二十年间，平均年收益率为35%，若算上44%的收益提成，则该基金实际的年化收益率可高达60%，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现，也要遥遥领先十几个百分点。最为难能可贵的是，纵然是在次贷危机全面爆发的2008年，该基金的投资回报率仍可稳稳保持在80%左右的惊人水准。西蒙斯通过将数学模型和投资策略相结合，逐步走上神坛，开创了由他扛旗的量化时代，他的骤富神话更让世人对于量化投资有了最为直观而浅显的认识：这能赚钱，而且能赚很多钱。 “文艺复兴”的能否真的“复兴”? 但金融行业瞬息万变，老天也没有一味垂青这位叱咤风云的“模型先生”。自2012年以来，由西蒙斯掌印的文艺复兴科技公司可谓祸事不断，厄运缠身。其麾下的“文艺复兴机构期货基金”(RIFF)在2011年仅实现盈利率增长1.84%，到2012年，更是破天荒的亏损了3.17%，这一亏损幅度甚至超过了同年巴克莱CTA指数的平均降幅(1.59%)。RIFF主要通过全球范围的期货和远期交易来实现绝对收益，虽属于文艺复兴公司旗下规模较小的基金产品，但作为公司的明星”印钞机“，其回报率竟会一下暴跌至行业平均水平，难免让众人始料不及。到2012年底，RIFF 的
量化投资策略与技术期末报告精编W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】
《量化投资策略与技术》结课报告 学科专业： 研究方向： 姓名： 学号： 2015年7月9日 目录 1 目标股票的选取 (3) 1.1 备选对象 (3) 1.2 择股标准 (4) 2 投资组合的构建 (4) 2.1 目标股票的收益率 (4) 2.2 最优投资组合 (6) 3 预期收益和风险 (7) 4 风险对冲策略 (8) 附录A：原始数据 (10) 表A1: 财务指标 (10)
表A2：投资组合股票收益率（节选） (11) 表A3：投资组合日收益率（节选） (11) 表A4：资产组合预期收益率（节选） (12) 表A5：沪深300股指期货日收盘价和收益率（节选） (12) 附录B：代码 (13) B1：择股 (13) B2：投资组合风险-收益的计算 (13) B3：最优投资组合求解 (14) 1 目标股票的选取 1.1 备选对象 从上海主板、深圳主板、中小板和创业板分别随机选择10只股票，列示于表1.1中： 表1.1 投资组合备选对象 所属板块股票名称股票代码 武钢股份600005 上海主板 中国国贸600007
首创股份600008包钢股份600010华能国际600011日照港600017上港集团600018上海电力600021中国石化600028三一重工600031 深圳主板 万科A000002.SZ 世纪星源000005.SZ 深振业A000006.SZ 零七股份000007.SZ 中国宝安000009.SZ 南玻A000012.SZ 沙河股份000014.SZ 深康佳A000016.SZ
新手素描入门技法教程 一、素描的概念 素描从广义上讲,顾名思义，包含有“朴素的描写”之意。它是用铅笔、毛笔、钢笔、碳笔，甚至是现在流行的手写版的画笔等工具做单色的描绘。但从狭义上讲,素描是一切造型艺术(包括绘画、建筑、雕塑等）的基础训练学科。是通过线条、色块的深浅把我们所画的物象的体积的感觉和空间的感觉真实的表现在平面的纸上。学习美术必须打好素描基础。 素描是一切造型艺术的基础，素描也是独立的艺术形式。艺术使人产生美感，只有建立在美感基础上的训练，才是我们需要的。在素描的基础联系过程中，必须循序渐进、踏踏实实的走好每一步，日积月累才能做到得心应手，以情动人、以美悦人。相信大家都能通过自身的努力，做到心专、脑动、眼准、手勤，持之以恒必将会有令人惊喜的收获。 二、画素描需要的工具及如何使用 1、用笔的要求 铅笔：美术铅笔的铅芯有不同等级的软硬区别。硬的以“H”为代表，如：1H、2H、3H、4H等，前边数字越大，硬度越强，即色度越淡；
软的以“B”为代表，如：1B、2B、3B、4B、5B、6B等，数字越大软度越强，色度越黑；学生用铅笔一般是HB形，软硬适中。对於初学绘画的可从HB到4B中选择三种类型就可以了。
炭笔：炭笔的用法和铅笔相似，炭笔的色泽深黑，有较强的表现能力，是画素描的理想工具，用於画人物肖像尤佳。但画重了很难擦掉。木炭条：木炭条是用树枝烧制而成，色泽较黑，质地松散，附着力较差，画完成后需喷固定液，否则极易掉色破坏效果。 炭精棒：炭精棒常见的有黑色和赭石色两种，质地较木炭条硬，附着力较强，可用可不用固定液。 利用铅笔表现明暗的方法： 1）铅笔直立地以尖端来画时，画出来的线较明了而坚实；铅笔斜侧起来以尖端的腹部来画时，笔触及线条都比较模糊而柔弱。 2）笔触的方向要整理才不致混乱。 2、橡皮：画画用的橡皮一般常用的有香型的较软的橡皮和可塑性橡皮，可塑性橡皮如同橡皮泥，用起来非常方便
邮轮乘务专业 人才培养方案 中职学校 2019年07月
目录 一、专业名称及代码 (1) 二、入学要求 (1) 三、修业年限 (1) 四、职业面向 (1) 五、培养目标与培养规格 (1) （一）人才培养目标 (1) （二）人才培养规格 (1) （一）知识要求： (2) （二）能力要求： (2) （三）素质要求 (2) （四）专业技能及认证 (3) 六、课程设置及要求 (3) （一）公共基础课程 (3) （二）专业（技能）课程 (5) 七、教学进程总体安排 (8) 八、实施保障 (8) (一)教学质量保障 (9) (二)教学团队保障 (10) (三)教学设施保障 (11) 九、毕业要求 (11)
邮轮乘务专业人才培养方案 一、专业名称及代码 专业名称：邮轮乘务专业 专业代码：130100 二、入学要求 初中毕业生或具有同等学历者。 三、修业年限 中职学历教育修业年限为3年，在校学习2年，顶岗实习1年。 四、职业面向 五、培养目标与培养规格 （一）人才培养目标 本专业培养具有旅游管理基本知识，掌握邮轮服务基础理论知识和基本技能，组织协调能力强，具有较强英语应用能力、心理调适能力，具备规范的邮轮各部门岗位的服务和管理能力的高端技能型人才。 （二）人才培养规格 通过本专业的系统教学，学生应达到以下要求： 坚持党的基本路线，努力成为中国特色社会主义的建设者和接班人；树立正确的世界观、人生观、价值观，具有辨证唯物主义和历史唯物主义思想；诚实守信，团结合作，遵纪守法，爱岗敬业，具有高尚的社会公德和职业道德；具有本专业的基本理论知识，掌握本专业的高新技术和技能；养成正确的审美意识、审美情趣和美感，具有一定的认识美、欣赏美和创造美的能力；积极向上、心理健康，具有自我调控、建立和谐人际关系的知识与技能；积极参加体育锻炼，养成良好的卫生、生活习惯，具有一定的体育健身知识和技能，身体素质达到国家大 序号 面向行业 就业岗位 职业资格证书 1 国内外邮轮行业 1. 邮轮对客服务岗位及基层管理岗位（前厅、客服、餐饮、娱乐、购物等部门） 2. 邮轮相关行业工作岗位（邮轮营销、邮轮港服务及基层管理等） 1. 船员基本安全培训合格证 2. 船舶保安意识培训合格证 3. 国际航行船舶船员专业英语考试合格证明 4. 客船船员特殊培训合格证
技术指标的选择和优 化
本报告导读： 指出技术指标择时的四大误区及各自的优缺点 提出了十大评价指标全面评价择时效果 测试了十几种技术指标近 10 年来对上证指数的择时效果，并据此精选指标构建了 12 个综合择时模型，部分模型可在10年内取得30倍以上的稳定收益投资要点：股指期货的推出为量化择时提供了广阔的发展空间。在股指期货推出以前，机构投资者更看重选股。由于现货组合流动性的限制，当择时模型发出交易信号时，投资者不能快速的建仓或出清，这样就会使模型的择时效果大打折扣。因此，大部分机构投资者会采用中长期的择时方法，但中长线择时会错过很多建仓或平仓机会，择时效果远不及短中线择时模型。股指期货推出以后，机构投资者可以用来投机或套保。由于股指期货的流动性远高于现货，且采用保证金交易，投资者可以对股指期货进行频繁交易，短中线择时模型必然会有广阔的发展空间。在这样的背景下，本文通过对技术指标进行优化、综合，开发了多种交易频率相对较高的择时模型。 由于提供的信息片面，采用单一技术指标择时很难在变化莫测的行情中持续稳定的超额收益。各类均有自身的优缺点，有的指标仅适合于特定的市场行情。例如，简单的 20 日均线就可以在 10 年内获取近 600%的收益，但其成功率只有 31%。显然，20 日均线在 2006~2008 年股市大幅波动时可积累大量的超额收益，但是在震荡市中效果较差，而这种大
牛市、大熊市以后出现的概率较低，因此，仅采用 20 日均线恐怕很难像以前那样获取大量的超额收益。又如，TRIX（47,12）的成功率较高可达到 73%，但其发出的交易信号较少，10 年仅能操作 11 次。另外，许多常用的技术指标择时效果一般，参数有很大的改善空间。本文实证分析的结果表明，许多常用的技术指标如MACD、BOLL、SAR、KDJ等，在默认的参数下，很难获取较高的超额收益。 通过3种综合方法可显著提高择时收益。我们认为当较多技术指标同时指向多头时，买入信号会更加可靠，反之亦然。本文通过优化权重法、等权重法及 0/1 规划法等 3 种方法对精选后的技术指标进行综合择时。前两者是对技术指标赋一定的权重后进行加权综合，当综合择时指标高于阀值时买入，反之卖出；后者是先选定一些重要的技术指标作为备用，当备用指标中指向多头的数量达到一定数量时买入，反之卖出。本文的实证结果表明，3 种方法均能获取稳定的超额收益，有的甚至能在 10 年内获取 30 倍以上的择时收益，并且成功率在60%以上，年胜率在90%以上。为增强其适用性，降低交易频率，我们对阀值增设了缓冲区，当综合择时指标突破缓冲区上限时才买入，跌破下限时才卖出。增设缓冲区之后，可将交易次数控制在120和60次左右，但部分模型仍能获取10倍或7倍以上的收益。 在股指期货推出之前，当股市大跌时，投资者没有避险工具，唯一可以表达看空意愿的手段就是卖出股票，降低仓位。但是，由于股市的流动性有限，投资者只能逐步卖出，这样，到清仓完毕时，股市已经有一段很大的跌幅。另外，由于卖出期间较长，投资者可能会抱有侥幸心理，期望大盘快速止跌企稳，从而错失做空良机。这也是中国的基金择时能力缺失的主要原因所在——不是基金经理无择时能力，而是无法及时、迅速的表达择时意愿。股指期货推出之后，由于期指的流动性较好，投资者在看空时可迅速开空仓套保，锁定收益。因此，我们认为，股指期货推出之后，择时能力对理财产品收益的影响会不断增加，择时策略的开发则会变得越来越重要。
量化投资修行之葵花宝典 很多朋友问过，顺手认真整理了一下，个人观点，特指“量化组合投资领域”，仅供各位朋友参考 预备知识 预备知识包括：数学、计算机、投资学。 数学方面至少包括微积分、线性代数、优化理论、概率统计基础、线性回归等知识点。当然，数学专业出身最佳，肯定满足条件，一般理工科也都基本满足要求，即使有所欠缺，花一点时间也就自学补上了。 计算机方面有两点：一是要会编程，MATLAB、C++、Java、Python、R等语言或软件只要会用一种就行，但要求比较熟练，有过几万行代码的经验；二是了解数据库和SQL语言，因为量化投资中涉及对海量数据的管理和分析，所以需要建立和维护数据库，并用SQL从数据库按各种形式查询数据。 投资学方面只要通过大学的《投资学》课程就好，像William Sharpe等3人合著的《投资学》，还要好几部其它优秀的《投资学》教程都可以。要是能够通过CFA，那就最好了，知识面更广。 入门阶段 Barra USE3 handbook Barra是量化投资技术提供商，是量化投资先驱。其经典的美国股票风险模型第3版（USE3）手册，详细介绍了股票市场多因子模型的理论框架和实证细节。手册共几十页，不太长，描述规范清晰，不陷入无意义的细节，非常适合于入门。
系统学习阶段 系统化学习1：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM），Ludwig Chincarini 偏学术风格 偏学术界的作者撰写的关于量化股票组合投资的系统教程。尤其是前几章概述部分写得非常精彩、易懂、准确。把该领域的各个方面高屋建瓴地串讲了一遍。后面部分的章节似乎略有些学术了，但也值得一读。 由于其较高的可读性，适于初学者学习。 系统化学习2：Active Portfolio Management（APM）， Grinold & Kahn 偏业界风格 业界先驱所著，作者均曾任Barra公司的研究总监。本书深度相对较深，描述也偏实践，介绍了许多深刻的真知。并且书中很多论述精彩而透彻。该书被奉为量化组合投资业界圣经。不过该书有些章节撰写得深度不一，初学者容易感到阅读起来有点困难。所以推荐：首次阅读不必纠结看不懂的细节，只要不影响后续阅读就跳过具体细节；有一定基础后，建议经常反复阅读本书。 系统学习3：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM），Qian & Hua & Sorensen APM的补充 业界人士所著。针对性地对APM没有展开讲的一些topic做了很好的深入探讨。建议在APM之后阅读。该书风格比较数学，不过对数学专业背景
国际邮轮专业知识及核心课程体系研究 摘要 国际油轮专业是集英语、酒店、旅游管理、海乘四个专业于一体的特色专业，它包含的知识领域较为宽广，原因是现代邮轮产业自20世纪60年代才开始发展，随着经济与科技的发展，现如今已经逐步成为一种国际高端旅游业态。由于油轮专业的国际化，使得其设计的知识面与学科领域非常多，本文简要分析了国际邮轮专业的涉及的知识范围并且对其核心课程提醒做了总结与分析，希望对所学知识能有进一步的理解。 【关键字】国际游轮专业知识核心课程课程体系
The study of cruise the specialized knowledge and the core curriculum system of International Abstract International tanker professional is a set of English, hotel, tourism management, the sea by four professional in one of the professional characteristics, it contains the knowledge in the field is broad, the reason is that modern cruise industry began to develop since the 60's of the twentieth Century, along with the development of economy and technology, now has become an international high-end tourism. Due to the international oil majors, which may make the design knowledge and the subjects very much, this paper analyzes the international cruise professional relates to the scope of knowledge and its core curriculum reminded to do a summary and Analysis on the knowledge, hopes to have further understanding. 【Key words】International Cruise professional core curriculum courses system
量化投资 =============================================================================== 究竟什么是量化投资 日期：2009-10-28 09:15:53 回国工作这段时间来，经常有人问我：“究竟什么是量化投资？”尽管这一投资方式在国际上已经获得了广泛的认同与应用，但对于国内投资人而言，还是一个新话题。 简单地说，定量投资是将人的投资思想反应在数量模型中，并利用电脑处理大量信息，进行投资决策。定量投资强调投资的科学性，它意味着“投资已由一种艺术发展为科学”。 首先是科学验证。与传统定性投资相比，定量投资更加强调投资思想的科学验证。比如，某些投资者认为管理质量好，产品质量高的公司更有可能带来长期回报。而另一些人却认为在中国市场，利用市场情绪和技术分析更能取得高市场回报。两种投资者都分别能讲出一些成功的故事来。那么，我们又该相信谁呢？ 定量外汇保证金投资会将两种说法都进行验证。我们会建立两个模型，分别反映上述两种投资思想。以验证这些思想长期有效，而不仅仅在某一时期、某种市场甚至某些个别事例上正确。定量投资人会采用长期历史数据和大量股票进行研究。只有在多数情况下有效的思想，我们才会在最终的投资模型中采用。 其次，便是纪律性。虽然量化模型是由人设计的，具体的交易单却由模型产生。我们在经验总结以及模型设计时容易理性，但在个股的交易时却不免受制于人性的弱点。基于对思想模型的信任，定量投资会严格执行模型所产生的交易单，仅在特殊的情况下对交易单进行个别修改。这种由模型确定交易的过程能帮助我们克服交易中的人性弱点。 定量投资是计算机科技以及投资炒外汇入门市场发展到一定阶段的产物。1971年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只被动的定量投资产品。1977年，这一公司又发行了首只主动定量产品。 受益于计算机技术和市场数据供应的完善，进入21世纪后，这一投资方式开始飞跃成长。2000年至2007年间，美国定量投资总规模翻了四倍多。而同期的美国共同基金总规模(定量+定性)只翻了1.5倍左右。定量投资在全部投资中的占比从1970年为零发展到2009年30%以上。 什么是量化基金?什么是量化投资基金? 量化基金的主要特点是将定性研究的理论通过数量模型演绎出来，借助电脑强大的处理信息的能力，全范围的筛选符合“标准”的股票，避免任何投资“盲点”的产生，最大限度地捕捉“标准”的投资对象。由于借助量化模型，定量投资能够避免基金经理情绪、偏好等对投资组合的干扰，精确地反映基金管理人的投资思想，最大限度地“理性”投资。
--序言及学习须知 学画画关键有3点，就是动手、动手、动手。 素描的概念(兼思想教育、热身) 素描从广义上讲,顾名思义，包含有“朴素的描写”之意。它是用铅笔、毛笔、钢笔、碳笔，甚至是现在流行的手写版的画笔等工具做单色的描绘。 但从狭义上讲,素描是一切造型艺术(包括绘画、建筑、雕塑等）的基础训练学科。是通过线条、色块的深浅把我们所画的物象的体积的感觉和空间的感觉真实的表现在平面的纸上。学习美术必须打好素描基础。 素描是一切造型艺术的基础，素描也是独立的艺术形式。艺术使人产生美感，只有建立在美感基础上的训练，才是我们需要的。在素描的基础联系过程中，必须循序渐进、踏踏实实的走好每一步，日积月累才能做到得心应手，以情动人、以美悦人。相信大家都能通过自身的努力，做到心专、脑动、眼准、手勤，持之以恒必将会有令人惊喜的收获。 一、画素描需要的工具及如何使用 1、用笔的要求 铅笔：美术铅笔的铅芯有不同等级的软硬区别．硬的以"H"为代表，如：1H、2H、3H、4H等，前边数字越大，硬度越强，即色度越淡；软的以"B"为代表，如：1B、2B、3B、4B、5B、6B等，数字越大软度越强，色度越黑；学生用铅笔一般是HB 形，软硬适中．对於初学绘画的可从HB到4B中选择三种类型就可以了。 炭笔：炭笔的用法和铅笔相似，炭笔的色泽深黑，有较强的表现能力，是画素描的理想工具，用於画人物肖像尤佳．但画重了很难擦掉。 木炭条：木炭条是用树枝烧制而成，色泽较黑，质地松散，附着力较差，画完成后需喷固定液，否则极易掉色破坏效果。 炭精棒：炭精棒常见的有黑色和赭石色两种，质地较木炭条硬，附着力较强，可用可不用固定液。 利用铅笔表现明暗的方法： (1).铅笔直立地以尖端来画时，画出来的线较明了而坚实；铅笔斜侧起来以尖端的腹部来画时，笔触及线条都比较模糊而柔弱。 (2).笔触的方向要整理才不致混乱。 2、橡皮：画画用的橡皮一般常用的有香型的较软的橡皮和可塑性橡皮，可塑性
一、单项选择题 1. 著名的Chern-Simons定理是由（）与数学家陈省身共同创立。 A. 詹姆斯·西蒙斯 B. 大卫·肖 C. 伊曼纽尔·德曼 D. Ray Dalio 您的答案：A 题目分数：10 此题得分：10.0 2. 事件驱动策略的特点是（）。 A. 低收益、低风险、大容量 B. 高收益、低风险、小容量 C. 高收益、高风险、大容量 D. 低收益、高风险、小容量 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 3. 数学理论和方法在量化投资中非常重要，以下（）是对图形进 行模式识别的数学理论或方法。 A. 贝叶斯分类 B. 分形理论 C. 机器学习 D. 小波分析 您的答案：C,B,D 题目分数：10 此题得分：10.0 4. 量化投资具有以下（）等优点。 A. 以组合对冲为主，赌大概率事件 B. 以机器交易为主，克服人性弱点 C. 可进行全市场、全产品、全周期监控，精力无限
D. 利用算法交易降低对市场的冲击，实现精细化交易 您的答案：C,B,A,D 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 下列选项属于主要量化对冲策略的是（）。 A. 阿尔法套利 B. 股指期货套利 C. 商品期货套利 D. 期权套利 您的答案：B,D,A,C 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题 6. 阿尔法套利是主流的量化对冲策略，Pure Alpha是阿尔法套利 的代表性产品。（） 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0 7. 投资的核心是小数定律。（） 您的答案：错误 题目分数：10 此题得分：10.0 8. 对于资产管理而言，高收益率策略是主导策略。（） 您的答案：错误 题目分数：10 此题得分：10.0 9. 商品期货套利策略的核心是持仓成本的计算和现货的组织。（） 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0 10. 统计套利可以看作无风险套利。（）
量化投资策略特征 量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖主观判定形成交易决策，当模型思想来源于投资者市场体会，基于历史数据所作的几率统计，也可以是技术指标，甚至基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 量化投资是指将投资理念或市场洞见转化为数学模型，并依据历史数据对模型进行测实验证，总结收益-风险特性以及相关参数，最后通过运算机技术实现自主化交易的投资方法。量化投资主要运用在具有高流动性与历史数据丰盛的金融投资市场，就期货市场而言，既可以在商品类品种也可以在股指等金融类品种上进行。 总的来说，一个完整的量化投资策略具备四个方面的特征： 一是具有特定的定量分析策略。量化投资是基于一定的市场逻辑或依据历史数据作出的几率统计，形成特定的数学模型用以分析和评判市场表现，进而形成交易策略，这与当前大多数分析师所采用的定性分析方法有很大区别。量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖体会主义和主观判定形成交易决策，当然其模型思想仍旧是来源于投资者的市场体会，这种来源可以是基于历史数据所作的几率统计，也可以是一些技术指标，甚至可以是来源于基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 二是绩效具有可追溯性。量化投资是基于特定的交易模型，可以用历史数据输入模型进行绩效检测，从而运算出交易策略的胜算率、期望收益与风险度等，并且可以根据这些检测值来预判模型未来的收益表现。相反基于体会主义的主观交易方法无法通过历史数据进行合理的检测，不具有可追溯性，也无法对以后的交易行为进行合理的预估。 三是具有极高的纪律性，量化投资是依据经过历史验证的模型进行分析和交易，从而规避了主观判定带来的局限，而在具体操作上大多采用运算机程序实现自动化交易，不会呈现主观交易中经常会呈现的人性弱点。 四是在信息处置上具有主观交易不可比拟的优势。当前金融投资品种非常丰盛，以国内商品期货市场为例，品种已经超过二十个，加上每个品种有数份合约同时交易，可供选择的标的组合可以达到成百上千个，倘若再考虑海外商品市场以及金融类市场，信息将更是几何倍递增，处置如此海量的数据，显然依赖数学模型与运算机程序处置的量化投资比传统交易方法效率更高。 从特性上看，量化投资相较主观交易方法具有许多优势，所以自上世纪七十年代诞生以来受到很多投资者尤其是机构投资者的追捧。经过三十多年的发展，已经成为国际金融市场主流的交易方法之一，包含对冲基金和共同基金等在内的
一个量化投资者的自白：我是如何用大数据玩转股市的！ 经济学有个著名的有效市场假说：如果一个证券市场上所有的信息都能及时被投资者获取，那么证券价格会与其风险相当，是由公平竞争导致的股票真实价值。换句话来说，如果你想以合理的价位购买一只股票，你至少要知道有关这只股票的所有信息，并能够对其进行合理地分析。一只股票有多少“相关信息”？一从基本面角度来看，判断个股对应的上市公司质地的好坏，是取得投资成功与否最重要的因素。数据分析如下：第1步从各个渠道获取上市公司这四十多项指标的数据。第2步对这些数据进行分析。二从技术面角度来看，每只股票的K线形态，走势以及各类技术指标是择时的重要依据。数据分析如下：第1步获得K线形态、技术指标的相关知识，并取得对应个股的即时数据。第2步根据个股的即时数据和掌握的技术指标来计算个股的技术形态，从几百种不同类型的K线形态、技术指标中选择有效性较高的上涨形态，从而预测股票未来的涨跌，这是目前市场上绝大多数股民最痴迷的股票投资“技术”。三在股市的不同时间周期，必须考虑板块轮动效应，从而进行投资决策。数据分析如下：第1步取得所有公司的各类维度属性的数据。第2步对每个维度的数据进行分类，根据最近几个交易日每个类别所含股票的市场表现，分析并寻找出当前热点板块和下一个
有可能热起来的板块。四从机构动态来看，有些个股受到基金公司或者股票研究机构追捧，有些则被大量机构选择或建议减持，做股票投资至少不能与机构对着来这是前提。进行数据分析：第1步搜集所有机构的动态，包括研报、个股评级、基金\券商重仓、社保重仓、QFII重仓、高管增持\减持、机构新进十大流通股等。第2步根据对所有搜集到的数据进行分析和研判，进行跟风操作。五事件驱动是股票价格变动最重要的诱因。第1步通过新闻资讯网络等各个渠道，获得驱动事件。第2步根据事件寻找跟该事件相关的个股，比如今年夏天有种新的血液传染病发生，那么国内针对血液传染病的医药个股就是直接受益者，据此进行股票操作。股票投资类似打牌，你要搜集到牌桌上已经出掉的牌，从而计算你手里的牌的组合胜率有多少，利用概率去战胜市场，才能保证最高的收益。以上这些数据，你每多搜集一份，你的胜率就会提高一分。如果你选中的股票具备以上五点逻辑特征，无疑你将拥有最高的胜率！要找到这样的股票，你需做如下几件事：第一步：搜集所有公司数据，分析后寻找成长型价值公司；第二步：在符合第一点的公司里，寻找有合适的上涨技术形态的公司；第三步：在这些公司里寻找符合当前板块轮动热点的公司；第四步：在以上股票池中挑选被QFII 重仓的公司；第五步：在以上股票池中寻找有当前热门概念的公司。总的来说，其实就做了两件事：搜集数据，分析数
量化投资入门教程六——技术指标MA策略 目录 1.策略原理及代码 1.1策略原理 1.2策略代码 1.2.1ATR.ini 1.2.2ATR.py 1.2.3stock_pool.csv 2.Python相关函数 2.1Python标准函数 2.2掘金接口函数 3.金融术语（移动平均线）
1.策略原理及代码 1.1策略原理 基于ta-lib的MA策略。如果当前价格高于MA，买入股票；如果当前价格低于MA，卖出股票。 实现量化投资策略的相关编程并非想象中这么困难，从Python的安装到量化编程的实现只需简单几步（具体见 https://www.doczj.com/doc/395707963.html,/q/forum.php?mod=viewthread&tid=54&extra=page%3D1轻松安装Python、掘金量化平台及相关工具包） 1.2策略代码（可直接在python中实现） 1.2.1 ma.ini [strategy] username= password= ;回测模式 mode=4 td_addr=localhost:8001 strategy_id= ;订阅代码注意及时更新 subscribe_symbols=SHFE.ag1705.tick,SHFE.ag1705.bar.60 [backtest] start_time=2017-02-15 21:00:00 end_time=2017-03-07 16:00:00 ;策略初始资金 initial_cash=10000000 ;委托量成交比率，默认=1（每个委托100%成交） transaction_ratio=1 ;手续费率，默认=0（不计算手续费） commission_ratio=0.0004
研究报告 | 金融工程 量化投资 基于趋势型指标的择时策略 2010年12月24日 ——量化择时之技术指标（一） 《量化择时之市场情绪——短期看变 本文重点研究趋势型指标在市场择时中的运用，以MA 、MACD 、DMA 和TRIX 四个指标为基础，通过使用交叉法则构建相应择时策略，历史十五年的模拟测试显示，趋势型指标的择时策略可获得较好的超额收益。 趋势型指标择时：趋势型指标一般通过两根线所形成的金叉和死叉作为市场趋势判断标准。利用趋势型指标进行择时的基本理念是顺势而为，即通过追 踪市场运行趋势，让利润充分增长，同时限制损失。 指标最优参数选择：将1996~2010总共15年的上证综指数据分为三个五年区间进行择时交易测试，在单个指标的测试中，MA 指标利用短期均线和长 期均线的交叉进行择时，最优参数为4日短线与40日长线，MACD 指标利 用DIF 和DEA 的交叉进行择时，最优参数为6日短期、20日长线和25日 DIF 移动均线，DMA 指标利用DMA 和AMA 的交叉进行择时，最优参数为2 日短期、115日长线和20日AMA 移动均线，TRIX 指标利用TRIX 及其均线 MATRIX 的交叉进行择时，最优参数为以115日作为三次指数加权移动均线 的天数，2日作为计算MATRIX 的天数。 单个指标最优参数择时效果：MA 、MACD 和TRIX 指标发出交易信号频率较 低，适合进行较长时期的择时交易，最优参数择时策略在三个测试期间里均 有两个表现突出，1996~2000期间表现欠佳，DMA 指标择时频率略高，交 易信号频繁，不考虑交易成本情况下在三个测试区间均能稳定战胜指数收益。 综合择时策略：将四个趋势型指标的交易信号进行叠加，构建一个综合择时 策略。测试结果显示，四个指标中有3个及以上指标发出买入信号时做多， 有3个及以上指标发出卖出信号时做空的择时效果相对最优。在历史15年的 测试中，总共进行了17次交易，累计收益达到16.39倍，远高于买入并策略 下的2.8倍累计收益。
公募量化投资策略 100
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单选题（共 4 题，每题 10 分）
1 . 利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，以赚取差价的行为，属 于哪种投资策略？（）
?
A.股指期货套利策略
?
B.商品期货套利策略
?
C.ETF 套利策略
?
D.行业轮动策略
我的答案： A
2 . 晨星风格箱风格鉴别法共将股票分为几种风格？（）
?
A.3 种
?
B.5 种
?
C.7 种
?
D.9 种
我的答案： D
3 . 一揽子股票与 ETF 申购/赎回的市场是在哪个市场完成的？（）
?
A.银行间市场
?
B.交易所市场
?
C.ETF 一级市场
?
D.ETF 二级市场
我的答案： C
4 . 下面哪项不属于打分法多因子选股策略的模型构建流程？（）
?
A.构建因子库
?
B.因子筛选
?
C.风格预测
?
D.因子打分
我的答案： C
多选题（共 3 题，每题 10 分）
1 . 下面属于周期性行业的有？（）
?
A.能源行业
?
B.消费行业
?
C.金融行业
?
D.医药行业
我的答案： AC
2 . 常用的趋势型指标包括以下哪些？（）
?
A.AMA
?
B.MACD
?
C.DMA
?
D.TRIX
我的答案： BCD
3 . 商品期货套利的基本模式包括？（）
?
A.期现套利
?
B.跨期套利
?
C.跨商品套利
?
D.跨市场套利
我的答案： ABCD
判断题（共 3 题，每题 10 分）
1 . 被动型投资策略无法获得超越市场的收益。 对错
我的答案： 对
2 . T-sharp 值与指数收益有较强的正相关关系。 对错
我的答案： 错
3 . 动量策略就是寻找前期弱势的股票，判断它将继续强势后买入持有。 对错
我的答案： 错
量化研究学习书单 重要说明： 1、这里所列的书籍，专指定量研究学习，侧重应用，定性研究的大量好书，暂不列入。 2、方法论为各学科所共通，此书单所列书目，对包括新闻传播学在内的所有社会科学学生掌握定量研究方法都有帮助。 3、研究方法的学习与运用，有相当的难度。为了使中国学生便于理解和阅读，这里所列的绝大部分都是中文书，且为近期出版，容易找到。事实上，英文世界，有大量更好的学习书籍，请感兴趣者通过其他途径查找阅读。 4、方法论的书，都是“工具书”，看一遍或几遍远远不够，要放在案头，像字典一样，遇到具体的问题，常读常新。每次阅读，你都能有新的理解和收获。 5、如果能把书目中所列的大部分书都读通读精，完成一篇比较优秀的定量研究博士论文，在方法论上已经游刃有余。但学海无边，方法会不断出新，更深入、专业的分析手段，请感兴趣者日后自行查找。 6、台湾地区的研究方法和论文写作指导书，无论是数量还是质量上，远高于大陆。所以这里特别列出了一些台湾地区的书目，如有机会阅读，对你的帮助肯定很大很大。 7、量化研究入门容易，学好很难。在最后特别列出了“值得学习的定量研究论文集”，看看高手的量化研究论文是怎么写的，是如何从构思到步步深入的。每篇都值得新手反复研读，模仿，你的水平定会提高。 8、量化研究要学好，理论、方法技术、分析软件，三者缺一不可。这里所列书目，以方法技术为主，部分涉及分析软件，侧重实用性。理论书，请根据具体的研究选题，自行查阅。 9、读书也要看“品牌”，品牌是质量的保证。量化研究学习领域，个人认为，比较好的作者品牌是：台湾学者邱皓政、吴明隆、温福星等；海外学者谢宇、边燕杰、侯杰泰等；国内学者徐淑英、郭志刚、风笑天、仇立平、温忠麟等；比较好的出版社品牌是：大陆的重庆大学出版社“万卷方法”系列；格致出版社的“格致定量”系列；台湾的五南图书出版公司、三民书局、心理出版社等。另外，大陆的社科文献出版社，经常会出版一些优秀的定量研究专著。 10、目前市面上量化研究的书也很多，但说实话，好书不多，中文的好书更少，手把手教你学习的好书，则少之又少。这里所列书目，每本我都认真研读过数遍，都是我自认为觉得对研究入门、研究进阶、研究深入很有帮助的好书。但受制于我的阅读量和阅读范围，仅为一家之言，特此说明。 基础篇： 1.陈国明：《传播研究方法》，复旦大学出版社，2011年版。 2.邱皓政：《量化研究与统计分析》，重庆大学出版社，2009年版。 3.仇立平：《社会研究方法》，重庆大学出版社，2008年版。
完整量化投资策略的四个特征 量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖主观判定形成交易决策，当模型思想来源于投资者市场体会，基于历史数据所作的几率统计，也可以是技术指标，甚至基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 量化投资是指将投资理念或市场洞见转化为数学模型，并依据历史数据对模型进行测实验证，总结收益-风险特性以及相关参数，最后通过运算机技术实现自主化交易的投资方法。量化投资主要运用在具有高流动性与历史数据丰盛的金融投资市场，就期货市场而言，既可以在商品类品种也可以在股指等金融类品种上进行。 总的来说，一个完整的量化投资策略具备四个方面的特征： 一是具有特定的定量分析策略。量化投资是基于一定的市场逻辑或依据历史数据作出的几率统计，形成特定的数学模型用以分析和评判市场表现，进而形成交易策略，这与当前大多数分析师所采用的定性分析方法有很大区别。量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖体会主义和主观判定形成交易决策，当然其模型思想仍旧是来源于投资者的市场体会，这种来源可以是基于历史数据所作的几率统计，也可以是一些技术指标，甚至可以是来源于基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。 二是绩效具有可追溯性。量化投资是基于特定的交易模型，可以用历史数据输入模型进行绩效检测，从而运算出交易策略的胜算率、期望收益与风险度等，并且可以根据这些检测值来预判模型未来的收益表现。相反基于体会主义的主观交易方法无法通过历史数据进行合理的检测，不具有可追溯性，也无法对以后的交易行为进行合理的预估。 三是具有极高的纪律性，量化投资是依据经过历史验证的模型进行分析和交易，从而规避了主观判定带来的局限，而在具体操作上大多采用运算机程序实现自动化交易，不会呈现主观交易中经常会呈现的人性弱点。 四是在信息处置上具有主观交易不可比拟的优势。当前金融投资品种非常丰盛，以国内商品期货市场为例，品种已经超过二十个，加上每个品种有数份合约同时交易，可供选择的标的组合可以达到成百上千个，倘若再考虑海外商品市场以及金融类市场，信息将更是几何倍递增，处置如此海量的数据，显然依赖数学模型与运算机程序处置的量化投资比传统交易方法效率更高。 从特性上看，量化投资相较主观交易方法具有许多优势，所以自上世纪七十年代诞生以来受到很多投资者尤其是机构投资者的追捧。经过三十多年的发
● ·文字的设计技巧 ● ·平面设计的几个小技巧. ● ·书籍装帧中的封面设计. 天堂素描基础教程--素描基础知识 造型基本因素 1、形体的点、线、面 我们所描绘的物体都是立体的，而最基本的形体是立方体、球形、柱体与椎体。素描写生可从这四类形体出发，去研究 主体构成的基本因素与形体塑造的关系 点 点表示位置，是形体塑造的标记，对于造型有着特定的数量意义。先看位置点，找出它的基点与顶点、右点、左点、近点和远点，这些点规定着物体的整体范围和个面之间的大小比例关系。再看转折点，这些点如同交通枢纽，联系着形体中的 线与面。 线 线由点的定向运动产生。线条是点运动的延续，连接起点和终点的是线，任何一幅素描都是由无数的线组合而成。线是 形体塑造的中坚，线有着无穷的魅力。 辅助线 是指在形体塑造的过程中所借助的假设线。这些线，有助于我们把握形体的动势和形体的整体特征，有利于我们表 现形体时能做到从整体到局部有序的进行。 轮廓线 轮廓线反映的是形体转折部分。在绘画过程中，轮廓线的表现要求由直线到曲线，有外轮廓到内轮廓，从而形成物 体的立体框架。 面 无数点的组合或无数线排列后的效果，在视觉上形成了面，而面运动产生了体。在造型过程中，面可分为两类，即直面 与曲面。 直面 立方体在画面上一般是以正面、侧面、顶（底）三个面呈现。 曲面 球体借助于光线，在画面上一般是以亮面、暗面、明暗交界线（面）、反光面和投影组合而成。 任何一种复杂的形体，都可以由立方体、球体体面关系去理解和分析。 2、比例与分割 比例是指物体间或物体各部分的大小、长短、高低、多少、窄宽、厚薄、面积风诸方面的比较。不同的比例关系形成不同的美感，观察与表现比例关系有个较好的方法，如先抓住相比关系因素的两极，再确定中间部分，依次分割下去，就可以确 定出任何复杂的比例关系 3、特征与基本形 物体的形体特征，是指物象都有自己的特征，使之相互之间得到区别。我们要对形状进行概括与归纳，形成了一个基本形的概念，如圆形：人脸、苹果、罐子、太阳；方形：课桌、书籍、电视机、房子等，因此可以这样说，抓住了基本形就基 本抓住了形体的主要特征。