一、Python项目在量化金融领域的应用

引言

在当今数字化时代，量化金融正迅速发展成为金融行业的一个重要分支。同时，Python作为一种强大的编程语言，也被广泛应用于量化金融领域，成为众多金融从业者和数据科学家的首选工具。本文将介绍几个基于Python的量化金融项目，并探讨它们的应用和意义。

1. 高频交易策略

高频交易是指利用先进的算法和计算技术，在极短的时间内进行大量的交易操作。通过分析市场数据、利用统计模型和机器学习算法，开发者可以构建高频交易策略，并使用Python来实现。Python具有简洁、灵活的语法，便于编写交易策略的逻辑和进行实时数据处理，因此成为高频交易项目中的主要编程语言。

2. 量化投资策略

量化投资是基于数学模型和统计分析的投资方式，通过对历史数据和市场走势的研究，寻找潜在的交易机会。Python在量化投资领域有着广泛的应用，它提供了各种库和工具，例如pandas和NumPy，可用于数据分析、回测和优化投资策略。Python的易用性和丰富的社区资源使得开发者能够更快速地构建、测试和改进量化投资策略。

3. 金融数据分析

金融数据分析是研究金融市场、企业财务状况和投资组合表现等方面的统计学方法和技术。Python在金融数据分析中有着广泛的应用，它可以用于处理和清洗数据、可视化分析结果、构建预测模型等。Python的数据处理库和机器学习库可以帮助分析师更好地理解市场趋势和财务指标，辅助决策和风险管理。

4. 机器学习在金融领域的应用

机器学习是一种通过训练模型和利用数据来进行预测和决策的方法。在金融领域，机器学习算法可以用于风险评估、信用风险管理、投资组合优化等方面。Python在机器学习方面具有丰富的库和工具，如scikit-learn和TensorFlow，可以帮助研究人员和从业者开发和部署金融机器学习模型。

结语

Python在量化金融领域的应用越来越广泛，它的简洁易用和丰富的库和工具使得开发者能够更高效地进行金融数据分析、构建量化交易策略和应用机器学习算法。随着技术的进一步发展，Python在量化金融项目中的作用将变得更加重要。感谢您阅读本文，希望能对您了解Python在量化金融领域的应用有所帮助。

二、探索量化金融的未来——全球量化金融大会

引言

量化金融是金融领域一个重要的分支，它运用数学、统计学和计算机科学等方法对金融市场进行建模和分析，旨在通过科学的方法提升投资和风险管理的效果。在全球范围内，越来越多的机构和个人开始重视这一领域，并探寻量化金融在未来的发展前景。

量化金融大会介绍

为了促进全球量化金融领域的交流与合作，推动量化金融的技术创新和应用落地，我们将举办一场名为“全球量化金融大会”的盛会。本次大会将汇集国内外金融界的顶尖专家、学者以及业界从业者，共同探讨量化金融的最新研究成果和前沿技术。

大会议题

• 量化交易与投资策略的优化与创新
• 高频交易与算法交易的风险控制和监管
• 机器学习和人工智能在量化金融中的应用
• 量化风险管理和投资组合优化
• 量化金融数据库与技术平台的建设

大会日程

本次大会将为期三天，其中第一天将主要以学术研讨会的形式进行，由相关专家进行学术交流和论文分享。第二天和第三天将有行业嘉宾进行精彩的演讲和经验分享，同时还将举行一系列工作坊和讨论会。

参会方式

本次大会将线上和线下相结合的形式举办。参会人员可以选择线下参会，与其他与会人员面对面交流；也可以选择线上参会，通过网络直播参与大会。对于无法参加的观众，我们将提供会议录像以供观看。

总结

全球量化金融大会将为量化金融领域的专家和爱好者提供一个共同交流与学习的平台。我们相信，通过这次大会，参会人员将深入了解全球量化金融领域的最新研究成果和发展趋势，拓宽眼界，促进交流与合作，共同推动量化金融的发展。

感谢您阅读这篇文章，希望通过对全球量化金融大会的介绍，能够帮助您了解量化金融的重要性和未来发展的潜力，并引发您对此领域更深入的思考。

三、深度解析：牛津大学量化金融博士项目

在当今金融市场日益复杂的背景下，量化金融作为一个交叉学科，受到越来越多学生和专业人士的关注。牛津大学作为全球顶尖的学术机构，其量化金融博士项目备受青睐。本文将对牛津大学的这个博士项目进行全面解析，帮助潜在的申请者更好地理解其特点、培养目标以及职业前景。

什么是量化金融

量化金融是将数学模型和统计方法应用于金融市场的一门学科。通过大量数据分析和算法模型，量化金融可以帮助分析市场走势、评估风险和优化投资策略。如今，随着大数据技术的发展，量化金融的应用愈发广泛，成为金融行业不可或缺的一部分。

牛津大学量化金融博士项目概述

牛津大学的量化金融博士项目归属于其副学士院，课程设置强调学术研究与实践结合，为学生提供了良好的学习平台。该项目的目标是培养具有深厚数学背景和金融知识的高端人才，使其能够在学术界、金融机构、投资公司及技术企业中担任重要角色。

项目课程设置

项目的课程设置内容丰富，主要分为以下几个模块：

• 数学与统计基础：该模块教授学生所需的高级数学和统计学知识，包括概率论、数理统计以及优化理论等。
• 金融理论与应用：课程包括金融市场的基本理论、投资分析、资产定价模型等。
• 编程与算法：现代量化金融离不开数据分析和计算，学生需要掌握一些计算机编程语言，如Python和R。
• 实证研究与案例分析：通过实践研究，学生将运用所学知识对实际金融问题进行深入分析。

申请条件

牛津大学量化金融博士项目的申请条件相对严格，主要包括：

• 拥有相关领域的硕士学位（如数学、金融、统计等）；
• 具备优秀的学术成绩，通常要求至少达到二等荣誉学士学位；
• 提交GRE或GMAT成绩，具体要求根据个人背景有所不同；
• 提供个人陈述，说明个人研究兴趣和未来职业规划；
• 两封学术推荐信，需由在相关领域具有影响力的学者提供。

职业前景

毕业于牛津大学的量化金融博士项目后，学生的职业前景广阔。潜在的就业方向包括：

• 学术研究：继续深造，申请相关领域的教职；
• 金融机构：进入各大银行、投资公司、对冲基金，从事量化分析、算法交易等职位；
• 科技公司：在金融科技公司中担任数据科学家或量化分析师；
• 政府及非盈利机构：为经济政策分析提供数据支持。

优势与不足

选择牛津大学量化金融博士项目的优势在于：

• 享受世界顶尖教育资源，学术氛围浓厚；
• 师资力量雄厚，教授均为该领域的权威；
• 丰富的职业网络，有助于学生拓展人际关系。

但同时也存在一些不足：

• 激烈的竞争，招生名额有限；
• 课程压力大，需要付出相当的努力与时间；
• 生活成本高，牛津的生活费用相对其他城市较高。

总结

牛津大学的量化金融博士项目以其严谨的学术环境和丰富的实践机会，成为追求高端量化金融教育的理想选择。虽然申请竞争激烈，课程压力巨大，但在这里的学习与成长将为未来的职业生涯奠定坚实的基础。

感谢您耐心阅读本篇文章，希望这篇文章能为您提供有关牛津大学量化金融博士项目的全面了解，帮助您做出更加明智的学习和职业选择。

四、金融科技 量化

金融科技与量化交易：引领数字金融革命的未来

在当今数字化时代，金融科技与量化交易成为金融领域的热门话题。随着科技的不断发展和创新，金融行业正在经历着革命性的变革，而金融科技与量化交易则被视为引领这场变革的关键力量。

金融科技，简称 fintech，是指运用技术手段改进金融服务和活动的创新方式。随着互联网技术、大数据分析、人工智能等技术的广泛应用，金融科技正日益成为金融行业的重要驱动力。通过金融科技，传统金融机构能够提供更高效、更便捷的金融服务，满足客户不断增长的需求。

与金融科技同样备受关注的是量化交易，也称作 algorithmic trading。量化交易是利用数学模型和计算机算法进行交易决策的一种交易方式。通过量化交易，交易员能够更准确、更有效地进行交易，并借助数据分析和算法优化自己的交易策略，从而获得长期稳定的收益。

金融科技的发展趋势

随着金融科技的快速发展，金融行业正在经历着全新的变革。未来，金融科技将在以下几个方面带来显著的影响：

• 更智能化的金融服务：人工智能和大数据分析技术的应用将使金融服务更加个性化、智能化。
• 区块链技术的应用：区块链技术将改变金融交易和结算的方式，提高金融交易的透明度和效率。
• 金融市场的互联互通：互联网技术将实现全球金融市场的互联互通，促进全球金融合作与创新。

量化交易的优势与挑战

量化交易作为一种新兴的交易方式，具有诸多优势，例如：

• 减少情绪交易的影响：量化交易通过严谨的模型和算法规避了交易员情绪对交易的影响。
• 提高交易效率和效果：量化交易能够更快速地作出交易决策，并提高交易的效果和收益。
• 风险控制能力强：量化交易通过数据分析和风险管理控制风险，提高投资组合的稳定性。

然而，量化交易也面临一些挑战，包括：

• 数据质量和获取困难：量化交易对高质量的数据要求较高，且从海量数据中获取有效信息亦是挑战。
• 模型调整和优化成本高：量化交易的模型需要不断调整和优化，这需要耗费大量时间和成本。
• 市场环境变化对策略影响大：市场环境的变化可能导致量化交易策略失效，需要及时调整策略以应对市场变化。

金融科技与量化交易的融合

在实践中，金融科技与量化交易也开始融合，相互促进，创造出更多可能性：

• 金融科技技术的应用：量化交易可以利用金融科技中的大数据分析、人工智能技术优化交易策略。
• 创新金融产品的开发：金融科技与量化交易的结合能够推动创新金融产品的研发，满足不同投资者的需求。
• 提高交易效率与稳定性：金融科技与量化交易的融合可以提高交易效率、降低风险、增强市场稳定性。

综上所述，金融科技与量化交易作为金融领域的两大前沿技术，将持续引领金融行业的创新与发展。未来，随着技术的不断进步和创新，金融科技与量化交易的融合将开启金融行业数字化转型的新篇章。

五、科技金融量化

科技金融量化——融合科技与金融的未来

科技金融量化是一个正在迅速崛起的领域，它将科技和金融相结合，利用数据和算法来进行交易和投资决策。随着科技的不断演进和金融市场的快速发展，科技金融量化正成为金融界的热门话题。

什么是科技金融量化？

科技金融量化是指通过使用计算机和数学模型，自动进行交易和投资决策的过程。它利用大量的数据和复杂的算法来分析市场趋势，识别交易机会，并执行交易。通过科技金融量化，投资者可以更快速、更准确地做出决策，从而提高投资的效率和盈利能力。

科技金融量化的优势

科技金融量化具有以下优势：

• 速度快：科技金融量化利用计算机和算法进行交易决策，可实现秒级甚至毫秒级的交易速度。
• 准确性高：通过大数据分析和复杂的算法模型，科技金融量化可以更精准地预测市场的走势和交易机会。
• 风险控制能力强：科技金融量化可以实时监控市场情况，及时调整交易策略，降低投资风险。
• 适应性：科技金融量化可以根据市场变化和交易环境自动调整交易策略，适应不同的市场情况。

科技金融量化的应用

科技金融量化广泛应用于各个金融市场，包括股票、债券、期货、外汇等。它可以帮助机构投资者和个人投资者在短期和长期交易中获得更好的收益。

在股票市场中，科技金融量化可以通过分析大量的数据，识别出股票的走势并执行交易。它可以帮助投资者发现潜在的投资机会，避免人为的情绪干扰，提高投资的稳定性和盈利能力。

在债券市场中，科技金融量化可以通过分析债券的市场价格和利率，预测债券市场的走势，并自动进行买卖操作。它可以帮助投资者实现债券投资的规模化和高效化。

在期货市场中，科技金融量化可以通过分析期货合约之间的价格差异，实现套利交易。它可以帮助投资者在期货交易中获得更好的风险调整收益率。

在外汇市场中，科技金融量化可以通过分析各国货币之间的汇率，预测汇率的波动，并进行外汇交易。它可以帮助投资者进行汇率风险的对冲和套利交易。

科技金融量化面临的挑战

科技金融量化虽然具有许多优势，但也面临一些挑战：

• 数据质量：科技金融量化需要大量的高质量数据来支持模型的建立和策略的执行。
• 算法复杂性：科技金融量化需要设计和实现复杂的算法模型，这对技术和数学的要求较高。
• 市场不确定性：金融市场的走势受到多个因素的影响，有时会出现无法预测的异常情况。
• 监管风险：科技金融量化需要面对不同国家和地区的金融监管政策，合规风险需要引起重视。

科技金融量化的未来趋势

科技金融量化是金融行业的一个重要发展方向，其未来有以下几个趋势：

1. 人工智能：随着人工智能技术的不断发展，科技金融量化将更加依赖智能化的算法模型和数据分析能力。
2. 区块链：区块链技术可以增加交易的透明性和安全性，将对科技金融量化的交易和结算产生积极的影响。
3. 云计算：云计算可以提供更强大的计算能力和数据存储能力，为科技金融量化提供更好的技术基础。
4. 量子计算：量子计算技术的发展将带来更高效的算法和更准确的预测能力，为科技金融量化带来新的突破。

综上所述，科技金融量化融合了科技和金融的优势，将成为金融行业的未来发展方向。它可以提高投资决策的速度和准确性，降低投资风险，为投资者带来更好的投资收益。同时，科技金融量化也面临一些挑战，需要解决数据质量、算法复杂性、市场不确定性和监管风险等问题。然而，随着人工智能、区块链、云计算和量子计算等新技术的发展，科技金融量化有望迎来新的发展机遇。相信在不久的将来，科技金融量化将在金融行业中发挥更重要的作用。

六、如何选择适合自己的量化金融博士项目

了解量化金融博士项目

量化金融是金融领域的一个重要分支，将金融知识、数学技能和编程能力相结合，旨在通过复杂的模型和算法来解决金融领域的问题。如果你志向于深入研究金融市场的运作规律，量化金融博士项目可能是一个不错的选择。

申请条件及准备工作

大部分量化金融博士项目都要求申请者具备数学、统计学、金融等相关背景，并需要提交GRE、TOEFL或IELTS成绩。另外，在申请之前最好准备好个人陈述、推荐信、简历等申请材料。

选择适合自己的项目

在选择量化金融博士项目时，关键是要综合考虑项目的课程设置、教学团队、科研平台等因素。选择一个教学资源丰富、课程设置合理、科研条件优越的项目，对于日后的学习和职业发展将大有裨益。

学术声誉及就业前景

学术声誉是衡量一个量化金融博士项目优劣的关键指标之一。选择一个声誉良好的项目，可以让你在今后的求职过程中更具竞争力。此外，还要关注该项目的就业前景，看是否有合作企业或机构，以及毕业生就业情况如何。

参观校园和沟通交流

如果条件允许，建议去项目所在学校参观校园，与导师、学长学姐进行面对面的交流。这样可以更深入地了解项目的情况，以便做出更准确的决策。

结语

选择一所合适的量化金融博士项目是开启职业生涯的第一步，希望以上几点建议能帮助您更好地选择适合自己的项目，为未来的发展打下坚实的基础。

感谢您看完这篇文章，希朋能为您选择量化金融博士项目提供一些帮助。

七、公路建设项目管理中有哪些量化指标可以控制项目工程质量？

高速公路工程投资控制及管理要点

摘要：为了解决公路工程投资管理问题，本章主要总结了在施工全过程中的投资的基本方式方法，对公路工程建设项目决策的、工程设计投资、建筑施工的投资、对资金的动态管理、经济效益管理和手段结合、对竣工阶段的建设资金管理方式等加以了论述，并期望能给有关的政府机关领导及其专业技术人员提出借鉴。

关键词：公路工程；投资控制；要点

引言

高速公路施工需要巨大的资金投入，因此对于充分利用资金，避免浪费现象，以及如何管理施工资金就十分关键，这也是中国新时代高速公路桥梁施工的关键点。但近年来，中国高速公路施工资金出现了明显的三超现象，造成了部分项目施工资金严重失控，资金缺口巨大，从而影响了国民经济的正常发展。新时代，如何合理控制资本，进行管理十分关键。当前国际形势日益紧迫，中国经济和全球经济融合日益紧密，中国交通将走向世界，但怎样向全球民众提交一张令人满意的答卷，亟需业界有关人士加以研究。

1公路投资管理现状

公路工程区别于其他的工程，存在相当的重要性。由于高速公路工作量大，建设项目繁杂，所以在高速公路工程建设前期做好投资的管理是非常有必要的。因此，通过前期的工程管理成本计划，不但能够很大程度降低生产成本，而且能够增加公司的投资效益。而且，也正由于公路项目建设周期长、工作量大，使得施工公司在承接公路工程建设项目时通过对合同中的成本管控，对公司的经济效益发挥有着明显的促进作用。所以，公路建设项目往往在对外发包企业时，就对建筑施工公司提出了更高要求。也因此，建设部门在施工过程中往往会利用压价手段来增加公司之间的竞争压力，而这也增加了后期项目施工的成本管理困难。施工合同是公司进行公路工程项目时的主要内容文件，是指公司各人员对公路工程建设项目的前期调查研究，并按照所处的项目要求计算定额、准备建设及项目实施中所必需的装备、物料、设备人力资本等，同时对工程施工中所耗费的资金也要在施工合同中进行了详尽说明。应该知道，公路建设项目实施前期的合理施工预算编制和施工合同的制定，是保证建设项目实施质量的重要基础保障。建筑施工公司经过的设计，能够比较清楚的了解建筑施工公司的设计方案特点，通过对设计方案的修改来达到对建筑项目成本的管控，给建筑施工公司带来更大的效益。在目前中国的建筑公司管理中，由于疏忽了对工程项目的投资管理和履约管理，合同成本管理的质量一直无法获得有效保证，并且对工程建设的各个环节投入资金也无具体数据。针对新时代的市场经济发展趋势来说，施工公司通过完善对施工合同的管理与实现对项目建设投资管理，既能够保证公路施工质量符合工程建设规范，同时又能够减少施工成本费用，为公司获得了额外的经营价值。所以，公司在改革发展过程中，必须要强化对施工公司的成本管理和工程控制，由此才能实现公司的可持续性成长。

2公路工程投资控制要点

2.1重视可行性研究的作用

可能性研究工作是建设项目投入前的关键性工作，是对建设项目展开全方位地分析讨论，以明确该工程项目已确立的重要性、科技可能性、经济效益等要求，从而提出最终的方案，为建设项目投入提出重要依据，以减少项目投资决策失误并确保资金的合理利用。由于项目资金一般生命周期比较长，需要巨大的资金投入以作保障，而且工程项目在建设和进行施工的过程中面临着许多影响因素，所以，必须在工程建设前先明确其技术可行性，才能把握对项目资金使用的主动性，盲目进行施工只会带来不利影响[3]。可行性研究应该从两个主要方面展开：(1）预可能发展阶段，主要是运用各类资源搜查、采集、调查工程建设地点的区域经济社会发展情况、交通量等，最后选定具体实施方案；(2）工程可行性研究，确保基本资料的完整安全，对工程方案作出全面设计，并努力提高工程估算的准确度。工程可行性研究时一定要确保基本资料齐全，开展科技和经济效益方面的方案比较，并选定最优化方法，在评价过程中确认合理工作量，并对基本材料价格实行动态管理，为全过程资金管理做好准备。

2.2规范设计预算

初期设计是企业进行项目研究工作的关键环节，而设计概算则是企业决定和影响项目实施情况的重要基础，在设计概算审查委员会通过后作为投资建设项目的最高限制，不可任意突超出。同时，设计结算价是企业制定部门投资项目规划、制定企业基本投资规模、进行部门项目安排工作的重要基础。部分数据表明，初期设计对项目研究作用的重要性占比为百分之七十五～百分之九十五，而技术设计对项目控制的作用的重要性则占比为百分之三十五～百分之七十五。由此可知，项目设计阶段对企业投资管理项目实施的重要意义。不过，在企业实现开发活动中，这个环节也很易发生问题，例如，设计资料不齐全，设计概算不准确，设计方法出现问题等。总体来说，设计阶段效率不高，主要原因一方面是速度过快，一方面是对设计阶段的品质管理注重的不足。为此，应当通过合理提高工程投资、延长工程时间等手段来改善工程设计效率。

2.3规范招标

参照以往做法，对招投标项目改进的重点是：规范建立招投标体系、明确价格、规定合同段规模不能太小，价格也不能过低。当前，企业通常采用复合标价法进行评标工作，能够达到较好的价格目标。而这种方法主要是根据由业主制定的项目标底，确定了标底范围的－百分之二十～百分之十的最有效标准，并进行了复合投标工作，对项目标价评分，以明确项目标底的价值编制。

2.4正确处理各个要素之间的关系

在项目的管理过程中，应该关注质量和时间二个要素，在项目开发过程中，虽然质量、费用和时间都是辩证而统一的问题，但是在实际的项目过程中并没有区别对待，而实验也表明，如果这些因素都不能衡量，在整个项目实施过程中，就很难高效、低成本、高速度地实现整个项目实施，所以，就应该按照项目的实际性质把各个因素的权重加以对比，决定某个关键因素，在考察这个要素的过程中，还需要同时兼顾其他二个要素。在项目的具体实施过程中，可能采用施工组织设计可以降低成本，但由于规模极小，项目费用也很大，在这个前提下，就应该在保证质量和时间合理的情况下，合理确定项目成本。承包人必须根据图纸施工，在项目建设进程中，要运用先进的施工方法，保证工期提前完成，在提高质量和速度的情况下减少施工成本，提高工程和承包人的效益。

2.5其他方面

避免出现了工程设计更改的情形，因为工程设计更改会产生连锁危害。对要增添的设施来说，有的有必要，有的却没必要，所以，政府必须严格审查工程设计更改。事实上，建设项目投产后的大量优惠政策实施困难、税费调整等因素影响了项目投资控制，从而造成工期不合理。所以，强化施工管理、严格规范做好工程合同管理和施工监理工作十分关键。

结语

在投资公路工程的全过程中，投资管理的项目涉及许多的细节。设计公司应充分发挥自己的施工实践，把握工程施工的关键点，优选设计方案并严格控制好设计与图纸的变更，把投资管理贯穿项目的始终。

参考文献

[1]黄星明.高速公路工程建设投资风险管控的自管模式探究[J].交通世界,2021(16):163-164.DOI:10.16248/j.cnki.11-3723/u.2021.16.078.

[2]万贝琦. S省高速公路桥梁工程投资估算指标分析和应用[D].东华大学,2021.DOI:10.27012/d.cnki.gdhuu.2021.001321.

[3]刘玮. 基于价值工程的JH高速公路投资方案优选研究[D].内蒙古科技大学,2020.DOI:10.27724/d.cnki.gnmgk.2020.000533.

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八、定量金融和量化金融的区别？

量化金融和传统金融的区别是：量化金融学主要是涉及量化投资的一门新兴金融学科。量化投资是以金融衍生品和工具为基础的，对于数据和信息要求很高，是一个智慧型、智力型、智商型为主导的产业。

传统金融，主要是指只具备存款、贷款和结算三大传统业务的金融活动。广义的寿命周期成本还包括消费者购买后发生的使用成本、废弃成本等。简单来说，金融就是资金的融通。金融是货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称，广义的金融泛指一切与信用货币的发行、保管、兑换、结算，融通有关的经济活动，甚至包括金银的买卖，狭义的金融专指信用货币的融通。

九、什么是量化项目？

量化分析就是分析数据化

混沌理论

“相对论消除了关于绝对空间和时间的幻想；量子力学则消除了关于可控测量过程的牛顿式的梦；而混沌则消除了拉普拉斯关于决定论式可预测的幻想。”

一点就是未来无法确定。如果你某一天确定了，那是你撞上了。

第二事物的发展是通过自我相似的秩序来实现的。看见云彩，知道他是云彩，看见一座山，就知道是一座山，凭什么？就是自我相似。这是混沌理论两个基本的概念。

混沌理论还有一个是发展人格，他有三个原则，一个是事物的发展总是向他阻力最小的方向运动。第二个原则当事物改变方向的时候，他存在一些结构。

一 混沌理论（Chaos theory）是一种兼具质性思考与量化分析的方法，用以探讨动态系统中（如：人口移动、化学反应、气象变化、社会行为等）无法用单一的数据关系，而必须用整体、连续的数据关系才能加以解释及预测之行为。

二 混沌一词原指宇宙未形成之前的混乱状态，我国及古希腊哲学家对于宇宙之源起即持混沌论，主张宇宙是由混沌之初逐渐形成现今有条不紊的世界。在井然有序的宇宙中，西方自然科学家经过长期的探讨，逐一发现众多自然界中的规律，如大家耳熟能详的地心引力、杠杆原理、相对论等。这些自然规律都能用单一的数学公式加以描述，并可以依据此公式准确预测物体的行径。

三 近半世纪以来，科学家发现许多自然现象即使可化为单纯的数学公式，但是其行径却无法加以预测。如气象学家Edward Lorenz发现，简单的热对流现象居然能引起令人无法想象的气象变化，产生所谓的「蝴蝶效应」，亦即某地下大雪，经追根究底却发现是受到几个月前远在异地的蝴蝶拍打翅膀产生气流所造成的。一九六○年代，美国数学家Stephen Smale 发现，某些物体的行径经过某种规则性的变化之后，随后的发展并无一定的轨迹可寻，呈现失序的混沌状态。

四 混沌现象起因于物体不断以某种规则复制前一阶段的运动状态，而产生无法预测的随机效果。所谓「差之毫厘，失之千里」正是此一现象的最佳批注。具体而言，混沌现象发生于易变动的物体或系统，该物体在行动之初极为单纯，但经过一定规则的连续变动之后，却产生始料所未及的后果，也就是混沌状态。但是此种混沌状态不同于一般杂乱无章的的混乱状况，此一混沌现象经过长期及完整分析之后，可以从中理出某种规则出来。混沌现象虽然最先用于解释自然界，但是在人文及社会领域中因为事物之间相互牵引，混沌现象尤为多见。如股票市场的起伏、人生的平坦曲折、教育的复杂过程。

五 混沌理论在教育行政、课程与教学、教育研究、教育测验等方面已经有些许应用的例子。由于教育的对象是人，人是随时变动起伏的个体，而教育的过程基本上依循一定的准则，并历经长期的互动，因此，相当符合混沌理论的架构。也因此，依据混沌理论，教育系统容易产生无法预期的结果。此一结果可能是正面的，也有可能是负面的。不论是正面或是负面的，重要的是，教育的成效或教育的研究除了短期的观察之外，更应该累积长期数据，从中分析出可能的脉络出来，以增加教育效果的可预测性，并运用其扩大教育效果。

十、量化金融的社会价值？

量化投资的意义在于：

为市场提供了流动性，平抑了市场的波动；

提升市场的有效性，让公司定价更为合理；

与全球顶级对冲基金竞争。

量化交易属于交易方式的一种，实际上几乎所有系统正规的交易方式都有量化的成份，只是多少的事情。量化交易是交易方法中比较稳定、可靠而又不受人为情绪干扰的一种交易方法。

要谈量化交易创造的价值，也就是谈金融市场上交易所创造的价值。毫无疑问，交易是创造价值，但并非直接创造价值，就如互联网，互联网也创造价值，让世界运行的更为流畅，减少“摩擦力所做的无用功”，而这也创造了价值。