贵金属的模拟交易是什么意思？_百度知道
贵金属的模拟交易是什么意思？
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贵金属模拟交易具有和实盘操作一样的真实性，只是没有资金风险，其中的做单盈亏都是虚拟的，对于投资者初步建立交易信心有一定的帮助。同时，投资者进行模拟交易时，应当尽量模拟真实的投资环境，把模拟资金当作真实资金对待。贵金属模拟交易操作更多的是帮助投资者提升交易水平，积累经验，学习到更多的技术分析方法。因为投资者在单独使用某一技术分析方法时得到的结论有一定的局限性，不能全面、综合性地分析行情趋势；而如果应用多种技术分析方法后，他们得到了同一结论，就说明这一结论出错的概率很小。那么，投资者利用贵金属模拟交易操作，掌握更多的行情走势分析方法是很有必要的。投资者要注意，技术分析自身也存在不足之处，关于未来行情预测的准确度，还需要基本面分析作为补充。因此，投资者在进行贵金属模拟交易操作时，要注重将技术分析和基本面分析结合起来使用，形成良好的操作习惯，这在真实交易中是不可或缺的。
现货黄金高级分析师
贵金属一个是实盘，一个是模拟盘，模拟盘里面的资金是虚拟的，只是为了练习操作手法的，不过走势之类的和实盘都是一样的
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模拟交易是相对于实盘交易来说的，模拟交易和实盘交易的区别是不需要用自己真实身份开户，也不需要真实的注入资金，利用申请的虚拟资金进行交易；模拟交易可以熟悉下交易盘面和操作，锻炼下单的手法，也可以对技术分析进行一个简单的验证，但是真正做模拟盘是锻炼不了心态的；模拟交易账户的有效性有一个期限，一般是一个月；
贵金属模拟交易：指跟现实一样的操作，但是一切都是属于虚拟，并不是真实存在。贵金属模拟为全仿真交易环境，提供虚拟资金，让投资者在实际交易前先熟悉电子平台交易程序。模拟交易的好处如下：一、巩固基础知识 新人在设有开通模拟交易账户的投资公司官网申请免费账户后，可直接凭账号和密码登录平台软件，把前期所熟悉的基础知识，运用到盘面操作中，例如有关手数，做多做空，建仓，止盈止损等概念，从每次做单中巩固入门基础知识，熟悉线上交易规则。 二、检验平台优劣 模拟交易可以让投资新人免费体验平台的使用功能强大和便利性，不同投资公司选择的平台商，或者是自身开发的平台价值都有所不同，投资者可在模拟交易中，挑选中交易效率最高、便利性最强、数据安全可靠的投资公司交易平台，由此顺利打下良好入门基础。三、实现真仓过渡 投资者向真实帐户发起挑战，在此之前，投资者应学会看技术走势，例如K线、常用技术指标，趋势线等形态分析，掌握影响银价的关键消息面，并确定日内交易计划。
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电力系统运行模拟是什么意思?和随机生产模拟一样吗?
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电力系统发电厂和变电所都有一块一次系统模拟图，所谓运行模拟就是在实际倒闸操作之前，在模拟图板上按照操作票顺序进行预演。运行模拟的还有一层意思是利用模型对电力生产过程进行演示。
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数值模拟也叫计算机模拟。依靠电子计算机，结合有限元或有限容积的概念，通过和图像显示的方法，达到对和物理问题乃至自然界各类问题研究的目的。诞生于1953年Bruce G.H和PeacemanD.W模拟了一维气相不稳定径向和线形流。受当时计算机能力及解法限制，数值模拟技术只是初步应用于解一维一相问题。两相流动模拟诞生于1954年，West W J和Garvin W.W模拟了油藏不稳定两相流。
数值模拟发展史
1955年Peaceman与Rachford研发的交替隐式解法(ADI)是数值模拟技术的重大突破。该解法非常稳定,而且速度快，所以迅速在包括石油,核物理，热传导等领域得到广泛应用。1958年Douglas,Jim和Blair,P.M第一次进行了考虑效果的水驱模拟。1959年，Douglas Jim和Peaceman D.W第一次进行了两维两相模拟，这标志着现代的开始。在他们的模拟器里全面考虑了，粘度，密度，重力及毛管压力的影响。
60年代数值模拟技术的发展主要在数值解法，第一个有效的数值模拟解法器是1968年Stone推出的SIP(Strong Implicit Procedure)。该解法可以很好地用来模拟和形状不规则油藏。另一个突破是时间隐式法，该方法可以用来有效的解高流速问题，比如锥进问题。60年代其他方面的发展还有1967年Coats K.H和Nielsen R.L首次进行了三维两相模拟，而且提出了垂直平衡和拟及方法。1968年Breitenbach E.A发表了三维三相模拟解法。
Stone在70年代发表了三相相对渗透率模型，由油水和油气两相相对渗透率计算油、气、水三相流动时的相对渗透率，该技术现在还广为应用。70年代另一项主要成就是Peaceman提出的从压力来确定井底的校正方法，及现在通用的Peaceman方程。在解法方面的发展是采用了正交加速的近似。70年代在组分和热采模拟方面也取得很大进展，1973年Nolen J.S描述了考虑油气中间组分分布的组分模拟，Cook提出变黑油模拟来进行组分模拟。Shutler在1970年发表了对两维三相模型的蒸气注入模拟。70年代在EOR方面也取得了极大进展。
80年代最大的成就是Appleyyard J R和Cheshire I.M发表了嵌套，该解法非常稳定而且速度快，是目前最为广泛应用的解法。正是基于该解法，Cheshire I.M于1981年同John Appleyard和Jon Holmes成立ECL公司，开始研发后来主导数值模拟软件市场的ECLIPSE软件。80年代见证的另一个主要发展是组分模型，虽然组分模型在60年代就已经推出，但很不稳定。80年代提出的体积平衡和Yong-Stephenson解决了组分模型稳定问题，使组分模型可以广为应用。Ponting D.K提出了角点来，这样可以真实地描述油藏。
90年代数值模拟的进展主要在粗化技术，并行计算，PEBI网格等方面。Zoltan E.Heinemann提出了PEBI网格，PEBI网格结合了正交网格和网格的优点，现在正逐渐成为主流数值模拟网格体系。VIP于1994年推出并行算法，ECLIPSE于1996年推出并行算法。CMG于2001年推出并行算法。粗化技术的难点在于渗透率的粗化，基于流动计算进行的渗透率粗化可以较真实的符合地质模型，现在新的粗化技术还在发展。
21世纪发展体现在两方面，一方面是一体化模拟技术，数值模拟将不只是对的模拟，数值模拟将对油藏，井筒，地面设备，管网以及油气处理厂进行一体化模拟，从而最优化管理油田。另一方面是定量进行属性不确定性分析，属性不确定性对计算结果的影响。
数值模拟特性
在计算机上实现一个特定的计算，非常类似于履行一个物理实验。这时分析人员已跳出了数学方程的圈子来对待物理现象的发生，就像做一次物理实验。
数值模拟实际上应该理解为用计算机来做实验。比如某一特定机翼的绕流，通过计算并将其计算结果在荧光屏上显示，可以看到流场的各种细节：如激波是否存在，它的位置、强度、流动的分离、表面的压力分布、受力大小及其随时间的变化等。通过上述方法，人们可以清楚地看到激波的运动、涡的生成与传播。总之数值模拟可以形象地再现流动情景，与做实验没有什么区别。
数值模拟包含步骤
从上面的例子可以看到，数值模拟包含以下几个步骤：
首先要建立反映问题（、物理问题等）本质的数学模型。具体说就是要建
数值模拟和数值学术交流会
立反映问题各量之间的微分方程及相应的定解条件。这是数值模拟的出发点。没有正确完善的数学模型，数值模拟就无从谈起。流动的数学模型就是著名的纳维—斯托克斯（简称方程）及其相应的定解条件。
数学模型建立之后，需要解决的问题是寻求高效率、高准确度的计算方法。由于人们的努力，目前已发展了许多数值计算方法。计算方法不仅包括微分方程的方法及求解方法，还包括贴体坐标的建立，边界条件的处理等。这些过去被人们忽略或回避的问题，现在受到越来越多的重视和研究。
在确定了计算方法和坐标系后，就可以开始编制程序和进行计算。实践表明这一部分工作是整个工作的主体，占绝大部分时间。由于求解的问题比较复杂，比如方程就是一个非线性的十分复杂的方程，它的数值求解方法在理论上不够完善，所以需要通过实验来加以验证。正是在这个意义上讲，数值模拟又叫数值试验。应该指出这部分工作决不是轻而易举的。
在计算工作完成后，大量数据只能通过图像形象地显示出来。因此数值的图像显示也是一项十分重要的工作。目前人们已能把图作得像相片一样逼真。利用录像机或电影放映机可以显示动态过程，模拟的水平越来越高，越来越逼真。
是自然界当中普遍存在的一种非常复杂的流动现象，但人们对湍流机理的认识及其数值模拟方法至今仍处于探索阶段。包括已故诺贝尔奖获得者Feynman在内的好几位物理学家认为，湍流是经典物理学中尚未得到解决的最后一个大难题。人们用现代的理论和方法系统地研究湍流现象始于19世纪末，O.Reynolds提出统计平均方法是湍流研究的起点。一个多世纪以来，尽管在湍流本质认识和实际应用方面，湍流研究都取得了很大的进步，但是随着计算流体力学及计算空气动力学方法的不断完善，计算机性能的不断提高，湍流的数值模拟方法已成为阻碍人们应用N- S方程进行水流运动特性分析、管道螺旋流水力输送研究、飞机设计等的瓶颈之一。对湍流基础研究的进展，可以直接促进许多实际工程及科学应用的进步。目前，湍流数值模拟的方法有：直接数值模拟(Direct Numerical Simulation,DNS)、雷诺平均模拟(Reynolds Averaged Navier- Stokes,RANS)和大涡数值模拟(Large Eddy Simulation,LES)。
李晓俊,袁寿其,潘中永,袁建平,司乔瑞. 基于结构化网格的离心泵全流场数值模拟[J]. 农业机械学报,):50-54+49. [].
孙海,姚军,孙致学,樊冬艳. 页岩气数值模拟技术进展及展望[J]. 油气地质与采收率,):46-49+114. []. DOI：10.13673/j.cnki.cn37-1359/te.
曾立飞,刘观伟,毛靖儒,武剑波,王顺森,张俊杰,徐亚涛. 调节阀振动对阀内流场影响的数值模拟[J/OL]. 中国电机工程学报,):. ()[]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2107.tm.9.008.htmlDOI：10.13334/j..pcsee.
路明,孙西欢,李彦军,范志高. 湍流数值模拟方法及其特点分析[J]. 河北建筑科技学院学报,6-110. [].
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蒙特卡罗模拟
模拟因摩纳哥的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”，而当一种模式足够精确时， 他能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷： 如果必须输入一个模式中的并不像设想的那样是随机数， 而却构成一些微妙的非随机模式， 那么整个的模拟（及其预测结果）都可能是错的。
蒙特卡罗模拟方法简介
（Monte Carlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，属于计算数学的一个分支，它是在上世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程，很难得到满意的结果，而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程，故解决问题与实际非常符合，可以得到很圆满的结果。这也是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或，以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征，故借用赌城蒙特卡罗命名。
蒙特卡罗模拟理论发展
当科学家们使用计算机来试图预测复杂的趋势和事件时, 他们通常应用一类需要长串的的复杂计算。设计这种用来预测复杂趋势和事件的越来越依赖于一种称为模拟的统计手段, 而这种模拟进一步又要取决于可靠的无穷尽的随机数目来源。
最近，由的博格博士作出的一份报告证明了最普遍用以产生随机数串的计算机程序中有5个在用于一个简单的模拟磁性晶体中原子行为的数学模型时出现错误。科学家们发现, 出现这些错误的根源在于这5个程序产生的数串其实并不随机, 它们实际上隐藏了一些相互关系和样式, 这一点只是在这种微小的非随机性歪曲了晶体模型的已知特性时才表露出来。贝尔实验室的博士告诫人们记住伟大的的忠告:“任何人如果相信计算机能够产生出真正的随机的数序组都是疯子。”
蒙特卡罗模拟基本原理思想
当所要求解的问题是某种事件出现的，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种“试验”的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。这就是方法的基本思想。蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。可以把蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知抽样；建立各种。
蒙特卡罗模拟解题步骤
构造或描述概率过程
对于本身就具有随机性质的问题，如粒子输运问题，主要是正确描述和模拟这个过程，对于本来不是随机性质的确定性问题，比如计算定积分，就必须事先构造一个人为的概率过程，它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。
实现从已知概率分布抽样
构造了以后，由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的构成的，因此产生已知概率分布的（或随机向量），就成为实现方法模拟实验的基本手段，这也是蒙特卡罗方法被称为的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是(0,1)上的均匀分布（或称矩形分布）。就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样，也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题，就是从这个分布的抽样问题。在计算机上，可以用物理方法产生随机数，但价格昂贵，不能重复，使用不便。另一种方法是用数学产生。这样产生的序列，与真正的随机数序列不同，所以称为伪随机数，或伪随机数序列。不过，经过多种表明，它与真正的随机数，或随机数序列具有相近的性质，因此可把它作为真正的随机数来使用。由已知分布有各种方法，与从(0,1)上均匀分布抽样不同，这些方法都是借助于随机序列来实现的，也就是说，都是以产生为前提的。由此可见，随机数是我们实现模拟的基本工具。
建立各种估计量
一般说来，构造了并能从中抽样后，即实现模拟实验后，我们就要确定一个，作为所要求的问题的解，我们称它为。建立各种，相当于对模拟实验的结果进行考察和登记，从中得到问题的解。
蒙特卡罗模拟方法应用
通常蒙特卡罗模拟通过构造符合一定规则的随机数来解决数学上的各种问题。对于那些由于计算过于复杂而难以得到解析解或者根本没有解析解的问题，蒙特卡罗模拟是一种有效的求出数值解的方法。一般蒙特卡罗模拟在数学中最常见的应用就是蒙特卡罗积分。
蒙特卡罗算法表示采样越多，越近似最优解。举个例子，假如筐里有100个苹果，让我每次闭眼拿1个，挑出最大的。于是我随机拿1个，再随机拿1个跟它比，留下大的，再随机拿1个……我每拿一次，留下的苹果都至少不比上次的小。拿的次数越多，挑出的苹果就越大，但我除非拿100次，否则无法肯定挑出了最大的。这个挑苹果的算法，就属于蒙特卡罗算法。告诉我们样本容量足够大，则最接近所要求解的概率。
蒙特卡罗模拟在，，生物医学，计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域也应用广泛。
计算机技术的发展，使得蒙特卡罗模拟在最近10年得到快速的普及。现代的蒙特卡罗模拟，已经不必亲自动手做实验，而是借助计算机的高速运转能力，使得原本费时费力的实验过程，变成了快速和轻而易举的事情。它不但用于解决许多复杂的科学方面的问题，也被人员经常使用。
借助计算机技术，蒙特卡罗模拟实现了两大优点：
一是简单，省却了繁复的数学报导和演算过程，使得一般人也能够理解和掌握；
二是快速。简单和快速，是蒙特卡罗方法在现代中获得应用的技术基础。
郭生良. γ能谱的蒙特卡罗计算方法探讨与模拟软件设计[D].成都理工大学,2008.
杨衡. 蒙特卡罗模拟优化与风险决策分析的应用研究[D].天津大学,2004.
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