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數(shù)學(xué)建模數(shù)據(jù)可視化精選(九篇)

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數(shù)學(xué)建模數(shù)據(jù)可視化

第1篇:數(shù)學(xué)建模數(shù)據(jù)可視化范文

【關(guān)鍵詞】數(shù)字礦山;關(guān)鍵技術(shù);三維地學(xué)建模

0 引言

1998年1月31日,前美國(guó)總統(tǒng)戈?duì)柼岢觥皵?shù)字地球”(Digital Earth,簡(jiǎn)稱DE)概念,引起了全世界學(xué)術(shù)界的熱烈關(guān)注。許多學(xué)者在這基礎(chǔ)上根據(jù)自己國(guó)家的實(shí)際情況開展了多方面的研究工作。1998年10月,在接見兩院院士時(shí),提出了構(gòu)建數(shù)字中國(guó)(Digital China,簡(jiǎn)稱DC)的戰(zhàn)略構(gòu)想,并與各位院士研討實(shí)施DC的行動(dòng)計(jì)劃。

根據(jù)國(guó)家“十五”計(jì)劃對(duì)企業(yè)信息化的要求,利用信息化帶動(dòng)礦山等傳統(tǒng)企業(yè)。合理地開發(fā)礦業(yè)資源,維護(hù)礦區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境保護(hù)的協(xié)調(diào),必須有賴于信息系統(tǒng)技術(shù)。現(xiàn)在,各行各業(yè)要發(fā)展“數(shù)字化”技術(shù)已成為必然,礦業(yè)也不例外,“數(shù)字礦山”(Digital Mine)必將成為“數(shù)字中國(guó)(Digital China)”的主要部分之一。

1 數(shù)字礦山關(guān)鍵技術(shù)

1.1 我國(guó)構(gòu)建數(shù)字礦山存在的問(wèn)題

近年來(lái),中國(guó)礦山行業(yè)的信息化建設(shè)雖然取得了較大發(fā)展,但總體狀況仍然很不樂觀。中國(guó)礦山在礦山勘察、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、全過(guò)程監(jiān)控等信息化“軟”領(lǐng)域,與發(fā)達(dá)采礦國(guó)家的差距越來(lái)越大。遙控采礦、無(wú)人工作面甚至無(wú)人礦井等已在加拿大、美國(guó)、德國(guó)、澳大利亞等國(guó)成為現(xiàn)實(shí)。加拿大從20世紀(jì)90年代初就開始研究遙控采礦技術(shù),目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)整個(gè)采礦過(guò)程的遙控操作,現(xiàn)已研制出樣機(jī)系統(tǒng),并在INCO公司的幾個(gè)地下鎳礦試用。目前我國(guó)礦山行業(yè)信息化程度差、信息基礎(chǔ)設(shè)施落后、信息化管理決策水平低,是礦山企業(yè)安全形勢(shì)得不到有效改善的根本原因。構(gòu)建數(shù)字礦山,以信息化、自動(dòng)化和智能化帶動(dòng)采礦業(yè)的改造與發(fā)展,開創(chuàng)安全、高效、高產(chǎn)、綠色和可持續(xù)的礦業(yè)發(fā)展新模式,是中國(guó)礦業(yè)生存與發(fā)展的必由之路。

1.2 三維地學(xué)建模

在整個(gè)“數(shù)字礦山”的龐大信息系統(tǒng)中,三維地學(xué)建模是系統(tǒng)的核心組成部分,技術(shù)最為復(fù)雜。中國(guó)礦業(yè)大學(xué)的吳立新教授曾做出如下的定義:三維地學(xué)建模是由勘探地質(zhì)學(xué)、數(shù)學(xué)地質(zhì)、地球物理、礦山測(cè)量、礦井地質(zhì)、GIS、圖形圖像學(xué)、科學(xué)可視化等學(xué)科交叉而形成的一門新型學(xué)科。由此可見,三維地學(xué)建模不但有著很強(qiáng)的地學(xué)專業(yè)背景,而且也是多學(xué)科交叉的邊緣學(xué)科問(wèn)題。

1.2.1 三維地學(xué)建模的特征

從計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的角度來(lái)說(shuō),三維地學(xué)建模既不屬于原始設(shè)計(jì)模式的建模,也不是嚴(yán)格的逆向工程建模,這主要是由三維地學(xué)建模的建模數(shù)據(jù)來(lái)源所造成的。本文總結(jié)了地學(xué)建模的數(shù)據(jù)來(lái)源有三個(gè)特征。

(1)稀疏性。地學(xué)建模的數(shù)據(jù)來(lái)源目前主要是靠鉆孔數(shù)據(jù)、勘測(cè)數(shù)據(jù)以及礦山開拓工程數(shù)據(jù)。在前期的地質(zhì)勘探過(guò)程中,地學(xué)的建模基本是完全依靠鉆孔獲得建模原始數(shù)據(jù),成本非常高,不可能大量的采集數(shù)據(jù)。所以,實(shí)際工程中只能采集非常稀疏的、離散的且分布不規(guī)則采樣數(shù)據(jù),而礦山地質(zhì)空間數(shù)據(jù)往往又是連續(xù)、復(fù)雜多變的,這給建模工作帶來(lái)了很大的困難。

(2)不確定性。由于數(shù)據(jù)的稀疏性的因素,為了獲得滿足三維建模需要的數(shù)據(jù)量,必須依據(jù)現(xiàn)有的勘測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值。目前常用的這些方法僅僅是對(duì)礦體形貌的一個(gè)“較為可靠”的估計(jì),在這個(gè)“較為可靠”的估計(jì)下面有很大的不確定性。

(3)地質(zhì)構(gòu)造的復(fù)雜性。由于斷層、褶皺、巖石夾層等復(fù)雜地質(zhì)構(gòu)造的存在,這些復(fù)雜的和無(wú)規(guī)律的因素使得地學(xué)建模的復(fù)雜度大大增加,也使得地學(xué)的建模復(fù)雜性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他的類似的建模應(yīng)用。像基于CT掃描數(shù)據(jù)的建模等領(lǐng)域,現(xiàn)實(shí)生活中是可以找到參考模型作為引導(dǎo),有一定的規(guī)律可循,而礦體模型幾乎沒有任何規(guī)律可循。

1.2.2 地學(xué)建模的主要方法

在過(guò)去的十幾年中,國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者對(duì)于三維地學(xué)建模這個(gè)難題從理論上進(jìn)行了較深入的研究,提出了多種三維地學(xué)空間模型或建模方法。其中不少方法已經(jīng)在商品化的數(shù)字礦山軟件中得到實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用。從三維建模方法的基本元素來(lái)看,可以分為基于面表示的模型、基于體元的模型和混合數(shù)據(jù)模型。由于三維地學(xué)建模需要對(duì)礦體的屬性的品位等信息進(jìn)行詳細(xì)的描述,所以三維地學(xué)建模須采用體元模型法建模,也可以由表面模型柵格化為體元模型。

地學(xué)(空間)數(shù)據(jù)模型的研究能為地質(zhì)科學(xué)數(shù)據(jù)的共同理解提供基礎(chǔ)。在己有數(shù)據(jù)模型或建模中,由于側(cè)重于項(xiàng)目需求的建模,加上受于個(gè)人數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的限制,使領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)建模在數(shù)據(jù)(實(shí)體)、數(shù)據(jù)(實(shí)體)之間的聯(lián)系以及有關(guān)語(yǔ)義約束規(guī)則的形式化描述,數(shù)據(jù)模型規(guī)定數(shù)據(jù)的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)、行為和語(yǔ)義方面缺乏一致性描述,這在一定程度上影響了為地質(zhì)科學(xué)數(shù)據(jù)的共同理解基礎(chǔ),而且使基礎(chǔ)數(shù)據(jù)模型可以被設(shè)計(jì)成能夠適合各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)能力也相當(dāng)有限。因此根據(jù)目前數(shù)據(jù)模型技術(shù)發(fā)展趨勢(shì),需要建立地質(zhì)調(diào)查領(lǐng)域的領(lǐng)域數(shù)據(jù)模型來(lái)滿足需求。

三維地質(zhì)建模要求對(duì)大量地球空間信息進(jìn)行三維描述,主要任務(wù)是用一定的三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)有效地描述和表達(dá)地質(zhì)體本身以及地質(zhì)體間復(fù)雜的關(guān)系,提供豐富的地層、斷層、構(gòu)造等三維建模方法,可自定義模型,擴(kuò)展多種模型,提供模型庫(kù)管理。3DGIS數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以很好地滿足這些要求。利用三維GIS可以將一維、二維地質(zhì)體置于三維立體空間中考慮,區(qū)分出一維、二維對(duì)象在垂直方向上的變化。3DGIS的首要特色是能對(duì)2.5維、三維對(duì)象進(jìn)行可視化表現(xiàn),存儲(chǔ)的是它們真實(shí)的幾何位置與空間拓?fù)潢P(guān)系, 3DGIS結(jié)合可視化技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和高分辨率衛(wèi)星影象等技術(shù),專家們提出了第四代GIS的新概念,即以三維數(shù)據(jù)為研究和應(yīng)用對(duì)象,在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)GIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)的調(diào)用和交流。新一代的地理信息系統(tǒng)(GIS)不僅具備極強(qiáng)的海量地質(zhì)空間數(shù)據(jù)管理功能,還具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)優(yōu)化建模、數(shù)據(jù)自動(dòng)獲取和修改、數(shù)據(jù)查詢和分析、圖形圖像可視化(GIS)等功能,是地質(zhì)空間信息可視化的最佳環(huán)境。3DGIS的開發(fā)應(yīng)用充分考慮未來(lái)三維地學(xué)數(shù)據(jù)獲取能力的提高,以便受益于現(xiàn)代地質(zhì)數(shù)據(jù)獲取方法的進(jìn)步。3DGIS研究計(jì)算機(jī)技術(shù)與空間地理分布數(shù)據(jù)的結(jié)合,通過(guò)一系列空間操作和分析方法,為地球科學(xué)提供有用信息。

2 結(jié)束語(yǔ)

三維地學(xué)建模技術(shù)是數(shù)字礦山的核心技術(shù)之一。隨著數(shù)字礦山技術(shù)的日趨成熟,數(shù)字礦山的建設(shè)已經(jīng)從概念走到了現(xiàn)實(shí)世界中。并且,伴隨著非可再生資源的日益緊張,資源價(jià)格日益上漲,我國(guó)的礦山開采企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益也得到了很大的改善,對(duì)數(shù)字礦山的建設(shè)提供了很好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。同時(shí),礦山開采企業(yè)在朝著集約化、規(guī)?;牡缆钒l(fā)展,對(duì)信息化管理的手段需求日益迫切。國(guó)家也在一直提倡用信息化改造傳統(tǒng)工業(yè),提升傳統(tǒng)工業(yè)的發(fā)展水平和信息化水平。數(shù)字化信息化的進(jìn)程將使得礦山開采企業(yè)從中獲益,能夠顯著提高企業(yè)生產(chǎn)效率和降低人力成本。可以用“五有”來(lái)概括上面的話――有技術(shù)、有財(cái)力、有需求、有政策、有效益。總之,數(shù)字礦山的建設(shè)可謂是正逢其時(shí),改善我國(guó)的數(shù)字礦山建設(shè)的落后局面顯得異常迫切。

【參考文獻(xiàn)】

[1]徐豁,等.礦業(yè)地理信息系統(tǒng)及數(shù)字礦山若干問(wèn)題探討[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2003,8.

[2]李梅,董平,毛善君,等.地質(zhì)礦山三維建模技術(shù)研究[J].煤炭科學(xué)技術(shù),2005.

[3]胡金星,吳立新,楊可明,等.三維地學(xué)模擬體視化技術(shù)應(yīng)用研究[J].煤炭學(xué)報(bào), 1999, 24 (4):345-348.

第2篇:數(shù)學(xué)建模數(shù)據(jù)可視化范文

關(guān)鍵詞:管理統(tǒng)計(jì)學(xué);教學(xué)模式;大數(shù)據(jù);案例教學(xué)

中圖分類號(hào):G4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A doi:10.19311/ki.1672-3198.2016.33.147

1 引言

管理統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和理論研究經(jīng)濟(jì)管理問(wèn)題的應(yīng)用性學(xué)科,它通過(guò)收集、分析、表述、解釋數(shù)據(jù)來(lái)探索經(jīng)濟(jì)管理問(wèn)題的規(guī)律,并輔助企業(yè)進(jìn)行管理決策和提高管理效率。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)注小規(guī)模數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)描述、推斷和科學(xué)分析用。與之相應(yīng),管理統(tǒng)計(jì)學(xué)的課堂教學(xué)主要關(guān)注統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的講述、小數(shù)據(jù)的推斷分析和經(jīng)濟(jì)管理問(wèn)題的簡(jiǎn)單應(yīng)用。

然而,自2008年Nature雜志發(fā)表“Big data:science in the peta byte era”以恚大數(shù)據(jù)的發(fā)展方興未艾,備受學(xué)術(shù)界,企業(yè)界等關(guān)注。大數(shù)據(jù)的理念和技術(shù)不僅在互聯(lián)網(wǎng)、金融、機(jī)器人、人工智能等領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展,也將對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和決策等活動(dòng)帶來(lái)深刻的影響,通過(guò)對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)的深度挖掘,有助于實(shí)現(xiàn)企業(yè)的商業(yè)價(jià)值,規(guī)避企業(yè)的決策風(fēng)險(xiǎn),提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),對(duì)管理統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)說(shuō)既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn),機(jī)遇在于:大數(shù)據(jù)的分析主要建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析,從而使得大數(shù)據(jù)可視化;而挑戰(zhàn)在于:當(dāng)下管理統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)方法和教學(xué)手段難以匹配大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)分析從業(yè)者的要求,這就要求對(duì)管理統(tǒng)計(jì)學(xué)的課堂教學(xué)模式進(jìn)行進(jìn)一步的發(fā)展與創(chuàng)新,以期適應(yīng)大數(shù)據(jù)背景下的新要求。

如何結(jié)合大數(shù)據(jù)時(shí)代的新要求設(shè)計(jì)合適的課堂教學(xué)模式,如何結(jié)合豐富的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例開展課堂教學(xué)活動(dòng),如何增強(qiáng)大數(shù)據(jù)背景下學(xué)生的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理決策意識(shí),培養(yǎng)適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代要求的高素質(zhì)人才,這些都是大數(shù)據(jù)背景下傳統(tǒng)的管理統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教學(xué)模式所面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn),這也促使管理統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)工作者不得不去探究、優(yōu)化甚至改革現(xiàn)有的管理統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教育模式。

2 傳統(tǒng)管理統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)模式的概述

筆者所在的教學(xué)團(tuán)隊(duì)來(lái)自于武漢科技大學(xué)管理學(xué)院,承擔(dān)全院《管理統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)任務(wù),在教學(xué)方法、實(shí)踐教學(xué)等有較為豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。然而,在多年的教學(xué)過(guò)程實(shí)踐和與學(xué)生的教學(xué)互動(dòng)當(dāng)中發(fā)現(xiàn):現(xiàn)有的管理統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)模式盡管相對(duì)較為成熟,在培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析意識(shí)方面起到的重要作用,但是仍存在以下不足,而這些不足恰恰難以適應(yīng)大數(shù)據(jù)背景下對(duì)管理統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

2.1 注重理論講授,忽視應(yīng)用教學(xué)

受技術(shù)發(fā)展和數(shù)據(jù)規(guī)模等因素的制約,傳統(tǒng)的管理統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)大都采用理論驅(qū)動(dòng)的教學(xué)模式,教師依托教材,注重統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理和方法的傳授,學(xué)生掌握基本原理,對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的實(shí)際應(yīng)用等關(guān)注較少。

盡管管理統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教學(xué)會(huì)涉及到一定的應(yīng)用案例,但是這些案例大都簡(jiǎn)單,陳舊,數(shù)據(jù)來(lái)源單一,難以接觸實(shí)際原始數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)建模思路也相對(duì)固定,這些教學(xué)案例既不能反映管理統(tǒng)計(jì)學(xué)的最新發(fā)展和應(yīng)用思想,也無(wú)法將其帶入企業(yè)經(jīng)營(yíng)的情景,對(duì)企業(yè)決策過(guò)程缺乏了解,這些因素都使得學(xué)生對(duì)該課程的學(xué)習(xí)興趣不高,不利于培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)解決實(shí)際問(wèn)題的能力,進(jìn)而影響課堂教學(xué)效果。

2.2 注重?cái)?shù)學(xué)推導(dǎo),忽視工具應(yīng)用

管理統(tǒng)計(jì)學(xué)要求學(xué)生掌握一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),教材也都有較多的數(shù)學(xué)公式和理論推導(dǎo),忽視了培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用SPSSvSASvR等統(tǒng)計(jì)軟件工具解決統(tǒng)計(jì)問(wèn)題的操作能力。

根據(jù)經(jīng)管類專業(yè)的培養(yǎng)定位,對(duì)于經(jīng)管類專業(yè)的學(xué)生而言,相比于統(tǒng)計(jì)的數(shù)學(xué)公式,真正實(shí)用的如何借用SPSSvSASvR等統(tǒng)計(jì)軟件工具來(lái)解決企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策面臨的實(shí)際問(wèn)題,尤其是在大數(shù)據(jù)背景下,需要處理海量、復(fù)雜、多源、異質(zhì)的高維數(shù)據(jù)。這些是單憑數(shù)學(xué)推導(dǎo)和簡(jiǎn)單的手動(dòng)計(jì)算無(wú)法完成的。

近年來(lái),大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展催生了一類新型且前景廣闊的職業(yè)方向-數(shù)據(jù)分析師。綜合數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)要求,可以發(fā)現(xiàn),這些職位大都要求從業(yè)者了解基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和方法,熟練掌握SPSSvSASvR等統(tǒng)計(jì)軟件工具,并應(yīng)用這些工具解決企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理面臨的實(shí)際問(wèn)題。

2.3 注重知識(shí)考核,忽視項(xiàng)目訓(xùn)練

受限于教學(xué)管理制度和考核手段等因素,目前管理統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教學(xué)考核方式大都以閉卷為主,主要考察學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)基本知識(shí)點(diǎn)的掌握情況,以及學(xué)生應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)解決簡(jiǎn)單案例的綜合能力。

然而,在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,除了要求掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基本原理,更應(yīng)培養(yǎng)學(xué)生應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的綜合能力,而這種綜合能力往往涉及數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、統(tǒng)計(jì)建模、模型檢驗(yàn)、模型評(píng)價(jià)、模型解釋、模型部署和模型修正等數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程,這種綜合能力的掌握是無(wú)法通過(guò)現(xiàn)有的知識(shí)考核來(lái)達(dá)到的,這些必然要求學(xué)生通過(guò)參與實(shí)際項(xiàng)目或模擬情景來(lái)實(shí)現(xiàn)。

3 大數(shù)據(jù)背景下管理統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)模式探討

如何結(jié)合大數(shù)據(jù)時(shí)代的新要求設(shè)計(jì)合適的課堂教學(xué)模式,如何結(jié)合豐富的大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例開展課堂教學(xué)活動(dòng),如何增強(qiáng)大數(shù)據(jù)背景下學(xué)生的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理決策意識(shí),培養(yǎng)適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代要求的高素質(zhì)人才,這些都是大數(shù)據(jù)背景下傳統(tǒng)的管理統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教學(xué)模式所面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。而現(xiàn)有的管理統(tǒng)計(jì)學(xué)課堂教學(xué)模式難以匹配大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)其提出的要求,這就要求對(duì)管理統(tǒng)計(jì)學(xué)的課堂教學(xué)模式進(jìn)行進(jìn)一步的發(fā)展與創(chuàng)新,以期適應(yīng)大數(shù)據(jù)背景下的新要求。

第3篇:數(shù)學(xué)建模數(shù)據(jù)可視化范文

摘 要:本文通過(guò)全面論述計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的知識(shí)結(jié)構(gòu)體系與它在計(jì)算機(jī)科學(xué)教育中的作用與地位,提出把計(jì)算機(jī)圖形學(xué)列入計(jì)算機(jī)專業(yè)的核心課程,以彌補(bǔ)“高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告暨專業(yè)規(guī)范(試行)”與“高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)公共核心知識(shí)體系與課程”中對(duì)計(jì)算理論“能行性”教育的缺失與應(yīng)用軟件編程系統(tǒng)訓(xùn)練的不足。

關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)圖形學(xué);計(jì)算機(jī)教育;核心課程;軟件系統(tǒng);應(yīng)用開發(fā)

中圖分類號(hào):G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B

1 引言

2006年,國(guó)家教育部高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)編制出版了“高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告暨專業(yè)規(guī)范(試行)“(以下簡(jiǎn)稱”新專業(yè)規(guī)范“)[1],該“新專業(yè)規(guī)范”指出:由于計(jì)算機(jī)專業(yè)是全國(guó)在校人數(shù)最多、高校開設(shè)專業(yè)最多的專業(yè),這導(dǎo)致計(jì)算機(jī)類專業(yè)畢業(yè)生目前出現(xiàn)就業(yè)困難,其主要原因還是計(jì)算機(jī)人才的培養(yǎng)滿足社會(huì)需要的針對(duì)性不夠明確,導(dǎo)致了人才結(jié)構(gòu)上的不合理。解決方法是分類培養(yǎng)、使計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生能有相對(duì)優(yōu)勢(shì)的知識(shí)結(jié)構(gòu),高校教育應(yīng)該為計(jì)算機(jī)專業(yè)現(xiàn)在的畢業(yè)生增加專業(yè)特色、增強(qiáng)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),等等。并由此提出了“高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)公共核心知識(shí)體系與課程”(以下簡(jiǎn)稱“核心課程”)[2]。無(wú)疑,這對(duì)全面規(guī)范并提高國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)教育的整體水平具有非常大的指導(dǎo)作用。通過(guò)認(rèn)真學(xué)習(xí)研究這些內(nèi)容之后發(fā)現(xiàn),究竟應(yīng)選擇哪些課程作為計(jì)算機(jī)的公共核心課程供全國(guó)各行業(yè)人員作為學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)知識(shí),以及一些課程的教學(xué)內(nèi)容應(yīng)該如何安排,才能做到既拓展計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的知識(shí)領(lǐng)域、又能增加學(xué)生畢業(yè)后的就業(yè)渠道等,這些都是大家不斷思考的問(wèn)題。而計(jì)算機(jī)“核心課程”的選擇似乎對(duì)上述已有問(wèn)題的解決幫助不夠,而增加計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的教育對(duì)解決這些問(wèn)題是一個(gè)值得借鑒的好方法,理由如下(不妥之處,請(qǐng)批評(píng)指正)。

2 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程列入核心課程,彌補(bǔ)本科教學(xué)計(jì)算能行性教育的缺失

作為具有全國(guó)指導(dǎo)意義的“新專業(yè)規(guī)范”,應(yīng)該為計(jì)算機(jī)教育在多個(gè)行業(yè)方向的發(fā)展奠定基礎(chǔ),而抽出它們所共有的基礎(chǔ)課作為計(jì)算機(jī)本科教育的核心課程,但現(xiàn)有的“新專業(yè)規(guī)范”的公共“核心課程”[2]只有

程序設(shè)計(jì)

離散數(shù)學(xué)

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

計(jì)算機(jī)組成

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)

操作系統(tǒng)

數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)

等7門課程內(nèi)容,而把“計(jì)算機(jī)圖形學(xué)”課程排斥在核心課程之外,這顯然不利于計(jì)算機(jī)應(yīng)用的全面發(fā)展,不利于計(jì)算機(jī)動(dòng)畫、游戲、圖形標(biāo)準(zhǔn)、計(jì)算機(jī)仿真、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造等計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件行業(yè)的全面發(fā)展,會(huì)縮小計(jì)算機(jī)本科生畢業(yè)之后的就業(yè)面,也與制定“新專業(yè)規(guī)范”的初衷相悖。

什么能被自動(dòng)計(jì)算一直是計(jì)算機(jī)界探討的主題之一[8],那些確切能用計(jì)算方法解決的問(wèn)題如何設(shè)計(jì)才能被計(jì)算機(jī)自動(dòng)計(jì)算簡(jiǎn)稱計(jì)算的能行性(可計(jì)算性的實(shí)現(xiàn)前提),而程序設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這兩門課程是計(jì)算機(jī)編程的基礎(chǔ),它們作為計(jì)算機(jī)的公共核心課程是必須的。但這兩門課程(該“程序設(shè)計(jì)”課程實(shí)為計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言+語(yǔ)句的簡(jiǎn)單應(yīng)用,“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”講授程序加工的數(shù)據(jù)如何配合算法進(jìn)行有效管理安排、以實(shí)現(xiàn)算法的功能)并沒有從理論上解決計(jì)算機(jī)程序根據(jù)什么原則才能進(jìn)行有效設(shè)計(jì)、以及程序如何構(gòu)成系統(tǒng)后才能最后自動(dòng)解決用戶提交的計(jì)算問(wèn)題,這是國(guó)內(nèi)“程序設(shè)計(jì)”課程多年來(lái)懸而未決的老大難題。其原因在于:講授程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言時(shí),學(xué)生還沒有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面的知識(shí),而數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)本身既不講模型方法、又不講解軟件系統(tǒng)等概念,同時(shí)這兩門課程也缺少具有復(fù)雜計(jì)算模型的大規(guī)模實(shí)用軟件編程的整體訓(xùn)練內(nèi)容與方法,若把這些缺失的內(nèi)容都加入到教學(xué)中,則一無(wú)足夠的課時(shí)、二是改變了授課的性質(zhì)。所以,從算法語(yǔ)言的角度介紹程序的設(shè)計(jì)方法是不完備的。

對(duì)于這個(gè)問(wèn)題,計(jì)算理論早已從計(jì)算的機(jī)理與實(shí)現(xiàn)上予以解決。但計(jì)算理論的內(nèi)容一般只在研究生階段講授,且計(jì)算理論是研究生的一個(gè)專業(yè)方向、即使該理論在研究生階段講授、學(xué)生理解也有一定難度,而把這套理論方法直接用于實(shí)踐以解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題難度更大[9]。即現(xiàn)有成熟的程序設(shè)計(jì)理論與方法沒有通過(guò)適當(dāng)?shù)妮d體引進(jìn)本科課堂教學(xué)中是現(xiàn)行教育政策最大的不足,而計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是直接從應(yīng)用軟件開發(fā)的角度闡述計(jì)算的“能行性”問(wèn)題(見下述),當(dāng)其列入計(jì)算機(jī)的核心課程后,既能彌補(bǔ)上述計(jì)算理論教育中缺失的一環(huán),也能有效彌補(bǔ)上述7門核心課程中計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件編程系統(tǒng)訓(xùn)練不足的尷尬。事實(shí)上,GPU(圖形處理芯片)與CPU在PC機(jī)上的發(fā)展并駕齊驅(qū),證明計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中不可缺少的重要研究領(lǐng)域,可這些沒有在“核心課程”[2]中得到有效的體現(xiàn)令人不解。

3 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的知識(shí)結(jié)構(gòu)體系

3.1 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的研究對(duì)象、研究方法與基本教學(xué)內(nèi)容

計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的最終目的就是用計(jì)算機(jī)程序的方法在計(jì)算機(jī)顯示器屏幕上生成圖像效果,特別是生成類似照相機(jī)拍攝的三維圖像。而照相機(jī)拍攝三維圖像是一個(gè)具體的物理過(guò)程,它的基本原理是光線在空間物體之間相互傳播,當(dāng)光線被物體表面反射并被照相機(jī)接收后形成的顯示效果。由于人們能從二維照片上光點(diǎn)的亮度與大小判斷出物體表面該點(diǎn)距照相機(jī)的相對(duì)遠(yuǎn)近,故人們常稱這種圖像為三維圖像。用計(jì)算機(jī)程序的方法生成具有高度真實(shí)感的圖形就是對(duì)上述物理過(guò)程的一種近似仿真模擬得到的效果。為了達(dá)到這一目的,人們根據(jù)仿真方法的要求,建立了仿真過(guò)程需要的各種模型(包括照相機(jī)模型,燈光模型,顏色模型,照明模型,物體的幾何模型,物體表面的材質(zhì)與紋理模型),通過(guò)①模型數(shù)據(jù)的輸入(交互輸入、編程輸入、文件輸入等)、②數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理(系統(tǒng)參數(shù)文件、圖形模型數(shù)據(jù)文件、規(guī)格化圖形數(shù)據(jù)文件、物理顯示設(shè)備的圖形顯示文件)、③數(shù)據(jù)的運(yùn)算處理(物體的幾何變換、全剖切運(yùn)算、集合運(yùn)算、三維重建算法、物體的各種變形運(yùn)算等)、④數(shù)據(jù)的輸出(各種線段圖形的生成與實(shí)面積多邊形的填充算法、著色算法、消隱算法、紋理映射算法、陰影算法,光線跟蹤算法與輻射度算法)等4個(gè)處理過(guò)程,用系統(tǒng)編程設(shè)計(jì)的方法實(shí)現(xiàn)其圖形顯示[7]。

這里照相機(jī)模型描述了三維空間中的點(diǎn)、線、面等圖形投影轉(zhuǎn)換成二維空間中點(diǎn)、線、面等圖形,并調(diào)用二維圖形的生成算法生成二維圖像,同時(shí)裁剪超出顯示范圍的三維圖形、便于圖形的正確顯示。燈光模型與顏色模型描述了光線產(chǎn)生的根源、點(diǎn)光源的空間幾何分布、光線在空間中的傳播方向與衰減規(guī)律,光線的色彩屬性、亮度計(jì)算方法與合成色的變化規(guī)律等內(nèi)容。照明模型描述了物體表面反光或透光能力的計(jì)算方法。物體的幾何模型描述了一個(gè)物體的點(diǎn)線面等幾何尺寸與大小。材質(zhì)特性描述了各物體表面對(duì)各種性質(zhì)光線的反光與透光能力的大小。紋理模型直接描述了物體表面各點(diǎn)的顯示細(xì)節(jié)與像素值。著色算法確定了用何種插值算法填充多邊形網(wǎng)格表面、使其顯示效果是多邊形網(wǎng)格效果或是一張光滑的曲面效果。消隱算法確定顯示物體表面的各個(gè)可見表面與邊線,不顯示其被遮擋的不可見的表面與邊線。紋理映射算法就是把一張照片映射至物體的表面上(又稱貼圖),而這個(gè)照片既可以是實(shí)際照相機(jī)拍攝的三維照片,也可以是用數(shù)學(xué)模型描述并動(dòng)態(tài)產(chǎn)生的結(jié)果。在場(chǎng)景中,由于某些遮擋物的存在,光線不能直接照射到某些物體的表面,使得這些表面反光(透光)的亮度暗于被光線直接照射物體表面的亮度;觀察的角度不同,所見這種陰影效果的形狀與大小不一樣;陰影算法即在場(chǎng)景圖中統(tǒng)一繪制這種陰影顯示效果與非陰影顯示效果。光線跟蹤算法、輻射度算法就是仿真光線的傳播過(guò)程以達(dá)到最后生成所需的圖像效果。

事實(shí)上,在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的應(yīng)用領(lǐng)域中僅研究這些模型還不夠,還要用程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的知識(shí)把它們都轉(zhuǎn)換成一個(gè)個(gè)可執(zhí)行的算法,并用系統(tǒng)編程的方法把這些算法構(gòu)成一個(gè)軟件系統(tǒng)整體,才能方便各種圖形的生成。而在這個(gè)軟件系統(tǒng)中生成圖形的第一步是構(gòu)造多種物體的幾何模型與形狀(物體的幾何變換、全剖切運(yùn)算、集合運(yùn)算是用簡(jiǎn)單物體構(gòu)造復(fù)雜物體的有效工具之一,三維重建算法是用點(diǎn)、線、面等元素恢復(fù)物體外殼的幾何形狀),在統(tǒng)一的世界坐標(biāo)系中確定它們的位置與朝向,再逐一確定物體表面的材質(zhì)特性與紋理效果等,使這種多物體造型(稱場(chǎng)景造型)滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。第二步是設(shè)置燈光與燈光的特性,設(shè)置照相機(jī)模型等。第三步是在上述二步的基礎(chǔ)上,統(tǒng)一用光線跟蹤算法或輻射度算法生成上述場(chǎng)景造型所對(duì)應(yīng)的三維圖像效果(又稱渲染)。

應(yīng)注意:

① 試圖精確的構(gòu)造現(xiàn)實(shí)世界中所有物體、特別是具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)或微小結(jié)構(gòu)或細(xì)微動(dòng)態(tài)變化物體的幾何模型既不現(xiàn)實(shí)、其代價(jià)也太大,人們總是想用其它的方法來(lái)代替,這就是所謂分形描述、粒子描述建模等多種其它建模方法的來(lái)源;

② 完全按照物理學(xué)上光線的傳播方法來(lái)生成圖像太費(fèi)時(shí)間,光線跟蹤算法、輻射度算法事實(shí)上是對(duì)物理光線傳播方法的一種近似。這個(gè)近似程度一般由圖像顯示的真實(shí)感與計(jì)算的復(fù)雜度來(lái)確定。

③ 在上述場(chǎng)景造型的構(gòu)造過(guò)程中,若物體運(yùn)動(dòng)或變形,燈光改變照射的范圍、朝向、亮度、色彩,照相機(jī)改變拍攝的方向或跟蹤拍攝,此時(shí)若連續(xù)拍攝(即渲染)三維空間場(chǎng)景效果,就形成了多幀圖像,連續(xù)播放這些多幀圖像就是計(jì)算機(jī)動(dòng)畫。

④ 所謂圖形標(biāo)準(zhǔn)就是把上述的照相機(jī)模型、點(diǎn)光源的燈光模型、顏色模型、簡(jiǎn)單的照明模型、著色算法,以及點(diǎn)線面、多邊形網(wǎng)格模型等模型與算法用硬件實(shí)現(xiàn),并由圖形標(biāo)準(zhǔn)提供軟件接口方法調(diào)用這些硬件功能;當(dāng)用戶向該圖形標(biāo)準(zhǔn)提供上述模型的描述數(shù)據(jù)與材質(zhì)、紋理描述數(shù)據(jù)之后,計(jì)算機(jī)就能用硬件加速的方法實(shí)現(xiàn)在顯示器中高速生成點(diǎn)線面、多邊形網(wǎng)格,以及光照效果的表面、紋理效果等圖形。目前的圖形標(biāo)準(zhǔn)本身并不負(fù)責(zé)物體幾何模型的構(gòu)造,也不負(fù)責(zé)管理各種模型數(shù)據(jù)等?,F(xiàn)圖形標(biāo)準(zhǔn)主要以紋理映射算法為主,暫時(shí)還沒有用光線跟蹤或輻射度算法以實(shí)現(xiàn)三維圖形的實(shí)時(shí)顯示。可見圖形標(biāo)準(zhǔn)僅是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)部分研究成果的具體實(shí)現(xiàn)。

⑤ 若能在上述場(chǎng)景造型中,讓各種物體實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)(照相機(jī)與燈光是具有其它功能的物體,它們也有幾何形狀,也能與人、動(dòng)物等角色(多關(guān)節(jié)物體)一樣進(jìn)行各種運(yùn)動(dòng)),并能接收用戶的交互操作、且這種運(yùn)動(dòng)過(guò)程具有故事情節(jié)性,同時(shí)這種多物體運(yùn)動(dòng)的效果能在計(jì)算機(jī)顯示器屏幕中實(shí)時(shí)生成顯示,這種計(jì)算機(jī)動(dòng)畫就是3D游戲(人類社會(huì)活動(dòng)的仿真)。3D游戲另一個(gè)難點(diǎn)在于復(fù)雜游戲引擎的構(gòu)造――即如何構(gòu)造并管理游戲場(chǎng)景的模型數(shù)據(jù)(包括聲音與人工交互操作等),使整個(gè)游戲畫面達(dá)到實(shí)時(shí)顯示的目的。事實(shí)上,3D游戲可以看成是計(jì)算機(jī)多媒體技術(shù)與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在商業(yè)上的降級(jí)簡(jiǎn)單應(yīng)用。

⑥ 物體的幾何造型、變形與運(yùn)動(dòng)是計(jì)算機(jī)動(dòng)畫的一個(gè)難點(diǎn),比體這個(gè)概念更復(fù)雜的是流體與場(chǎng)的模型構(gòu)造、顯示,它們能描述更廣泛一類的物理現(xiàn)象,如臺(tái)風(fēng)的變化過(guò)程、風(fēng)洞的實(shí)驗(yàn)效果、物體表面的應(yīng)力變化現(xiàn)象、環(huán)境中熱傳遞效果的變化、地質(zhì)勘探結(jié)果的可視化顯示等,一般人們把這些問(wèn)題歸納在“科學(xué)計(jì)算的可視化”課程中講授,因?yàn)檫@些流體與場(chǎng)的模型構(gòu)造等需要比較深的數(shù)學(xué)知識(shí)。但是,一旦這些流體與場(chǎng)的幾何數(shù)據(jù)模型確定之后,人們就能用圖形標(biāo)準(zhǔn)顯示它們。

⑦ 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)CAD與計(jì)算機(jī)動(dòng)畫的區(qū)別:在CAD中,也需要構(gòu)造物體的幾何模型并顯示這些物體的構(gòu)造效果,更重要的是還需要用數(shù)控機(jī)床把這些設(shè)計(jì)出的物體零件加工制造出來(lái),故它對(duì)物體的幾何模型要求特別高、特別是其誤差控制,因?yàn)槎鄠€(gè)零部件組成的精密加工機(jī)床等最后影響加工的精度都與各個(gè)物體模型的誤差精度相互關(guān)聯(lián)。顯然,在CAD領(lǐng)域中,也有零部件之間的聯(lián)動(dòng)等多種運(yùn)動(dòng)需要精密控制(機(jī)械運(yùn)動(dòng)與仿真)。與物體幾何模型要求相比,CAD領(lǐng)域中物體的顯示要求可以放低些。而在計(jì)算機(jī)動(dòng)畫中,相對(duì)而言,對(duì)物體幾何模型的要求低,例如物體的外表面可以不封閉,只要這個(gè)不封閉的外殼表面破綻不被照相機(jī)拍攝到就可以了;但計(jì)算機(jī)動(dòng)畫對(duì)最后渲染的圖像顯示質(zhì)量的真實(shí)感效果要求很高。

⑧ 二維圖形與三維圖形的區(qū)別:這兩者的區(qū)別除了其數(shù)學(xué)模型一個(gè)是二維的、一個(gè)是三維的之外,更大的區(qū)別還在于二維圖形學(xué)只能從數(shù)學(xué)上研究圖形的基本規(guī)律(點(diǎn)、直線、曲線、平面與形狀,位置,運(yùn)動(dòng)與變形,色彩等)、以及圖形的模型構(gòu)造與顯示方法;利用二維圖形的簡(jiǎn)單性,可剖析計(jì)算機(jī)二維圖形系統(tǒng)的組成,即軟件系統(tǒng)是一個(gè)能自動(dòng)運(yùn)行的程序,它能從輸入、存儲(chǔ)、運(yùn)算處理、

輸出等方面全面處理用戶在某個(gè)領(lǐng)域中提出的諸多數(shù)學(xué)模型并完成其模型描述數(shù)據(jù)的加工任務(wù),使用戶很容易明確這種軟件的組成、功能與使用范圍。三維圖形學(xué)卻可以用數(shù)學(xué)模型的方法研究自然界中的多種物理現(xiàn)象,由此探討大自然中多種物理現(xiàn)象的變化規(guī)律,并能用圖形顯示的方法來(lái)表現(xiàn)這種變化過(guò)程,這種方法正是人們探索自然并進(jìn)行科學(xué)研究所倡導(dǎo)的基本方法之一。因此,從三維圖形學(xué)的基本教學(xué)研究?jī)?nèi)容可知,用圖形方式(可見的點(diǎn)線面、色彩、紋理)顯示各種物理現(xiàn)象的變化過(guò)程只是一個(gè)表面現(xiàn)象,關(guān)鍵的是要掌握這種變化過(guò)程的物理機(jī)理并能用數(shù)學(xué)模型的方法全面正確的描述這種變化(即用圖形的方法表達(dá)計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)的含義非常適合人們觀察自然、了解自然現(xiàn)象與變化規(guī)律,而計(jì)算機(jī)的信息描述數(shù)據(jù)是由具體的各種物理變化過(guò)程確定的),即掌握計(jì)算機(jī)仿真與科學(xué)研究方法才是學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的真諦,也即用計(jì)算物理學(xué)的基本思想能統(tǒng)一傳統(tǒng)意義上計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)學(xué)科中的基本研究?jī)?nèi)容。計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生有了這種方法后,再深入其它各應(yīng)用學(xué)科領(lǐng)域,努力掌握其物理原理、科學(xué)實(shí)驗(yàn)與數(shù)學(xué)模型方法等知識(shí),并與行業(yè)專家相互配合,計(jì)算機(jī)與計(jì)算工具就在各專業(yè)領(lǐng)域的科學(xué)研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì)上大有用武之地了。

綜上所述,可以給出計(jì)算機(jī)圖形學(xué)如下定義:

計(jì)算機(jī)圖形學(xué)屬于計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件的研究范疇,它主要通過(guò)物理原理與數(shù)學(xué)方法,建立描述自然景觀(虛幻世界)的幾何數(shù)據(jù)模型與顯示圖形的物理數(shù)學(xué)模型,以達(dá)到用程序的方法把這些模型的描述數(shù)據(jù)通過(guò)算法轉(zhuǎn)換成在計(jì)算機(jī)顯示器中顯示自然景觀圖像的目的。本質(zhì)上,用計(jì)算機(jī)生成三維真實(shí)感圖形就是用數(shù)學(xué)模型的方法仿真光線在物體之間相互傳播而產(chǎn)生的顯示效果或把光線傳遞的效果即照片映射至物體表面上所產(chǎn)生的顯示效果。

國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)教育工作者已認(rèn)識(shí)到計(jì)算機(jī)圖形學(xué)在計(jì)算機(jī)學(xué)科教育與科學(xué)研究中的重要性,并于2001年公開出版計(jì)算機(jī)圖形學(xué)教材支持上述觀點(diǎn)[10]。但由于這些觀點(diǎn)沒有引起國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)界制定政策的主流階層人士的關(guān)注,相反,從2000年開始,計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的內(nèi)容卻從全國(guó)范圍內(nèi)的計(jì)算機(jī)專業(yè)等級(jí)考試中消失,這不能不說(shuō)是國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)教育的一大損失。

而計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的授課關(guān)系見4.1節(jié)。

3.2 “新專業(yè)規(guī)范”中,計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的教學(xué)內(nèi)容有待改進(jìn)

“新專業(yè)規(guī)范”中計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的教學(xué)內(nèi)容主要放在計(jì)算機(jī)圖形標(biāo)準(zhǔn)的使用上,核心內(nèi)容只有圖形標(biāo)準(zhǔn)、照相機(jī)模型,圖形顯示設(shè)備與輸入設(shè)備,前期課程要求計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言與離散數(shù)學(xué),并只安排8個(gè)課時(shí)來(lái)講授這些內(nèi)容,其它的內(nèi)容作為選修內(nèi)容(這包括各種圖形的生成算法、物體幾何模型的描述方法,計(jì)算機(jī)動(dòng)畫,可視化,虛擬現(xiàn)實(shí),計(jì)算機(jī)視覺,人們對(duì)色彩的主觀感受、如何用色彩方式表達(dá)設(shè)計(jì)作品的主題思想,等等)。這種教學(xué)安排能使學(xué)生掌握?qǐng)D形標(biāo)準(zhǔn)的使用、以及照相機(jī)模型的應(yīng)用,很容易導(dǎo)致學(xué)生誤認(rèn)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)就是在顯示器上繪制各種圖形這種認(rèn)識(shí)偏差。

這種教學(xué)安排不當(dāng)之處如下:

首先,計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的前期課程應(yīng)該是程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。實(shí)際上,不學(xué)離散數(shù)學(xué)并不影響學(xué)生編寫圖形學(xué)的各種應(yīng)用程序;但不學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),則編程困難;而且授課學(xué)時(shí)數(shù)太少。

其次,圖形標(biāo)準(zhǔn)自成體系,但它不能構(gòu)成一個(gè)完全自動(dòng)運(yùn)行并具有圖形數(shù)據(jù)輸入、存儲(chǔ)、運(yùn)算處理、輸出等處理全流程功能的軟件系統(tǒng),它往往需要用戶在應(yīng)用軟件中向圖形標(biāo)準(zhǔn)輸入模型數(shù)據(jù)并調(diào)用其各函數(shù)才能出現(xiàn)所需要的圖形顯示效果。初學(xué)者原指望學(xué)了計(jì)算機(jī)圖形學(xué),就知道象3DS MAX與OpenGL等軟件中是如何編寫程序并實(shí)現(xiàn)各種動(dòng)畫圖形的顯示,但授課結(jié)果卻令人失望。

第三,由于初學(xué)者一般缺少對(duì)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的全面了解,缺少對(duì)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的研究對(duì)象與研究方法的認(rèn)識(shí),也沒有圖形系統(tǒng)的概念,該“新專業(yè)規(guī)范”授課大綱中雖有物體幾何模型的描述方法但缺少在圖形系統(tǒng)中具體建造物體幾何模型等實(shí)例;另大綱中授課內(nèi)容的邏輯關(guān)系非常不順暢(例如把計(jì)算機(jī)視覺作為計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的一部分對(duì)待并講授值得商榷,雖然人們期待從計(jì)算機(jī)視覺圖像中獲得圖像的模型描述數(shù)據(jù)并一直朝這個(gè)方向努力,但計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與計(jì)算機(jī)視覺的研究方向與研究方法畢竟有很大的區(qū)別),也沒有總結(jié)出計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的核心概念,且對(duì)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的認(rèn)識(shí)仍停留在圖形學(xué)由各種算法的集合所組成的認(rèn)識(shí)層面上,很難正確體現(xiàn)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)在科學(xué)研究中的重要作用。若授課內(nèi)容掌握不當(dāng)易使教學(xué)與學(xué)習(xí)迷失方向,或再次導(dǎo)致計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程被計(jì)算機(jī)專業(yè)邊緣化,這也是多年來(lái)國(guó)內(nèi)同行反映計(jì)算機(jī)圖形學(xué)難教難學(xué)的原因之一,這顯然與當(dāng)今計(jì)算機(jī)圖形學(xué)在計(jì)算機(jī)科學(xué)中的發(fā)展潮流相悖。

第四,圖形標(biāo)準(zhǔn)只是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)部分研究成果的具體實(shí)現(xiàn),當(dāng)初國(guó)外為什么會(huì)選擇圖形標(biāo)準(zhǔn)而不是選擇計(jì)算機(jī)動(dòng)畫為案例作為講授計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程的主要內(nèi)容,作者認(rèn)為可能有以下原因:

① 歷史的原因:因?yàn)閳D形標(biāo)準(zhǔn)是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)最早、最成熟的研究領(lǐng)域,后才有CAD、游戲與動(dòng)畫等;且圖形標(biāo)準(zhǔn)在各個(gè)行業(yè)都有廣泛的應(yīng)用,而CAD、游戲與動(dòng)畫是一個(gè)具體的專業(yè)方向,教學(xué)難度大。

② 商業(yè)發(fā)展的需要:圖形標(biāo)準(zhǔn)用硬件實(shí)現(xiàn)后,已經(jīng)成為個(gè)人計(jì)算機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)配置,這就促使人們更加專注圖形標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展。

③ 國(guó)外的教學(xué)體系不一樣:美國(guó)的計(jì)算機(jī)工業(yè)、圖形學(xué)產(chǎn)業(yè)與計(jì)算機(jī)教育均位于世界領(lǐng)先水平,但全美國(guó)并沒有強(qiáng)制性的計(jì)算機(jī)教育指導(dǎo)大綱,可是美國(guó)各校的計(jì)算機(jī)教育各有特色,他們對(duì)計(jì)算機(jī)的各個(gè)方面都有涉及、且各種層次的計(jì)算機(jī)課程都有,這種寬松的教育體制有利于科技成果與教育的創(chuàng)新培養(yǎng)。以圖形學(xué)課程為例,若你需要繼續(xù)深造,它還有許多圖形學(xué)的選修課、提高課程(如計(jì)算機(jī)輔助幾何設(shè)計(jì)、數(shù)字幾何處理、曲面造型與設(shè)計(jì)、CAD、計(jì)算機(jī)動(dòng)畫、游戲、計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)方法等等)以及最新的學(xué)術(shù)論文等待著你、直至讓你從這種授課體系中走向?qū)W科的最前沿與商業(yè)開發(fā)――即雖然他們的某一門基礎(chǔ)課不一定很完美,但他們可以從完整的授課體系中,讓你掌握計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等計(jì)算機(jī)應(yīng)用學(xué)科的全部?jī)?nèi)容;但這也同時(shí)留下了因?yàn)檎n程劃分過(guò)細(xì),使人不容易一下掌握學(xué)科內(nèi)容的全貌而留下遺憾??墒菄?guó)內(nèi)的計(jì)算機(jī)教育與國(guó)外不一樣,首先,國(guó)內(nèi)的高校沒有條件開設(shè)那么多的計(jì)算機(jī)選修課;其次,若是全國(guó)性的計(jì)算機(jī)教學(xué)指導(dǎo)大綱不全面、不權(quán)威的話,就會(huì)在計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展道路上留下無(wú)可挽回的遺憾。

④ 出于知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù),美國(guó)沒有一本書的教學(xué)內(nèi)容是一樣的(包括CC2005中關(guān)于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的知識(shí)結(jié)構(gòu)體系的論述),這固然便于知識(shí)創(chuàng)新,但卻不利于優(yōu)秀知識(shí)的繼承與傳授,結(jié)果使得每本新書的內(nèi)容與體系都不一樣且龐雜,這對(duì)初學(xué)者是一個(gè)極大的負(fù)擔(dān),需要教師認(rèn)真抽取眾多書籍的有效內(nèi)容,成系統(tǒng)后傳授給學(xué)生,才能有效的提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率,2000年以前國(guó)內(nèi)外計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的教材內(nèi)容與體系的不夠成熟,也是造成國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)授課不能得到有效重視的原因之一。

⑤ 由于以上原因,美國(guó)人并沒有把計(jì)算機(jī)圖形學(xué)作為計(jì)算機(jī)學(xué)科的核心課程,這使得美國(guó)人的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程的教育落后于其計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等商業(yè)軟件開發(fā)等應(yīng)用,這是一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)(在美國(guó),教材與授課基本上是老師的個(gè)人作為,商業(yè)軟件的開發(fā)是團(tuán)隊(duì)作為并有經(jīng)濟(jì)利益作為支撐,它能不斷發(fā)展并自我完善)。也有很多國(guó)際人士認(rèn)識(shí)到計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的教育出現(xiàn)了問(wèn)題[4],顯然,仍把計(jì)算機(jī)圖形學(xué)定義為在顯示器上顯示各種圖形是過(guò)于簡(jiǎn)單,這是沒有正確地把計(jì)算機(jī)圖形學(xué)學(xué)科的發(fā)展規(guī)律引入教育部門、忽視計(jì)算機(jī)圖形學(xué)在各行業(yè)領(lǐng)域中的具體應(yīng)用與需求的一種表現(xiàn)。因此,全面認(rèn)真研究美國(guó)人在計(jì)算機(jī)教育與計(jì)算機(jī)工業(yè)的發(fā)展規(guī)律、商業(yè)軟件開發(fā)等多種優(yōu)缺點(diǎn),再針對(duì)國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)教育中存在的不足,提出解決問(wèn)題的方法應(yīng)該是國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)教育界值得深思的問(wèn)題;顯然,僅用跟蹤所謂國(guó)外先進(jìn)的教學(xué)方法與理念也有不全面的地方。

4 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程在計(jì)算機(jī)科學(xué)教育中的作用與地位

4.1 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件編程思想系統(tǒng)訓(xùn)練的重要基礎(chǔ)課程

數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與檢索、數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)通信是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的三個(gè)最基本的應(yīng)用。在這三者中,對(duì)于數(shù)據(jù)存儲(chǔ),一般有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程與數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)軟件分別介紹其基本原理與大規(guī)模數(shù)據(jù)的系統(tǒng)管理等軟件應(yīng)用;對(duì)于數(shù)據(jù)聯(lián)網(wǎng)通信,一般有通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)等課程、WinSocket技術(shù)等介紹其基本原理與實(shí)現(xiàn)方法;對(duì)于數(shù)據(jù)計(jì)算,一般有算法語(yǔ)言、編譯原理、自動(dòng)機(jī)理論等課程介紹其原理,計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)追求的目標(biāo)是:用形式語(yǔ)言與自動(dòng)機(jī)理論,通過(guò)形式化和模型的建立,構(gòu)建系統(tǒng),進(jìn)行模型計(jì)算。但這些內(nèi)容抽象、內(nèi)容難以理解、難以直接應(yīng)用解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題[9],計(jì)算機(jī)專業(yè)的本科生學(xué)習(xí)這一方法尚有一定難度,非計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生更不會(huì)接觸編譯原理與自動(dòng)機(jī)理論等,這就造成一般學(xué)生在學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)進(jìn)行編程計(jì)算的問(wèn)題上存在知識(shí)缺陷,而計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程的授課正好可以有效的解決這個(gè)問(wèn)題。

國(guó)內(nèi)新一版的計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的授課方法[7]:首先,以二維圖形為例,從理論上全面解決了圖形系統(tǒng)軟件的構(gòu)建方法以及圖形數(shù)據(jù)處理流程的全過(guò)程,使初學(xué)者牢固的樹立起軟件系統(tǒng)的概念;其次,為了用計(jì)算機(jī)仿真的方法在顯示器中生成三維真實(shí)感圖形效果,建立了描述各種物理現(xiàn)象的多種數(shù)學(xué)模型(見上述),這些數(shù)學(xué)模型的描述數(shù)據(jù)都能通過(guò)圖形模型數(shù)據(jù)文件的方式保存在計(jì)算機(jī)圖形系統(tǒng)中供系統(tǒng)內(nèi)部程序調(diào)用,以仿真方法生成三維圖像。也就是說(shuō),①系統(tǒng)與模型的數(shù)學(xué)與形式化的描述方法;②按系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理流程,用算法語(yǔ)言與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等知識(shí)把模型數(shù)據(jù)的處理方法全轉(zhuǎn)換成一個(gè)個(gè)程序,以實(shí)現(xiàn)其數(shù)據(jù)處理的全過(guò)程等任務(wù);③編程實(shí)現(xiàn)時(shí),需根據(jù)計(jì)算機(jī)的配置與用戶的經(jīng)濟(jì)要求,合理考慮所選算法的復(fù)雜度(或選擇優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)圖形功能);這三者是計(jì)算機(jī)編程計(jì)算的基本步驟與要求,是實(shí)現(xiàn)可計(jì)算性的三個(gè)條件――即計(jì)算機(jī)圖形學(xué)既成功探索了一般典型的計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件系統(tǒng)開發(fā)的基本規(guī)律,又用可視化的方式表達(dá)了其程序數(shù)據(jù)運(yùn)算處理的最后結(jié)果,這為該課程成為初學(xué)者學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)方法的首選課程之一奠定了基礎(chǔ)。

若沒有計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等編程課程的系統(tǒng)訓(xùn)練,計(jì)算機(jī)初學(xué)者一般只能通過(guò)實(shí)際大型軟件項(xiàng)目的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練(或繼續(xù)深造),通過(guò)自我總結(jié)與提高,才能全面地掌握這種編程與數(shù)據(jù)計(jì)算等知識(shí),而這種機(jī)會(huì)不是人人都具有的,其付出的代價(jià)也將是巨大的。例如現(xiàn)在一般計(jì)算機(jī)本科專業(yè)的學(xué)生雖然能熟練的掌握3ds max軟件的操作使用,但不清3ds max軟件是如何編制而成,就是現(xiàn)階段本科教育存在缺陷的具體表現(xiàn)。

通過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí),使學(xué)生明白:算法+數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)決定程序設(shè)計(jì);但計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的授課能使學(xué)生進(jìn)一步明白:算法不是從天上掉下來(lái)的,它們是由用戶解決實(shí)際問(wèn)題建立的物理數(shù)學(xué)模型、并抽象出模型描述數(shù)據(jù)之后,提出處理其數(shù)據(jù)模型的基本方法與步驟;而數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是記錄該模型的描述數(shù)據(jù)、以及根據(jù)算法的需要構(gòu)造而成、以配合保存各種中間加工數(shù)據(jù)或最后加工結(jié)果;編程者只有把這些解決問(wèn)題對(duì)象的多種模型編寫成軟件系統(tǒng)之后,才能完滿的完成程序設(shè)計(jì)的任務(wù)――即計(jì)算模型及對(duì)模型的變換與運(yùn)算處理方法決定了程序設(shè)計(jì)的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

4.2 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的教育體現(xiàn)了計(jì)算機(jī)學(xué)科的科學(xué)性

計(jì)算學(xué)科是指通過(guò)在計(jì)算機(jī)上建立模型并模擬物理過(guò)程來(lái)進(jìn)行科學(xué)調(diào)查和研究。該學(xué)科是對(duì)信息描述和變換算法的系統(tǒng)研究,主要包括它們的理論、分析、效率、實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用[6]。在目前所見的計(jì)算機(jī)教材中,只有計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是按照這種理論體系組織教學(xué)內(nèi)容的。這些教學(xué)內(nèi)容是人們耳熟能詳?shù)奈锢碓砼c相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)知識(shí)在計(jì)算機(jī)中的綜合運(yùn)用,是計(jì)算機(jī)學(xué)科科學(xué)性的具體表現(xiàn)之一――只有把計(jì)算工具直接應(yīng)用于科學(xué)研究中,這種計(jì)算工具與方法具有科學(xué)性才有說(shuō)服力,而計(jì)算機(jī)仿真是科學(xué)研究中常用的一種有效方法,復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算又是仿真建模的基礎(chǔ),從這個(gè)意義上講,仿真與復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算等都是科學(xué)研究中重要的研究方法之一。這樣,該課程就很好的解決了“新專業(yè)規(guī)范”中人們對(duì)“數(shù)字科學(xué)計(jì)算”的認(rèn)識(shí)不統(tǒng)一而導(dǎo)致該課程的教學(xué)內(nèi)容與要求不詳?shù)葐?wèn)題,很好地使計(jì)算機(jī)的應(yīng)用回歸其本來(lái)面目;

4.3 用圖形方式表示計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)的含義,比用數(shù)字符號(hào)方式表示其含義更高級(jí)、更自然,也是計(jì)算機(jī)科學(xué)研究的對(duì)象之一

用文字符號(hào)方式描述客觀世界是對(duì)客觀世界的一種抽象,是對(duì)客觀世界的一種不完整的描述;而人們感受客觀世界最自然、相對(duì)全面的是用眼睛觀察客觀世界,它可以較準(zhǔn)確的確定客觀世界中物理現(xiàn)象的存在與變化規(guī)律,這個(gè)方法運(yùn)用于計(jì)算機(jī)中,就是用圖形方式表示計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)的含義,這種表示方法比符號(hào)方式表示信息數(shù)據(jù)的含義復(fù)雜,表示的信息量大,對(duì)計(jì)算機(jī)的硬件要求高。在計(jì)算機(jī)的多媒體信息表達(dá)方式中,圖形方式是處理過(guò)程最復(fù)雜的、也更符合人們的觀察習(xí)慣。故用圖形方式表達(dá)信息數(shù)據(jù)是一種表達(dá)信息數(shù)據(jù)含義的高級(jí)表達(dá)方式。

現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的應(yīng)用,不僅是數(shù)值計(jì)算與數(shù)據(jù)管理、還表現(xiàn)在工程設(shè)計(jì)中,人們用圖形方式來(lái)表達(dá)設(shè)計(jì)人員的設(shè)計(jì)思想、設(shè)計(jì)方法,以及設(shè)計(jì)作品的體系結(jié)構(gòu)與功能等,它能充分表達(dá)設(shè)計(jì)人員的形象思維方式,這種表達(dá)方式不僅要求能用計(jì)算機(jī)表達(dá)出來(lái),而且要求計(jì)算機(jī)能接受人們用這種方式向計(jì)算機(jī)輸入數(shù)學(xué)模型,這些都是計(jì)算機(jī)科學(xué)面臨的新課題。例如古代三國(guó)時(shí)期,諸葛亮造木牛流馬搬運(yùn)糧草,史書雖然有文字記載其構(gòu)造方法,但后人卻無(wú)法復(fù)原這種運(yùn)輸工具。在沒有實(shí)物的情況下,只有用圖形方式表示該運(yùn)輸工具的基本構(gòu)造方法才能使后人復(fù)原這種古代的運(yùn)輸工具。對(duì)于這類復(fù)合結(jié)構(gòu)的復(fù)雜物體與運(yùn)動(dòng)形式即使用幾何數(shù)據(jù)對(duì)它詳細(xì)描述,若不借助圖形方式來(lái)表示其幾何形狀與結(jié)構(gòu)等信息,人們對(duì)它的理解也會(huì)發(fā)生困難,這就是現(xiàn)實(shí)中用符號(hào)方式描述與圖形方式描述(抽象描述與形象描述)信息含義之間的差別。經(jīng)驗(yàn)告訴我們:在計(jì)算機(jī)中,信息數(shù)據(jù)的描述方法不同,往往導(dǎo)致編程的方法與效果也不同,若我們不進(jìn)行這種方式的培訓(xùn),就會(huì)落后于計(jì)算機(jī)時(shí)代的發(fā)展。

4.4 掌握計(jì)算機(jī)配置的常用工具,是計(jì)算機(jī)應(yīng)用的必要條件

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)學(xué)科的授課內(nèi)容,并不直接講解如何進(jìn)行科學(xué)計(jì)算等問(wèn)題,而是為解決復(fù)雜的科學(xué)計(jì)算等問(wèn)題提供軟件服務(wù)工具、方法與手段等。例如,從大量應(yīng)用中(包括軟件編程),找準(zhǔn)、預(yù)測(cè)用戶的需求;然后,從中抽象其具有共性的方法與難題,并把它們上升為理論,最后把這種理論開發(fā)成工具與系統(tǒng)方法,供用戶使用;操作系統(tǒng)軟件、匯編語(yǔ)言與編譯系統(tǒng)、高級(jí)語(yǔ)言與編譯系統(tǒng)、軟件工程的概念與方法、面向?qū)ο蟮能浖_發(fā)語(yǔ)言等都是這樣逐漸發(fā)展起來(lái)的;同樣的思路,為了計(jì)算機(jī)的應(yīng)用,人們開發(fā)了辦公自動(dòng)化軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)軟件、網(wǎng)絡(luò)瀏覽器、三維圖形標(biāo)準(zhǔn)等各種工具,等等,用戶用這些工具能更高效率的開發(fā)應(yīng)用程序。但是,這種授課方式卻把用計(jì)算機(jī)解決科學(xué)計(jì)算等應(yīng)用問(wèn)題留給具體的應(yīng)用部門與用戶對(duì)應(yīng)用軟件的具體開發(fā),而課堂教學(xué)一般缺少這方面的系統(tǒng)實(shí)例,這也是導(dǎo)致目前計(jì)算機(jī)本科生應(yīng)用軟件系統(tǒng)開發(fā)能力弱的原因之一。

但當(dāng)計(jì)算機(jī)學(xué)科發(fā)展到用可視化軟件開發(fā)應(yīng)用程序,而計(jì)算機(jī)的基礎(chǔ)教育卻忽視這種發(fā)展潮流與技術(shù)進(jìn)步(現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)公共核心課程沒有計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的內(nèi)容),這只能使我們的應(yīng)用軟件的開發(fā)水平仍停留在上世紀(jì)70年代的字符表現(xiàn)水平上。因此,計(jì)算機(jī)本科教育中,使學(xué)生掌握計(jì)算機(jī)配置的常用工具是計(jì)算機(jī)應(yīng)用的必要條件,這當(dāng)然包括讓學(xué)生掌握計(jì)算機(jī)三維圖形標(biāo)準(zhǔn)這個(gè)有用工具。

4.5 計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是嫁接多學(xué)科的橋梁,是科學(xué)研究思維能力訓(xùn)練的延續(xù)與有效方法之一

大學(xué)的教育,除了要求學(xué)生掌握一門專業(yè)的系統(tǒng)基礎(chǔ)理論知識(shí)與應(yīng)用外,關(guān)鍵是要掌握“根據(jù)任務(wù)與需要,學(xué)會(huì)從中發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題、提出解決問(wèn)題的方法,建立解決問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,直至用物理實(shí)驗(yàn)或軟件編程的方法解決發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題”這種工作能力以及繼續(xù)學(xué)習(xí)深造的能力。只有這樣,計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生才具備自我獲取知識(shí)和探索解決問(wèn)題的能力,并使自己在新的工作崗位上做到既是計(jì)算機(jī)方面的專家,也是行業(yè)領(lǐng)域的專家助手,計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生才能更好的服務(wù)于社會(huì),造福于自己。

什么樣的課程能做到使他們具備自我獲取知識(shí)和探索解決問(wèn)題的思維能力?傳統(tǒng)上大學(xué)物理與數(shù)學(xué)課程的教育是培養(yǎng)這一方法的有效途徑。因?yàn)槲锢韺W(xué)是蘊(yùn)藏科學(xué)方法論的寶庫(kù),物理不僅包含了物質(zhì)世界的運(yùn)動(dòng)規(guī)律,同時(shí)蘊(yùn)涵了豐富的哲理和研究、思維方法,對(duì)于培養(yǎng)創(chuàng)新思維有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。這種獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)地位決定了大學(xué)物理在培養(yǎng)全面發(fā)展型人才中的特殊作用。顯然,知識(shí)的內(nèi)容是有限的,而思維的創(chuàng)造力是無(wú)限的。物理學(xué)若干世紀(jì)以來(lái)的輝煌成就,使之創(chuàng)造了一整套行之有效的思想方法和研究方法,據(jù)專家統(tǒng)計(jì),在300種通用的科學(xué)方法中,物理學(xué)包含170種,占56.7%。在大學(xué)物理課程中,學(xué)生可以接觸到實(shí)驗(yàn)的方法、觀察的方法、科學(xué)抽象的方法、理想模型的方法、科學(xué)歸納的方法、類比的方法、演繹的方法、統(tǒng)計(jì)的方法、證明和反駁的方法、數(shù)學(xué)模型的方法;還可以學(xué)習(xí)到科學(xué)假設(shè)的方法、對(duì)稱性分析的方法以及定性和半定量的方法等等。同時(shí),物理課程中還包含了無(wú)數(shù)著名科學(xué)大師許多深刻的物理思想和精妙的哲學(xué)思辯,尤其隨處可見前輩科學(xué)破除權(quán)威,敢于懷疑,大膽創(chuàng)新的許多生動(dòng)鮮活的事例。這些閃耀人類智慧光芒的科學(xué)方法和科學(xué)精神,對(duì)提高學(xué)生的科學(xué)素養(yǎng),培養(yǎng)他們的探索精神和創(chuàng)新意識(shí),都會(huì)產(chǎn)生積極而深遠(yuǎn)的影響,起到其他課程無(wú)法替代的作用[3]。

但傳統(tǒng)上計(jì)算機(jī)課程內(nèi)容的安排中斷了高等數(shù)學(xué)與大學(xué)物理的學(xué)習(xí)與后續(xù)計(jì)算機(jī)課程學(xué)習(xí)的相互關(guān)系,一些搞計(jì)算機(jī)工作的人員會(huì)片面地認(rèn)為不學(xué)物理與高等數(shù)學(xué)也一樣能學(xué)好計(jì)算機(jī)課程、一樣能從事計(jì)算機(jī)工作。而計(jì)算機(jī)圖形學(xué)課程的教學(xué)是嫁接大學(xué)一年級(jí)的高等數(shù)學(xué)、大學(xué)物理與三年級(jí)計(jì)算機(jī)專業(yè)教育的有效橋梁,是物理、數(shù)學(xué)知識(shí)在計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域中的具體應(yīng)用。而計(jì)算機(jī)圖形學(xué)編程思想的訓(xùn)練,特別是探索解決物理問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型的各種研制方法與思維能力,對(duì)各種行業(yè)面臨實(shí)際問(wèn)題的解決與計(jì)算機(jī)應(yīng)用軟件的編程具有典型的示范作用――即不同的應(yīng)用領(lǐng)域、待解決的物理問(wèn)題與性質(zhì)不同,其建模解決問(wèn)題的方法也不同。這種思維方式能告訴各專業(yè)學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的學(xué)生:通過(guò)建立軟件系統(tǒng)、并用模型與仿真的方法指導(dǎo)工程實(shí)現(xiàn)(例如實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)圖形顯示)是工程應(yīng)用中的典型方法之一(自動(dòng)控制、通信、雷達(dá)系統(tǒng)工程中都是先用系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型與仿真方法確定系統(tǒng)工作參數(shù)后,再考慮其具體系統(tǒng)的物理實(shí)現(xiàn)),這種思維方式是目前計(jì)算機(jī)公共核心課程與“軟件工程”課程所缺少的。具備這種知識(shí)與能力,無(wú)疑為計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生拓展新的發(fā)展方向、為計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生向其他應(yīng)用行業(yè)的轉(zhuǎn)行做好了思想準(zhǔn)備。

4.6 計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展是為了應(yīng)用,而計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是計(jì)算機(jī)科學(xué)計(jì)算等應(yīng)用的典型代表

計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)主要以計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)的形式出現(xiàn)在人們的日常生活中,是人們生活、學(xué)習(xí)與工作的有效計(jì)算、存儲(chǔ)查詢、娛樂等輔助工具之一。計(jì)算機(jī)科學(xué)除了要探討計(jì)算理論自身的發(fā)展之外,還要探討產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,探討用戶的應(yīng)用與需求;再?gòu)?qiáng)大的計(jì)算機(jī)、功能更全面的開發(fā)工具,也需要更復(fù)雜的計(jì)算機(jī)應(yīng)用課題做支撐,這是計(jì)算機(jī)學(xué)科發(fā)展的兩條主線。計(jì)算機(jī)學(xué)科的核心教育僅局限于計(jì)算理論自身的發(fā)展是不完善的,而計(jì)算機(jī)圖形學(xué)在計(jì)算機(jī)動(dòng)畫、3D游戲、圖形標(biāo)準(zhǔn)、計(jì)算機(jī)仿真(如天氣預(yù)報(bào)、大規(guī)模地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)處理、模擬原子彈爆炸與理論設(shè)計(jì)、模擬汽車碰撞、電磁輻射設(shè)計(jì)、計(jì)算流體力學(xué)等應(yīng)用都需要用圖形方式表達(dá)其結(jié)果)、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與制造等領(lǐng)域的大量應(yīng)用,代表了當(dāng)今計(jì)算機(jī)科學(xué)應(yīng)用的發(fā)展水平,是推動(dòng)計(jì)算科學(xué)向前發(fā)展的源動(dòng)力之一,不能再被計(jì)算機(jī)教育界所忽視。

基于以上理由,相信計(jì)算機(jī)圖形學(xué)成為計(jì)算機(jī)公共核心課程是可行的!

未經(jīng)授權(quán),謝絕在公開的商業(yè)出版物中復(fù)制、引用本文之觀點(diǎn)與內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)

[1] 教育部高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì).“高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略研究報(bào)告暨專業(yè)規(guī)范(試行)”[M].北京:高等教育出版社,2006.

[2] 教育部高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì).“高等學(xué)校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)公共核心知識(shí)體系與課程”[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007.

[3] 陳菊梅.論大學(xué)物理教學(xué)對(duì)學(xué)生創(chuàng)新思維的培養(yǎng)[J].高等教育研究學(xué)報(bào),2006,(9).

[4] 石教英.需重視工程科學(xué)的可視化學(xué)習(xí)[J].國(guó)際學(xué)術(shù)動(dòng)態(tài),2005,(3).

[5] 蔣彥等.關(guān)于數(shù)學(xué)建模思想融入課程教學(xué)的研究[J].高等教育研究學(xué)報(bào),2005,(3).

[6] 蔣宗禮.認(rèn)識(shí)計(jì)算學(xué)科分類培養(yǎng)優(yōu)秀人才[J].計(jì)算機(jī)教育,2006,(5).

[7] 魏海濤.計(jì)算機(jī)圖形學(xué)(第2版)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2007.

[8] 趙致琢.計(jì)算科學(xué)導(dǎo)論(第三版)[M].北京:科學(xué)出版社,2004.

第4篇:數(shù)學(xué)建模數(shù)據(jù)可視化范文

在余額寶令天弘基金一舉成為國(guó)內(nèi)規(guī)模最大的基金公司后,公募基金再也不能無(wú)視互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)本行業(yè)的沖擊,開始積極謀變。

迄今,互聯(lián)網(wǎng)對(duì)各傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的顛覆性影響已得到廣泛認(rèn)知。與一些業(yè)態(tài)被完全改寫的行業(yè)相比,互聯(lián)網(wǎng)對(duì)金融領(lǐng)域的沖擊才剛剛開始――公募基金首當(dāng)其沖;而在整個(gè)證券投資領(lǐng)域,互聯(lián)網(wǎng)在資訊、研究、產(chǎn)品、銷售等各方面,都在推動(dòng)市場(chǎng)轉(zhuǎn)型;甚至連銀行這樣的金融領(lǐng)域“巨無(wú)霸”都險(xiǎn)些被余額寶撼動(dòng)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融方面的創(chuàng)新不斷涌現(xiàn),金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司合作的深度、廣度將極大拓展,創(chuàng)新能力將決定金融機(jī)構(gòu)在未來(lái)行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)地位。

量化“投資者情緒”成創(chuàng)新熱點(diǎn)

按照宣傳,“新浪-南方”指數(shù)是“在南方基金量化投資研究平臺(tái)的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)新浪財(cái)經(jīng)頻道和微博財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)予以分析,找出股票熱度預(yù)期、成長(zhǎng)預(yù)期、估值提升預(yù)期的關(guān)系,構(gòu)建策略因子,精選出具有超額收益預(yù)期的股票,編織成最終指數(shù)”;而“百度-廣發(fā)”指數(shù),是“以百度網(wǎng)頁(yè)搜索和百度新聞搜索為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用指標(biāo),可以反映不同關(guān)鍵詞在過(guò)去一段時(shí)間的用戶關(guān)注度和媒體關(guān)注度,也是利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘投資者金融行為的工具?!眱烧呓灾赶蚧ヂ?lián)網(wǎng)上投資者情緒的量化應(yīng)用。

投資者情緒受到重視有內(nèi)外兩方面的因素:一方面,傳統(tǒng)、教科書式的投資理論沒有納入對(duì)投資者非理的分析,因此,對(duì)股價(jià)的解釋力差強(qiáng)人意。這在過(guò)去數(shù)年A股市場(chǎng)表現(xiàn)得特別明顯。股價(jià)很大程度上是被“事件――情緒”所驅(qū)動(dòng),A股投資者越來(lái)越意識(shí)到了非基本面的市場(chǎng)情緒因素的重要性,迫切需要對(duì)其進(jìn)行分析。另一方面,互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,為投資者情緒的挖掘和量化準(zhǔn)備了技術(shù)條件。

股市中有一個(gè)說(shuō)法,叫做“唯一確定的事情就是不確定”。而股市之變幻莫測(cè),外部事件沖擊固然紛至沓來(lái),但投資者對(duì)事件的理解和反應(yīng),其復(fù)雜性往往更勝一籌。面對(duì)類似事件,投資者反應(yīng)甚至截然相反。其中一些財(cái)經(jīng)政策和數(shù)據(jù)的,市場(chǎng)反應(yīng)還可以用預(yù)期來(lái)說(shuō)明;而更多事件的反應(yīng)脫離了當(dāng)時(shí)市場(chǎng)心理狀態(tài)則完全無(wú)從解釋。

例如,“上海自貿(mào)區(qū)”概念股走出了一波大幅上漲的行情,同為區(qū)域經(jīng)濟(jì)政策題材的“京津冀一體化”概念股卻表現(xiàn)一般。再比如,近一年多來(lái)驅(qū)動(dòng)軍工股、信息安全概念股的熱點(diǎn)事件不斷,兩類股票總體上也表現(xiàn)強(qiáng)勢(shì),但若試圖將事件強(qiáng)度與股價(jià)表現(xiàn)做一一對(duì)應(yīng),則難免失望。從某種程度來(lái)說(shuō),投資者的反應(yīng)比事件的發(fā)生更難預(yù)料。

簡(jiǎn)而言之,在事件和股價(jià)之間,并不必然存在按圖索驥的對(duì)應(yīng)關(guān)系,必須考慮到投資者情緒所帶來(lái)市場(chǎng)反應(yīng)的復(fù)雜性。按事件分類,少數(shù)事件重要到足以成為股價(jià)變化的充分條件,投資者情緒無(wú)法不被引爆,這就像是一個(gè)物理反應(yīng);而多數(shù)事件對(duì)股價(jià)的影響可看做一個(gè)化學(xué)反應(yīng),投資者情緒就是催化劑――情緒爆發(fā)就發(fā)生反應(yīng);沒有情緒就悄無(wú)聲息。

風(fēng)險(xiǎn)偏好頻譜

從理性角度看,A股市場(chǎng)上存在著太多無(wú)厘頭的“因果關(guān)系”。例如,文章出事,網(wǎng)民支持馬伊,伊利股份(600887.SH)上漲;奧巴馬兩次當(dāng)選美國(guó)總統(tǒng),澳柯瑪(600336.SH)均漲停;局勢(shì)緊張,名字中帶“日”的股票下跌;李某某出事,ST天一(000908.SZ)跌?!鲜霈F(xiàn)象用一種極端方式凸顯了投資者情緒對(duì)股價(jià)的影響力,而與基本面完全無(wú)關(guān)。

市場(chǎng)情緒其來(lái)有自,所謂“投機(jī)如山岳般古老”,揭示的是人性不變。市場(chǎng)情緒來(lái)自于人性,很多投資者不完全由意識(shí)層面的理性做主,來(lái)進(jìn)行分析判斷和選擇,而是屈從于潛意識(shí)的驅(qū)使,潛意識(shí)起作用的表現(xiàn)是激素水平激增,導(dǎo)致放縱情緒、任性而為。

很多投資者在買賣股票時(shí),自認(rèn)為有著合乎理性的訴求,例如,財(cái)務(wù)需要;以及恰當(dāng)?shù)牟僮骼碛?,例如,基本面、政策、消息等。但真正的推?dòng)力來(lái)自潛意識(shí)層面,是激素水平的作用。其行為于是背離了財(cái)務(wù)需要的初衷,表現(xiàn)出賭徒心理或娛樂心理(尋找刺激)。這種非理性情緒時(shí)刻在尋找宣泄突破口,借助某個(gè)事件,再憑借意識(shí)層面的借口(比如以往經(jīng)驗(yàn)),走向非理性操作。絕大多數(shù)投資者沒有意識(shí)到上述情況,或者意識(shí)到了卻無(wú)法自控,在股市中成為自身情緒的俘虜,即使建立了交易系統(tǒng)也難以執(zhí)行。

A股基本盈利模式主要是做多,個(gè)股做空實(shí)現(xiàn)難度大,所以投資者情緒的宣泄在買股票方面體現(xiàn)得更加淋漓盡致,各種炒作類型應(yīng)有盡有。在真實(shí)的A股市場(chǎng)中,恪守基本分析原則的理性投資者固然是極少數(shù);看見奧巴馬當(dāng)選就去買澳柯瑪?shù)囊膊⒉欢?。如果建立一個(gè)A股投資者風(fēng)格的頻譜,那么按照“炒名字”、“炒代碼”、“炒題材”、“炒概念”、“炒地圖”、“炒行業(yè)”、“炒業(yè)績(jī)”的次序,風(fēng)格由完全的非理性而漸入理性。

而在總體上,市場(chǎng)風(fēng)格也在理性和情緒之間搖擺。價(jià)值投資占主流的2002年-2007年,投機(jī)炒作依然不斷;而在投機(jī)氣氛甚囂塵上的近兩年,事件和股價(jià)的因果關(guān)系上也非全無(wú)邏輯。

只不過(guò)由于近兩年極端投機(jī)行為屢屢得逞,市場(chǎng)情緒愈發(fā)肆無(wú)忌憚、不顧邏輯。相對(duì)應(yīng)的是,投資者對(duì)于情緒的重要性也愈發(fā)重視。

尤其是市場(chǎng)短期內(nèi)大幅波動(dòng)、而基本面并沒有巨變時(shí),情緒影響顯然是更好的解釋。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主羅伯特?希勒對(duì)1987年10月19日美股大暴跌的問(wèn)卷調(diào)查中問(wèn)到“哪一個(gè)理論更能描述你對(duì)股市的看法:關(guān)于投資者心理的理論,還是關(guān)于基本面的理論(例如企業(yè)利潤(rùn)和利率影響股價(jià))?”調(diào)查樣本中67.5%的機(jī)構(gòu)投資者和64%的個(gè)人投資者選擇了投資者心理理論。

不過(guò),以時(shí)間為軸,假如A股出現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)變跡象,則風(fēng)格頻譜也將發(fā)生相應(yīng)改變。

把時(shí)間拉得更長(zhǎng),不同時(shí)資者身上也可以看到巨大的風(fēng)險(xiǎn)偏好差異。

1949年后,中國(guó)第二次人口高峰出現(xiàn)在1962年-1976年,2007年大牛市出現(xiàn)之際,這批人是購(gòu)買股票和基金的主力軍。大致上說(shuō)他們的成長(zhǎng)期,無(wú)論中國(guó)經(jīng)濟(jì)還是個(gè)人際遇,總體上處于上升。這難免助長(zhǎng)個(gè)人盲目自信和過(guò)分樂觀,這也是2007年A股達(dá)到驚人估值的因素之一。

其中很多投資者其實(shí)是抱著娛樂態(tài)度在炒股,表面上是為了財(cái)務(wù)原因,但實(shí)際上是在尋求刺激。他們所生活的時(shí)代娛樂還遠(yuǎn)沒有產(chǎn)業(yè)化和專業(yè)化,股市漲跌帶來(lái)的刺激還相當(dāng)有吸引力。

80后、90后就完全不同了,他們擁有豐富、較高質(zhì)量的娛樂服務(wù),根本沒必要在股市中“找樂子”,因此,對(duì)股票投資的訴求更多基于財(cái)務(wù)上的需求。當(dāng)股票不能提供年化的穩(wěn)定收益時(shí),干脆去買余額寶。

雖然80后、90后的絕對(duì)生活水平肯定高于前一代人,但由于連續(xù)遭遇了升學(xué)、就業(yè)、買方等方面的激烈競(jìng)爭(zhēng),因?yàn)閷?duì)世界的相對(duì)感受不如前一代人樂觀,所以對(duì)待投資將會(huì)更理性一些。

也就是說(shuō),若對(duì)未來(lái)A股投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好變化做預(yù)測(cè),較大可能是情緒化和風(fēng)險(xiǎn)偏好的降低。這也被很多成熟市場(chǎng)已走過(guò)的歷程所驗(yàn)證。

情緒化炒作

投資者情緒不但在“馬伊”、“奧巴馬”這樣的人名炒作中發(fā)揮著作用,也從根本上影響著市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。

首先,從現(xiàn)象來(lái)看,股市中或多或少存在著索羅斯所稱的“主流偏向”,即有別于事實(shí)的投資者帶有傾向性的認(rèn)知。假如投資者整體上表現(xiàn)理性,就可以自行糾偏,使得股價(jià)不至于過(guò)分偏離基本面。可事實(shí)上,由于情緒(比如貪婪和恐懼)的作用,投資者不但未能糾偏,反而任由“主流偏向”越走越遠(yuǎn),嚴(yán)重地偏離了基本面,形成股價(jià)泡沫??梢哉f(shuō),在各類資產(chǎn)泡沫中,市場(chǎng)情緒有著比基本面更強(qiáng)的影響。而且不乏推波助瀾的“主動(dòng)投機(jī)者”,即看到了市場(chǎng)情緒可以利用,于是制造輿論、影響情緒、操縱股價(jià),從中牟利。

其次,在上述現(xiàn)象中,投資者之所以無(wú)法冷靜面對(duì)市場(chǎng)波動(dòng),能力不足是根本。主觀上懶惰是能力沒有得到提高的重要因素,而懶惰也是一種任性而為的情緒化表現(xiàn)。對(duì)于多數(shù)投資者來(lái)說(shuō),由于驅(qū)動(dòng)買股票的是激素水平,根本沒耐心、沒能力做出基本面的研究和判斷,只能隨著情緒妄動(dòng),追逐短線強(qiáng)勢(shì)股。能力需要培養(yǎng),“低能力”之下的冒險(xiǎn)操作,與缺乏培養(yǎng)能力的主動(dòng)意識(shí)和意志力,二者都是懶惰的任性之舉,并有可能形成惡性循環(huán)――越缺乏能力就越情緒化,以及越情緒化就越無(wú)法提高能力。

最后,造成上述現(xiàn)象的,除了懶惰的主觀因素外,信息爆炸的沖擊也不可小視。面臨各種觀念和海量資訊沖擊時(shí),如果認(rèn)知體系沒辦法將所有這些信息包容消化,就必須采取一些自我保護(hù)措施,將絕大部分信息屏蔽在外,以免認(rèn)知系統(tǒng)陷入矛盾和混亂。這是一般人的正常反應(yīng)。但這樣一來(lái),就不可能保留較高的開放性,而錯(cuò)失了學(xué)習(xí)知識(shí)、整合信息、提高綜合判斷能力的機(jī)會(huì)。

可以說(shuō),人的記憶力、注意力,乃至心智模式的有限性,是提高能力的根本性客觀約束,如果再與主觀上的懶惰疊加,走向情緒化操作不可避免。在此情況下,當(dāng)投資者產(chǎn)生買股票的需求時(shí),就只能在有限認(rèn)知和無(wú)意識(shí)選擇性接受的信息中尋找目標(biāo)。此時(shí)起作用的信息,一定簡(jiǎn)單、易得、易懂,股票名字的炒作就是一個(gè)例子。

綜上,情緒驅(qū)動(dòng)下的操作必然與簡(jiǎn)化粗陋的認(rèn)知判斷相伴,導(dǎo)致投機(jī)盛行。炒人名是情緒化炒作的極致。

投資者情緒研究

傳統(tǒng)投資理論精確化的數(shù)學(xué)模型是建立在“理性人假設(shè)”基礎(chǔ)上;而在真實(shí)的投資行為中,潛意識(shí)層面難以自控的情緒驅(qū)動(dòng),是很多買賣操作的深層原因,是根深蒂固內(nèi)在人性的外在表現(xiàn)。由是,如何將“非理性主導(dǎo)”的“行為金融學(xué)”作為起點(diǎn),對(duì)投資者情緒進(jìn)行量化分析、建立模型、挖掘商業(yè)價(jià)值,成為迫切任務(wù)。

以往投資者對(duì)市場(chǎng)情緒影響的重要性也有定性認(rèn)識(shí),并且發(fā)展出一些草根調(diào)研式的調(diào)查方法,例如,在營(yíng)業(yè)部數(shù)人頭等。此外,也發(fā)掘出了一些相對(duì)專業(yè)的投資者情緒研究方法,卻各有缺陷。一是對(duì)特定對(duì)象的問(wèn)卷調(diào)查,調(diào)查對(duì)象包括媒體、機(jī)構(gòu)投資者、個(gè)人投資者(以及上述的綜合),樣本多在幾百個(gè)上下。存在的問(wèn)題除了樣本太小,還有受調(diào)查者是否誠(chéng)實(shí)作答,以及知行是否一致等。

二是通過(guò)“交易類型指數(shù)”和“衍生品交易指數(shù)”來(lái)分析,例如,保證金借款變化(Change in Margin Borrowing)、未補(bǔ)拋空差額變化(Change in Short Interest)、認(rèn)沽認(rèn)購(gòu)比率( PU T/ CALL)、期望與當(dāng)前波動(dòng)率比(VOL)等。從邏輯關(guān)系上看,這是一個(gè)“結(jié)果指數(shù)”,是用交易后的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái),與大數(shù)據(jù)技術(shù)可能實(shí)現(xiàn)的前瞻性研究不同。此外,這也取決于金融市場(chǎng)衍生品發(fā)達(dá)的程度,這樣才能從“做空”、“加杠桿”等操作行為中提煉數(shù)據(jù)。

三是市場(chǎng)價(jià)格所反映的“隱形投資者情緒”,例如,封閉式基金折價(jià)率、IPO上市首日收益率等。這受到特定因素的影響較大,比如封閉式基金折價(jià)率可能與封閉式基金的投資者結(jié)構(gòu)有關(guān),中國(guó)的新股不敗神話讓IPO上市首日收益率也沒有那么大的差異。

總之,固有的分析方法受到技術(shù)條件限制,無(wú)法對(duì)投資者情緒進(jìn)行高質(zhì)量的研究。而大數(shù)據(jù)時(shí)代這個(gè)局面有望打破,近年來(lái)國(guó)外一系列相關(guān)應(yīng)用多取得了很好的預(yù)測(cè)效果,例如,2012年美國(guó)總統(tǒng)大選、Facebook上市首日表現(xiàn)等。

構(gòu)建前瞻指標(biāo)

與既往的投資者情緒研究方法相比,大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)在表征上有著采樣數(shù)據(jù)龐大、樣本多維等差別。更根本的,是大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)在邏輯上確實(shí)有可能找到前瞻指標(biāo)。

2012年5月18日,F(xiàn)acebook(NASDQ:FB)上市,社交媒體監(jiān)測(cè)平臺(tái)DataSift監(jiān)測(cè)了當(dāng)天Twitter上的情緒傾向與Facebook股價(jià)波動(dòng)的關(guān)聯(lián):在Facebook開盤前,Twitter上的情緒逐漸轉(zhuǎn)向負(fù)面,25分鐘之后,F(xiàn)acebook股價(jià)便開始下跌;而當(dāng)Twitter上的情緒轉(zhuǎn)向正面,F(xiàn)acebook股價(jià)在8分鐘之后也開始了回彈;接近收盤時(shí)Twitter上的情緒再度轉(zhuǎn)向負(fù)面,10分鐘后Facebook的股價(jià)又開始下跌。該機(jī)構(gòu)得出結(jié)論:Twitter上每一次情緒的轉(zhuǎn)向都會(huì)影響Facebook股價(jià)的波動(dòng)。

過(guò)去的投資者情緒研究和一些股市技術(shù)分析(例如波浪理論)事后解釋有一定作用,卻很難在邏輯上被證明是前瞻指標(biāo)。而大數(shù)據(jù)技術(shù),通過(guò)采集投資者在互聯(lián)網(wǎng)上留下的痕跡,按照“情緒表達(dá)――買賣操作――股價(jià)變化”的邏輯順序,將投資者情緒量化,從而完成對(duì)股價(jià)的預(yù)測(cè)。

如前文所述,激素驅(qū)動(dòng)、難以自知和自制的情緒,深深埋藏于基因中,是根深蒂固的人性表現(xiàn)。因此,投資者情緒邏輯上有成為股價(jià)的前瞻指標(biāo)。

不但投資者情緒的量化有一定內(nèi)在邏輯性,在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的其他領(lǐng)域,同樣有著較直接的因果關(guān)系。

例如,淘寶上的不同類別商品的詢價(jià)行為,按照一定轉(zhuǎn)化率,準(zhǔn)確地導(dǎo)向購(gòu)買行為。詢盤數(shù)在邏輯上和事實(shí)上是購(gòu)買數(shù)的前瞻指標(biāo)。

馬云曾表示其提前8-9個(gè)月預(yù)測(cè)到了金融危機(jī)。海關(guān)要實(shí)際出貨后才能獲得數(shù)據(jù),而阿里提前半年從詢盤數(shù)急劇下滑推斷出世界貿(mào)易情況將變盤。這才有了2008年7月馬云給阿里員工的公開信,預(yù)言“冬天來(lái)了”。

最近一年備受關(guān)注的打擊基金老鼠倉(cāng),同樣是證監(jiān)會(huì)、交易所通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)發(fā)現(xiàn)的異常操作。在缺乏其他手段和證據(jù)的情況下,僅憑借大數(shù)據(jù)和基本的邏輯推斷,就挖出了不少老鼠倉(cāng)。

看到市場(chǎng)的“底牌”

當(dāng)然,上述前瞻指標(biāo)特征是從總體來(lái)說(shuō)的。對(duì)個(gè)人而言,不但理性投資者(能夠控制情緒)不屬于這個(gè)研究范疇,就是不用互聯(lián)網(wǎng)發(fā)言的人(有情緒但不在網(wǎng)上表達(dá))也沒法研究。好在大數(shù)據(jù)之“大”,就在于挖掘能力不一般,例如Datasift每秒可實(shí)時(shí)挖掘12萬(wàn)條Twitter內(nèi)容,足以找到所需的樣本數(shù)量。

還有,以往的量化投資方法在因果關(guān)系上也缺乏明顯的邏輯性,特別是僅以交易數(shù)據(jù)進(jìn)行的挖掘,當(dāng)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)發(fā)生轉(zhuǎn)變,參數(shù)只能是后知后覺地跟隨調(diào)整。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行的投資者情緒量化挖掘,因果關(guān)系清楚,一旦模型成熟,就等于看到了市場(chǎng)的“底牌”。

如果說(shuō)以往的量化投資是金融學(xué)和數(shù)學(xué)的結(jié)合,那么通過(guò)大數(shù)據(jù),新的量化投資可以實(shí)現(xiàn)金融、數(shù)學(xué)、心理學(xué)的跨學(xué)科應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)甚至可能對(duì)社會(huì)學(xué)研究構(gòu)成顛覆。哲學(xué)家卡爾.波普爾曾經(jīng)指出,與自然科學(xué)不同,社會(huì)學(xué)不能稱之為一門科學(xué),自然科學(xué)的研究方法也不能用于社會(huì)學(xué)。原因之一,是人的行為會(huì)影響社會(huì)演進(jìn)的結(jié)果,當(dāng)人的行為不可預(yù)測(cè)時(shí),社會(huì)演進(jìn)的結(jié)果也不可預(yù)測(cè)。

但是,就像一些科幻電影所表現(xiàn)的那樣,當(dāng)機(jī)器足夠強(qiáng)大時(shí),通過(guò)人群生活痕跡的高度互聯(lián)網(wǎng)化,機(jī)器預(yù)測(cè)人群的整體行為特征和影響就成為可能。這甚至?xí)嵏采鐣?huì)學(xué)研究的某些既有觀念。

如何量化投資者情緒

大數(shù)據(jù)有各種定義,研究機(jī)構(gòu)Gartner Group給出的定義是:大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

要具備發(fā)現(xiàn)規(guī)律和預(yù)測(cè)未來(lái)的核心能力,大數(shù)據(jù)要具備四個(gè)典型的特征:1.數(shù)據(jù)量巨大;2.數(shù)據(jù)類型多樣;3.數(shù)據(jù)中富含價(jià)值;4.在盡可能短的時(shí)間內(nèi)發(fā)掘出價(jià)值。

大量、多維、價(jià)值、高速同樣是對(duì)投資者情緒挖掘和量化所需數(shù)據(jù)的要求。所以投資者情緒量化的第一步是擁有滿足上述要求的數(shù)據(jù)資源。

第二步,通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上文本、圖片、色彩等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行賦值定義,來(lái)完成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化。目前相關(guān)技術(shù)模塊日趨成熟,與其他行業(yè)相結(jié)合的應(yīng)用已有若干案例。對(duì)于投資者情緒研究來(lái)說(shuō),只需要將與金融投資有關(guān)的特定語(yǔ)義與其他行業(yè)的語(yǔ)義加以區(qū)分,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上的有效文本信息按照“悲觀――樂觀”的維度給予“1-10”的賦值,變?yōu)榭捎?jì)算數(shù)據(jù)。同樣,也可以從別的情緒維度來(lái)研究。

第三步是用傳統(tǒng)量化方法建模,先達(dá)到對(duì)過(guò)去股價(jià)能夠事后解釋的效果,再看未來(lái)實(shí)踐中是否具有真實(shí)的預(yù)測(cè)能力。這個(gè)過(guò)程中需要不斷調(diào)整模型。

兩個(gè)指數(shù)的異同

以上述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和研究過(guò)程來(lái)看“百度-廣發(fā)”和“新浪-南方”兩個(gè)指數(shù),兩者有較多的相似性。

首先,從數(shù)據(jù)質(zhì)量來(lái)看,大量、高速毫無(wú)疑問(wèn);國(guó)內(nèi)最大搜索引擎的網(wǎng)頁(yè)搜索和新聞搜索,以及微博數(shù)據(jù)也肯定能保證數(shù)據(jù)價(jià)值;唯一的缺憾是數(shù)據(jù)維度單薄,“百度-廣發(fā)”指數(shù)的數(shù)據(jù)僅來(lái)自百度,“新浪-南方”指數(shù)的數(shù)據(jù)僅來(lái)自新浪。這可以理解――兩家都希望實(shí)現(xiàn)閉環(huán)應(yīng)用,而無(wú)需借助自身之外的數(shù)據(jù)資源。但缺乏多維數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果的互相印證,無(wú)論如何是一個(gè)遺憾,這將對(duì)研究結(jié)果的有效性造成損害。

其次,在建模方面,兩個(gè)指數(shù)拋棄了過(guò)去單純用市值、成交量、財(cái)務(wù)指標(biāo)等基本面和交易數(shù)據(jù)做因子進(jìn)行選股的思路。

據(jù)媒體報(bào)道,中證指數(shù)研究公司開發(fā)部總監(jiān)宋紅雨透露,“百度-廣發(fā)”指數(shù)在選取樣本的時(shí)候綜合考慮了多種指標(biāo),基本上可以分為財(cái)務(wù)因子(基本面因子)、動(dòng)量因子(交易數(shù)據(jù)因子)和金融大數(shù)據(jù)因子。在因子分析框架下,將金融大數(shù)據(jù)信息與股票信息進(jìn)行綜合測(cè)度,采用量化算法構(gòu)造基于百度互聯(lián)網(wǎng)金融大數(shù)據(jù)的綜合情緒模型(BF Sentiment Model)進(jìn)行指數(shù)選樣。其中的金融大數(shù)據(jù)因子來(lái)自百度,即“分別計(jì)算每一只股票最近一個(gè)月內(nèi)在百度金融大數(shù)據(jù)里所體現(xiàn)出來(lái)的搜索增量或者搜索的總量?!?/p>

“新浪-南方”指數(shù)主要是將基金公司股票研究?jī)?yōu)勢(shì)與互聯(lián)網(wǎng)“大數(shù)據(jù)”結(jié)合,在南方基金量化投資研究平臺(tái)的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)新浪財(cái)經(jīng)頻道和微博“財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)”予以分析,找出股票熱度預(yù)期(大數(shù)據(jù)因子)、成長(zhǎng)預(yù)期(基本面因子)、估值提升預(yù)期的關(guān)系,構(gòu)建策略因子,精選出具有超額收益預(yù)期的股票,編織成最終指數(shù)。其中的股票熱度因子來(lái)自新浪,成長(zhǎng)因子和估值提升因子來(lái)自南方基金。

由此可見,兩個(gè)指數(shù)都是將大數(shù)據(jù)因子納入金融機(jī)構(gòu)原有的量化模型中,作為新的重要因子加以考慮。其邏輯是投資者情緒只是影響股價(jià)的部分因素。

作為專業(yè)投資機(jī)構(gòu),基金當(dāng)然不會(huì)完全拋棄傳統(tǒng)因子,不過(guò)大數(shù)據(jù)因子與基本面因子和交易數(shù)據(jù)因子也不乏重疊之處,例如投資者情緒很可能也反映了一部分對(duì)基本面的預(yù)期。隨著互聯(lián)網(wǎng)公司在金融領(lǐng)域?qū)I(yè)化程度的加深,未來(lái)不排除大數(shù)據(jù)因子和傳統(tǒng)因子地位互換的可能,甚至出現(xiàn)純粹大數(shù)據(jù)因子的量化模型。

最后,兩個(gè)指數(shù)的既往業(yè)績(jī)都不錯(cuò),具有較好的事后解釋能力。模擬數(shù)據(jù)顯示,“百度-廣發(fā)”指數(shù)自2009年以來(lái)年化收益為40.9%,遠(yuǎn)高于同期滬深300以及中證全指;據(jù)媒體報(bào)道,南方基金內(nèi)部人士稱,“做了相關(guān)數(shù)據(jù)的回溯測(cè)算,收益率和廣發(fā)的不相上下?!?/p>

兩個(gè)指數(shù)的差別在于,合作中互聯(lián)網(wǎng)公司和公募基金的地位不同。在“新浪-南方”項(xiàng)目中,互聯(lián)網(wǎng)公司方面參與進(jìn)來(lái)的只是一個(gè)財(cái)經(jīng)頻道,因此在模型構(gòu)建上是以南方基金為主導(dǎo),宣傳中也一再突出了南方量化平臺(tái)的重要性。相比之下,百度作為“BAT”巨頭之一,在合作中明顯強(qiáng)勢(shì)。至于上述差別對(duì)兩者收益率方面的影響,目前還無(wú)從判斷。

量化“投資者情緒”產(chǎn)業(yè)鏈

大數(shù)據(jù)技術(shù)投入實(shí)際運(yùn)用的時(shí)間還不長(zhǎng),在國(guó)內(nèi)的相關(guān)行業(yè)應(yīng)用更少。盡管有各種嘗試,但該項(xiàng)技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)融合仍需要一定過(guò)程。

以投資者情緒的量化為例,如前文所述,一旦模型構(gòu)建成功,等于是看到了市場(chǎng)的底牌。如此巨大的利益必將驅(qū)使眾多互聯(lián)網(wǎng)公司和金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行相關(guān)項(xiàng)目的開發(fā);同樣是巨大利益,決定了這項(xiàng)研究的艱巨,沒那么容易翻開市場(chǎng)的底牌。

投資者情緒量化需要實(shí)現(xiàn)金融學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)的跨學(xué)科研究應(yīng)用,而且產(chǎn)業(yè)鏈很長(zhǎng),這就決定了其收入模式的多元化和階段化,階段化是指在不同研究階段和市場(chǎng)階段,取得收入的側(cè)重點(diǎn)不一樣。

如果把組建對(duì)沖基金作為投資者情緒量化的終極目標(biāo),那么在整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈上,也有著若干階段性目標(biāo)。

首先,大數(shù)據(jù)是在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代應(yīng)運(yùn)而生。中國(guó)80后-90后的新一代股民同時(shí)也是網(wǎng)民,他們的行為習(xí)慣都互聯(lián)網(wǎng)化。對(duì)于老股民(60后-70后)來(lái)說(shuō),當(dāng)他們情緒化時(shí),買股票的根本原因是激素驅(qū)動(dòng),但仍有著意識(shí)層面的“借口”,比如看K線、技術(shù)指標(biāo)、聽消息、跟隨股神等等。新一代股民在情緒化上沒有根本不同,但他們意識(shí)層面的買股票理由一定會(huì)更新。從認(rèn)知來(lái)看,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)塑造的神話,才更能契合他們的思維模式。因此,大數(shù)據(jù)技術(shù)所產(chǎn)生的投資預(yù)測(cè),即使不夠準(zhǔn)確,也很能吸引新一代股民的眼球。從而使得投資者情緒量化的初級(jí)產(chǎn)品可以提供互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上大眾化的免費(fèi)服務(wù),例如點(diǎn)擊個(gè)股,可以看到簡(jiǎn)單化的“個(gè)股情緒指數(shù)”為平臺(tái)貢獻(xiàn)流量。

其次,金融機(jī)構(gòu)看到新一代股民的明顯特質(zhì)后,必然促使其服務(wù)和技術(shù)更加互聯(lián)網(wǎng)化,以適應(yīng)客戶的習(xí)慣,快速開戶、極速交易等固然可以提升用戶體驗(yàn),但咨詢、投資建議等相對(duì)專業(yè)化領(lǐng)域更有必要互聯(lián)網(wǎng)化。而這些領(lǐng)域很難進(jìn)行形式上的觸網(wǎng),以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)重新搭建研究咨詢和經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)體系才是出路。所以,當(dāng)投資者情緒的量化模型達(dá)到一定水平后,就將成為經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)和投資咨詢的重要賣點(diǎn)。

第三,接下來(lái)順理成章的,更好的研究成果,包含預(yù)測(cè)結(jié)果和基本分析框架,可以成為獨(dú)立的賣方研究報(bào)告、或者作為策略報(bào)告的重要組成部分。

第四,金融機(jī)構(gòu)可以根據(jù)研究模型發(fā)行產(chǎn)品,比如“百度-廣發(fā)”和“新浪-南方”兩個(gè)指數(shù)可以發(fā)行公募產(chǎn)品,至于收益率是否能驗(yàn)證其對(duì)投資者情緒的量化研究已經(jīng)達(dá)到了很高水平,目前還不得而知。

第五,作為單獨(dú)或者附加的價(jià)值,從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不同偏好的投資人群,可以提供數(shù)據(jù)給第三方機(jī)構(gòu),供后者進(jìn)行針對(duì)性極強(qiáng)的個(gè)性化營(yíng)銷之用。

第六,通過(guò)建立投資者應(yīng)用平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán),構(gòu)建應(yīng)用模型的獨(dú)特和不可替代性。

最后,成立對(duì)沖基金。一旦技術(shù)成熟到這一步,機(jī)器通殺機(jī)構(gòu)和散戶的時(shí)代將會(huì)到來(lái)。

概念先行??效果難料

基于產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)、研究型開發(fā)耗時(shí)曠日持久等理由,進(jìn)行投資者情緒量化的機(jī)構(gòu)不必要求技術(shù)完美后再進(jìn)行商業(yè)應(yīng)用,而應(yīng)該邊研究邊應(yīng)用。

眾多機(jī)構(gòu)顯然看到了這項(xiàng)研究的顛覆性和巨大商業(yè)價(jià)值,紛紛投身其中。

2014年4月1日,雪球“情緒寶”,稱“當(dāng)某只股票首次進(jìn)入雪球熱股榜后,它的股價(jià)在短期內(nèi)會(huì)出現(xiàn)劇烈震蕩。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,買入2013年81只首次進(jìn)入雪球熱股榜的A股股票,統(tǒng)一兩周后賣出,最后平均收益率達(dá)到驚人的7%”。將由此構(gòu)建“情緒寶”股票組合。

事后得知,“情緒寶”是一個(gè)愚人節(jié)玩笑。但在當(dāng)時(shí),很多投資者都信以為真,因?yàn)檫@在邏輯上是成立的。直至三個(gè)月后,還有人跟帖要“預(yù)約購(gòu)買”。而雪球受到的最主要質(zhì)疑,也是認(rèn)為其百萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)不足以完成高質(zhì)量的量化研究。

借助“情緒寶”這個(gè)“探空氣球”,雪球賺到了眼球,探明了投資者對(duì)此類產(chǎn)品的興趣高低。兩個(gè)月后,招商證券就推出了研究報(bào)告《基于雪球情緒指標(biāo)的擇時(shí)模型》。三個(gè)多月后,“百度-廣發(fā)”和“新浪-南方”兩個(gè)指數(shù)。

以互聯(lián)網(wǎng)思維來(lái)看,雖然關(guān)于投資者情緒的研究還遠(yuǎn)未成熟,但先占據(jù)這一概念,邊研究邊應(yīng)用,是“磨刀不誤砍柴工”的有效策略。至于實(shí)現(xiàn)最終的完美模型確實(shí)困難不小。

首先,盡管有金融人才、大數(shù)據(jù)人才的鼎力合作,但要在紛繁復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)文本中發(fā)掘出有效信息,將是一項(xiàng)艱巨的工作。而且需要理論研究的相應(yīng)推進(jìn),才能避免重復(fù)挖掘。

其次,即使找到了效果較好的模型,使用者仍處于“知其然不知其所以然”的狀態(tài),要把握模型的原理,還需要整合心理學(xué)資源,從行為金融學(xué)的視角,對(duì)投資者情緒與相應(yīng)行為之間的聯(lián)系進(jìn)行解碼,這其中又有天量的工作要完成。

第三,投資者情緒的量化模型反映了人性的因素,其參數(shù)穩(wěn)定性要好于基本面數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型。但時(shí)代變遷、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化依然會(huì)影響到模型的效果,所以要將對(duì)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的變化也納入到大數(shù)據(jù)量化的研究中,以做出預(yù)判。

最后,投資者情緒再重要,也不能完全解釋股價(jià)走勢(shì),大數(shù)據(jù)因子與基本面因子、交易因子在不同市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下的比重如何調(diào)整也是一個(gè)課題。

機(jī)構(gòu)各取所需

不同類型的機(jī)構(gòu),在投資者情緒量化的研究和實(shí)踐中,其側(cè)重點(diǎn)與所得不同。

互聯(lián)網(wǎng)公司的長(zhǎng)項(xiàng)是占有數(shù)據(jù)和流量資源、對(duì)用戶體驗(yàn)的敏感和對(duì)創(chuàng)新的渴望,短板是金融業(yè)務(wù)方面專業(yè)性不足。用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)“投資者情緒”的量化,可以讓互聯(lián)網(wǎng)公司強(qiáng)勢(shì)切入金融市場(chǎng)中高端的投資和研究領(lǐng)域,全面顛覆原有的投資研究模式。并且最大限度地貼近其用戶(新一代股民也是網(wǎng)民),反映他們與上一代截然不同的思維模式和選擇標(biāo)準(zhǔn)。技術(shù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品和服務(wù)手段對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)說(shuō)沒有接受上的障礙,其創(chuàng)新沖動(dòng)和占有“大數(shù)據(jù)”、“投資者情緒”兩項(xiàng)心智資源的前景,比較容易促成互聯(lián)網(wǎng)公司對(duì)研究的投入。

國(guó)內(nèi)券商目前的品牌只是規(guī)模品牌,缺乏差異化的定位。從低端的經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)到高端的賣方研究,區(qū)別度都不大。一旦有券商能夠轉(zhuǎn)型為“大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新型投資、研究和服務(wù)”機(jī)構(gòu),將成就其獨(dú)特定位和殺手锏,在全方位的業(yè)務(wù)(特別是經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)和賣方研究)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)主動(dòng)。

股票型基金的投資能力是公募基金立足的核心能力。2007年以來(lái),公募基金的整體股票投資能力并不出色,難以支持基金的持續(xù)銷售。通過(guò)與互聯(lián)網(wǎng)公司的合作,將“投資者情緒”量化的研究成果投入實(shí)踐,有可能找到股票型基金銷售的突破口。一直以來(lái),相比擇股,公募基金的擇時(shí)能力較差。而且從基本面出發(fā),也難以為擇時(shí)行為找到理論依據(jù)。而“投資者情緒”量化的成果,將為公募基金提供擇時(shí)的理論依據(jù)和現(xiàn)實(shí)幫助。

對(duì)于軟件公司、第三方機(jī)構(gòu)等服務(wù)商來(lái)說(shuō),可以將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為優(yōu)勢(shì)服務(wù)產(chǎn)品,在行業(yè)中脫穎而出。

從所需資源來(lái)看,數(shù)據(jù)是進(jìn)行“投資者情緒”研究的首要、決定性的資源。因此,目前的相關(guān)研究應(yīng)用都離不開互聯(lián)網(wǎng)公司的參與,例如雪球、新浪、百度。金融、技術(shù)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)人才是不同研究階段所需的次要配置資源。

顛覆近在眼前

據(jù)媒體報(bào)道,在北京召開的“大數(shù)據(jù)背景下的計(jì)算機(jī)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展高層論壇”上,中國(guó)工程院院士李國(guó)杰表示:“生物信息學(xué)、腦科學(xué)、空間科學(xué)等基礎(chǔ)研究早就采用以PB級(jí)計(jì)的大數(shù)據(jù),卻沒能引發(fā)大數(shù)據(jù)浪潮。大數(shù)據(jù)如今引起各方重視,主要還是因?yàn)樗N(yùn)藏著巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值?!?/p>

目前看來(lái),大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用極有可能在金融投資領(lǐng)域引爆,金融很有可能成為繼電商之后又一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的熱點(diǎn)領(lǐng)域。原因一是金融業(yè)商業(yè)價(jià)值體量巨大,互聯(lián)網(wǎng)公司虎視眈眈;二是金融行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)化程度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,可以挖掘的潛在應(yīng)用領(lǐng)域眾多。微博客 @陳如是說(shuō) 寫道:“互聯(lián)網(wǎng)這一教門,正從自然、多神崇拜的初級(jí)階段向一神崇拜的高級(jí)階段演化。從目前的斗爭(zhēng)情況看,金融神成為主神的機(jī)會(huì)最大?!?/p>

對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司來(lái)說(shuō),此前的“余額寶階段”只是互聯(lián)網(wǎng)金融試水,是簡(jiǎn)單將金融業(yè)務(wù)進(jìn)行物理嫁接,互聯(lián)網(wǎng)僅僅作為渠道,并沒有對(duì)金融機(jī)構(gòu)的專業(yè)地位造成沖擊?!皩殞殹眰兊纳嬗匈囉谥袊?guó)金融體系漏洞的存在,一旦金融監(jiān)管籬笆扎緊、金融機(jī)構(gòu)積極應(yīng)變,“美國(guó)版余額寶”Paypal的前車之鑒未必不會(huì)重演。

互聯(lián)網(wǎng)公司要想在金融領(lǐng)域具備核心競(jìng)爭(zhēng)力,就要從渠道邁向更高端的專業(yè)化部門。以大數(shù)據(jù)技術(shù)直接切入金融機(jī)構(gòu)壟斷的投資研究業(yè)務(wù),是互聯(lián)網(wǎng)公司迅速提升專業(yè)化能力以及在金融領(lǐng)域擴(kuò)張的捷徑。

另一方面,在互聯(lián)網(wǎng)金融新一波浪潮中,金融機(jī)構(gòu)若不能立足于自身專業(yè)化的強(qiáng)項(xiàng),而只是跟隨互聯(lián)網(wǎng)公司的布局而動(dòng),則只能充當(dāng)配角,漸漸失去主動(dòng),甚至被互聯(lián)網(wǎng)公司吞噬。私募基金經(jīng)理、微博客@神農(nóng)陳宇寫道:“我們必須把神農(nóng)投資搬到海淀區(qū)去。我們要到創(chuàng)業(yè)者中間去,并且離金融街那些炒股票的遠(yuǎn)點(diǎn)。我們要和更多將改變中國(guó)的年輕人站在一起?!?/p>

如果說(shuō)金融中的銀行業(yè)因?yàn)橹匾院退兄埔蛩剡€難以在短期內(nèi)被互聯(lián)網(wǎng)根本改變,那么,互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于投資領(lǐng)域的顛覆已經(jīng)近在眼前。中國(guó)股市的一個(gè)特點(diǎn),是用20年時(shí)間走過(guò)了美國(guó)股市百年所走的道路,當(dāng)A股投資者還在津津樂道于巴菲特(代表個(gè)人資產(chǎn)管理最高水平)、彼得?林奇(代表公募基金最高水平)時(shí),索羅斯(代表對(duì)沖基金最高水平)、西蒙斯(代表量化投資最高水平)的模仿者也將在A股出現(xiàn)。

互聯(lián)網(wǎng)顛覆投資,投資互聯(lián)網(wǎng)化。

一場(chǎng)投資領(lǐng)域的革命開始了。

新聞對(duì)

股價(jià)的影響

按照一般思維方式,不但認(rèn)為重大新聞對(duì)股價(jià)有著決定性影響,而且也認(rèn)為股價(jià)的短期巨大波動(dòng)一定與重大新聞?dòng)兄苯雨P(guān)聯(lián)。

事實(shí)并非如此。

對(duì)于前者,并非每一個(gè)重大新聞都能夠引發(fā)股價(jià)劇烈波動(dòng)。最近的一個(gè)例子是,8月13日中國(guó)7月份的信貸融資數(shù)據(jù)公布,存款和新增貸款大跌,M1和M2走低。貨幣政策和信貸數(shù)據(jù)所反映的流動(dòng)性狀況一向?qū)股影響巨大,然而數(shù)據(jù)公布后,A股并沒有出現(xiàn)大幅波動(dòng)。

對(duì)于后者,羅伯特?希勒通過(guò)研究1929年和1987年美股崩盤時(shí)的新聞,發(fā)現(xiàn)并沒有被公認(rèn)影響了市場(chǎng)的重大新聞。1989年戴維?卡特勒等人列出了二戰(zhàn)后美股50次最大短期波動(dòng),結(jié)果發(fā)現(xiàn)基本沒有重大新聞可以作為合理借口,甚至得出一個(gè)極端結(jié)論:“重大價(jià)格變化日無(wú)新聞”。

這當(dāng)然可以用“有效市場(chǎng)”來(lái)解釋,即后者是重大新聞已經(jīng)在公布前被先知先覺的投資者知曉,或者被市場(chǎng)“聰明地”預(yù)期到了。而前者是還沒有公開的重大消息讓股市產(chǎn)生了反應(yīng)。

與上述學(xué)究氣十足的理論解釋不同,真實(shí)情況是,無(wú)論消息(未公開的新聞)還是新聞(已經(jīng)公開的消息),其內(nèi)容的重要性與傳播力相對(duì)來(lái)說(shuō)是兩個(gè)獨(dú)立變量――重要的新聞不一定有很強(qiáng)傳播力;產(chǎn)生“病毒式”傳播效果的未必都是傳統(tǒng)意義上的重要新聞。

所以,一個(gè)真正重要的新聞,無(wú)論它是否提前泄露或被預(yù)期到,如果未能形成有效傳播,就不能引發(fā)投資者“正?!钡那榫w反應(yīng),當(dāng)然就無(wú)法擾動(dòng)股價(jià)。所謂有效傳播,并不是說(shuō)了就算,甚至不完全取決于被多少人看見,而是真的引起關(guān)注。殊不知有多少新聞,讀者只瞄了一眼標(biāo)題就不再關(guān)注,時(shí)間、精力、心智資源的有限,決定了讀者對(duì)大多數(shù)新聞視若無(wú)睹,其中不乏一些傳統(tǒng)意義上的重要新聞。

反過(guò)來(lái),一個(gè)看似很無(wú)聊的娛樂新聞,按照“正常”邏輯,跟投資八竿子打不著的事情,卻憑借其傳播威力,挑動(dòng)市場(chǎng)神經(jīng),造成了股價(jià)波動(dòng)。馬伊與伊利股份的因果關(guān)系即在于此。

任何人都不可能掐死自己,這句話常被用來(lái)形容某一行業(yè)的從業(yè)者無(wú)法舍棄自身積累多年的認(rèn)知和資源,轉(zhuǎn)而認(rèn)同和遵守更合理的行業(yè)邏輯。這同樣適用于部分傳統(tǒng)媒體人。

一些傳統(tǒng)媒體人之所以抱住“內(nèi)容為王”不松口,原因之一是他們的認(rèn)知、能力、特質(zhì)……都只適合做內(nèi)容。當(dāng)然,從純粹新聞學(xué)學(xué)科的角度說(shuō),內(nèi)容確實(shí)最重要。一旦涉及新聞的商業(yè)價(jià)值(例如對(duì)股價(jià)的影響力),傳播才是真正的“王者”。如果說(shuō)此前媒體人還可以掩目自欺,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代則完全不可能了。

雖然為了適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)傳播,內(nèi)容也做了一些適應(yīng)性改變,但并沒有真正顛覆新聞內(nèi)容的一般生產(chǎn)規(guī)律;傳播技術(shù)則翻天覆地變化了。兩者相比較,就是內(nèi)容更新方式的改變遠(yuǎn)不及傳播技術(shù)的改變。于是,從新聞的現(xiàn)實(shí)效果來(lái)看,傳播的作用遠(yuǎn)大于內(nèi)容。

例如,從互聯(lián)網(wǎng)的去中心化來(lái)考慮,任何被專業(yè)編輯選擇提供的新聞,都不符合互聯(lián)網(wǎng)上的新聞傳播特質(zhì)。即使是門戶網(wǎng)站編輯充分考慮網(wǎng)民閱讀偏好之后做出的選擇,也難以避免編輯(新聞信息中心)的主觀性。于是,適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算傳播學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。

對(duì)此,豆瓣“計(jì)算傳播學(xué)”小組的解釋是:“傳播學(xué)必須走出傳統(tǒng)的研究套路,獲得在網(wǎng)絡(luò)上保存、抓取、分析、可視化大規(guī)模電子化數(shù)據(jù)的能力,也需要支持這些工作的工具。毫無(wú)疑問(wèn),傳播學(xué)因此將和計(jì)算機(jī)科學(xué)開始交匯,至少需要程序員投入到這種大規(guī)模數(shù)據(jù)的挖掘工作中來(lái)?!保–heng-jun Wang,2012)

“今日頭條”App使用的就是計(jì)算式傳播技術(shù),對(duì)其新聞推薦技術(shù)的描述是“更快更全更懂你”,即通過(guò)用戶反復(fù)使用留下的信息,讓后續(xù)推薦越來(lái)越接近于用戶個(gè)人的閱讀偏好,從而達(dá)到私人定制資訊的效果。盡管其推薦技術(shù)仍顯粗糙,卻被投資者認(rèn)可為未來(lái)傳播技術(shù)的發(fā)展方向,獲得了5億美元的估值(2014年6月3日消息)。

而從傳統(tǒng)餐飲業(yè)轉(zhuǎn)型互聯(lián)網(wǎng)的湘鄂情(002306.SZ)進(jìn)軍視頻搜索業(yè)務(wù),使用的也是計(jì)算式傳播技術(shù)。消息公布后,股價(jià)八個(gè)交易日大漲60%。

反觀傳統(tǒng)媒體,在與“今日頭條”的口水戰(zhàn)中,仍然斤斤計(jì)較于內(nèi)容的版權(quán)問(wèn)題,而沒有重視傳播技術(shù)的顛覆性轉(zhuǎn)變。殊不知,此時(shí)傳統(tǒng)媒體最應(yīng)該考慮的,是如何將自身內(nèi)容與計(jì)算式傳播技術(shù)相結(jié)合,以原創(chuàng)內(nèi)容和全新傳播技術(shù)將門戶網(wǎng)站踢出局。所以說(shuō),“今日頭條”殺傷力最大的是門戶網(wǎng)站,而非傳統(tǒng)媒體。在一定條件下,兩者甚至可能成為同盟。