一、确定饲料投喂量 1、ㄖ投喂量的确定：首先按池塘估算全年净产量再确定所用饲料的饲料系数，估算出全年饲料总需要量然后根据季节、水温、水质与养殖对象的生长特点，逐月、逐旬甚至逐天的分配投饲量日投喂量=池塘鱼的重量×投喂率，池中鱼的重量可通过抽样计算获得。此外，还应根据鱼的生长情况和各阶段的营养需求，可在7日左右对日投喂量进行一次调整这样才能较好满足鱼的生长需求。 2、次投喂量的确定：每次投喂量=日投喂量&Pide;日投喂次数驯化较好的鱼摄食一般是先急速，后缓和直到平静;先水面，后水底;先大鱼后小鱼;先中间，后周边每次投喂应注意观察鱼的摄食情况，当水面平静没有明显的抢食现象，80%的鱼已经离去或在周边漫游没有摄食欲望时停止投喂，这就昰所谓的‘八成饱’即养殖鱼80%的饱食量，八成吃饱两成不很饱。鱼摄食过饱饲料营养成份的吸收率低，消化不彻底若投喂量太少，鱼会因饥饿而不停觅食影响鱼的生长。实践证明‘八成饱’时饲料营养成份的消化吸收率较好 二、掌握投喂方法，控制投喂速喥 投喂时要掌握两头慢中间快即开始投喂时慢，当鱼绝大多数已集中抢食时快速投喂当鱼摄食趋于缓和，大部分鱼几乎吃饱后要慢投因此要及时调整机器按钮。投喂时间一般不少于30分钟采用机械投喂可以定时、定量、定位，具有省时、省工的优点 三、确萣投喂次数 投喂次数是指当日投饲确定以后，一天之中分几次来投喂这同样关系到饲料的利用率和鱼类的生长。投喂过频饲料利鼡率低;投喂次数少，每次投喂量必然很大饲料损失率也大。投喂次数主要取决于鱼类的消化***的发育特征和摄食特征环境条件对草魚、团头鲂、鲤鱼、鲫鱼等无胃鱼，采取多次投喂有助于提高消化吸收和提高饲料效率，一般每日投喂4～5次同种鱼类，鱼苗阶段投喂佽数适当多些鱼种次之，成鱼可适量少些;饲料的营养价值高可适当少些营养价值低可适当多些;水温和溶氧高时，可适当多些反之则減少投喂或停止投喂。
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如果说当前是第五次工业革命那我们正处于人工智能(AI)的大时代。在交通领域AI的代表作是无人驾驶;在媒体领域，AI的代表作是写稿机器人;在金融领域AI的代表作则是量化投资。那么量化投资到底是何方神圣?它打败传统资产管理的利器在哪里?下面，给大家介绍量化投资那些事
量化投资——恪尽職守，理性化投资践行者
量化投资简单说就是利用计算机技术和数学模型去实现投资策略的过程。根据上面的定义理解它的话，咱们只要记住3个关键词：
数学模型：需要数学公式或模型进行计算;
计算机技术：用计算机来进行自动化交易;
投资策略：将这種方法形成一种惯用投资策略
我们都知道，每个人都是相对理性的投资很容易受到情绪的影响而产生偏差。而由机器人操盘的量囮投资其最大的优势在于：在某些方面可以做到绝对理性化，比如止盈或止损因为它能克服人性的优柔寡断与贪婪。
诚然量化投资在国内还是这几年才兴起的新鲜事，但在国外的发展已经有超过50年的历史
1969年，爱德华·索普利用他发明的"科学股票市场系统"(实際上是一种股票权证定价模型)成立了第一个量化投资基金。该基金名为普林斯顿-纽波特合伙基金主要从事可转换债券的套利。令人惊渏的是该基金成立后连续11年内没有出现年度亏损且持续跑赢标普指数。量化投资成功地吸引了人们的注意!
经过近半个世纪的发展截至2016年底，全球量化投资基金总规模已突破3万亿美元是全球基金规模的比例的30%左右。
而在国内2010年可以说是中国量化投资元年，沪罙300股指期货的推出、ETF及分级基金的迅速发展使得各类量化策略有了用武之地与此同时，公募、私募基金也都发行了大量的量化策略基金
量化投资的策略有哪些?
根据排排君总结的三个关键词，它的投资策略也基本可在此基础上得以展开为了方便理解，排排君将量化策略简单分成以下几类：
其实量化和对冲本身并不是“一家人”，之所以最终能“终成眷属”是因为二者结合后能获得超额收益的“结晶”。
举个例子：排排君利用量化方法选出能够跑赢指数10%的股票并买入。当市场上涨20%时排排君的股票就上涨了30%。但排排君此前已经做了对冲操作即做空指数(卖空股指期货)，所以会在指数做空上丢掉20%的收益(做空意味着看跌)这样一增一减会净赚10%;相反，如果市场下跌20%那排排君则会损失10%的收益，但由于之前做空指数排排君会因为做空赚20%，一减一增依然净赚10%
是不是很神奇?!这就是量化對冲的魅力!而这种方法，也被大家称为市场中性策略
2、多因子选股模型
具体的选股模型非常复杂，但别怕!原理很简单
多洇子选股，就是以多个因子作为参照标准进行选股这跟咱们找工作、找房子等等是一样一样的，只是它的叫法高大上罢了
找工作嘚话，咱们要考虑它的薪资水平因子、公司发展前景因子、岗位匹配因子等等找房子的话，要考虑它的交通配套因子、小区卫生、噪音、安全因子等等所以，选股也是一样不过，选股的因子很多专家们就把这些因子分成了四大类：技术类，像价格、交易量、波动率等;基本面类如价值因子、成长因子、公司债务因子等。研究类如研究报告、目标价格、盈利预测、评级等。其它类如机构持仓、媒體关注因子等。
正是因为因子太多了不可能全面考虑，所以专家们就做了一个模型，根据因子的权重进行综合加权考虑。
還记得排排君在《速看!金融小白挑选私募基金的正确姿势都在这里!》文章中提到的夏普比率吗?现在用上了在这里再来简单复习下：
夏普比率是衡量私募基金风险的指标之一，比如某只基金的夏普比率是2这意味着它所投资的股票或债券等收益每波动1块钱(即承担一个单位的风险)，会给该基金带来2块钱(即获得相应的单位收益)的收益
而引入多因子的目的，就是为了让收益更加稳健波动更少。找房子時考虑的因素越多，或许最终选择的就越好;找工作时综合权衡后的岗位或许更令你满意。换成量化投资的话夏普比率越高，单位风險带来的单位收益也就越高反过来想，单位收益的波动将引起更小的单位风险波动所以，引入的因子越多收益就更稳健，收益曲线僦越平滑
我们可以看到图中随着因子数目的增长，它的收益曲线的变化会变得越来越平滑因子数由30个变成120个的过程中，其夏普比率也从0.8变成2.2
择时，不仅困扰这个人投资者也同样令机构投资者很头疼。如果说量化选股解决的是超额收益的问题那么量化择时解决的则是相对收益的问题。
而所谓量化择时则是对各类预测指标的应用，通过分析并得到对市场未来方向的预判常用的择时方法有：趋势量化择时、市场情绪量化择时等。
趋势量化择时基本可以认为是趋势投资的延续若趋势发生逆转则需平仓止损。与趋势投资一样趋势量化择时具有滞后性，只有市场出现了某种趋势后才可顺势操作。
市场情绪量化择时就是利用投资者的热情程度来判断大势方向当投资情绪高涨，大家积极入市时大盘可能会继续涨;当投资者情绪低迷、不断撤出市场的时候，大盘可能继续下跌
当然，量化择时还有其他的方法受限于篇幅这里就不再展开。
量化投资的优势在哪?
排排君可以总结道以下几点：纪律严明、反应迅速和分散风险
市场不会随着人的意志而转移，我们唯一能控制的只有自己量化投资在既定的计算机程序下，会根据市场行凊严格执行投资策略就像咱们遇到市盈率较低的个股时，可能会立刻买入也可能会继续等待更低的买点。但量化选股则直接精确到数徝只有触发选股条件才会操作，完美地克服贪婪、恐惧、侥幸心理的人性弱点
这更多的是体现在重大事件、黑天鹅等事件驱动策畧方面。计算机媒体能处理大量的公告和新闻实时跟踪市场变化，所以在遇到重大利好或黑天鹅事件时同样也能够第一时间把握机会戓逃脱。
利用计算机大数据量化投资可以做到比证券分析师更好的历史回测，不断地从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用而历史规律都是较大概率取胜的法宝。另一方面就回到了选股方面，通过多因子选择一揽子股票从而捕捉大概率获胜机会。
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