量化策略研究范文

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量化投资是投资者借助计算机信息化建立数学模型，把最新市场数据和相关信息输入到模型中，通过公式计算出投资对象，做出最优投资决策。量化投资不依靠投资者的感觉直觉，不依赖个人判断，而是将其经验利用信息通过模型实现投资理念。同时，投资者期望达到收益和风险的合理配比，利用夏普比率等科学方法控制收益和风险。量化投资者不用每天重复的分析琐碎信息，只需要不断完善这个模型并不断创造新的可以盈利的模型。

二、量化投资策略

（一）量化投资策略分类

量化投资策略，主要包括量化择时策略、统计套利策略、算法交易策略、组合套利策略、高频交易策略等。

（1）量化择时策略是收益率最高的一种交易策略，通过对宏微观指标的量化分析判断未来经济走势并确定买入、卖出或持有，按照高抛低吸原则获得超额收益率。在量化择时策略中，趋势跟踪策略是投资者使用最多的策略。量化择时分析策略包括：趋势跟踪策略、噪音交易策略、理易策略。

（2）统计套利是风险套利的一种，通过对历史数据的统计分析，利用统计学理论，估计相关变量的概率分布，判断规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利策略包括协整策略和配对利差策略、均值回归策略以及多因素回归策略。

（3）算法交易又称为自动交易，主要是研究如何利用各种下单方法，降低冲击成本的交易策略，将一个大额交易通过算法拆分成数个小额交易，以此来减少对市场价格造成冲击，降低交易成本。算法交易策略包括交易量加权平均价格策略、时间加权平均价格策略、盯住盘口测量、执行落差策略、下单路径优选策略。

（4）组合套利策略主要针对期货市场上的跨期、跨市及跨品种套利的交易策略。组合套利策略包括均衡价格策略、套利区间策略、牛市跨期套利、熊市跨期套利等。

（5）高频交易是一种持仓时间短、交易量巨大、交易次数多、单笔收益率低的投资策略，人们从无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，依靠快速大量的计算机交易以获取高额稳定的收益。高频交易策略包括流动性回扣交易策略、猎物算法交易策略和自动做市商策略。

如下是量化投资中几种主要的投资交易策略：

（1）趋势跟踪策略。趋势跟踪策略追随大的走势，向上突破重要的压力线可能预示着更大一波的上涨趋势，向下突破重要的支撑线可能预示着更大一波的下跌趋势。趋势跟踪策略试图寻找大趋势的到来，在突破的时候进行相应的建仓或平仓的投资操作来获得超额收益。

趋势型指标进行择时的基本理念是顺势而为，跟踪市场运行趋势。在趋势策略中使用的技术指标是最多的，常用有：移动平均线（MA）、平滑异动移动平均线（MACD）、平均差（DMA）、趋指标（DMI）等。

（2）噪音交易策略。噪声交易是指交易者在缺乏正确信息的情况下进行密集交易的行为。有效市场中噪声只是一个均值为零的随机扰动项，但市场并不总是有效的，市场上有很多异常信息，往往有人能够提前获得这些异常信息，很可能对投资的判断提供重要的价值。噪声交易策略的运用主要是机构投资者通过计算得到市场的噪声交易指数，监测该指数的变化，根据其变化来设计量化交易策略。

（3）协整策略。在统计套利策略中，协整策略是应用最广泛的一种策略。协整套利的主要原理，是找出相关性最好的几组产品，再找出每一组的协整关系，当某一组投资产品的价差偏离到一定程度时建仓，买入被低估的资产、卖出被高估的资产，当价差均衡时获利了结平仓。协整策略包括协整检验、GARCH检验、TARCH检验以及EGARCH检验。

（4）多因素回归策略。多因素回归策略，也是一种被广泛使用的投资策略。这一策略利用影响投资收益的多种选择因素，并根据其与收益的相关性，建立多元回归模型，简化投资组合分析所要求的证券相关系数的输入，这类方法的代表是套利定价模型。

（二）量化投资策略组合

量化投资策略组合综合考虑交易商品、策略类别、策略数量、时间周期因素。量化投资策略组合相比较单一投资策略有以下优势：

（1）策略组合降低了对单一策略的依赖，当单一策略失去竞争力，使用策略组合的方式，可以利用不同产品价格变化、变化幅度、周期等多个方面把握投资机会，在一定程度上保证了稳定的收益率，盈利机会更多；

（2）策略组合可以分散单一策略的交易风险，降低风险，通过策略组合将投资风险分散化，尽可能规避市场风险、策略风险及系统风险等。

三、量化投资资产配置

资产配置是指资产类别选择，即投资组合中各类资产的适当配置及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理打破了传统投资组合的局限，它与量化分析结合，将投资组合作为一个整体，确定组合资产的配置目标和分配比例，深化了资产配置的内涵。

资产配置包括战略资产配置和战术资产配置两大类。战略资产配置是长期资产配置，针对较长时间的市场情况，控制长期投资风险以达到收益最大化。战术性资产配置是依据资产预期收益的短期变化，获取超额收益的机会。因此，战术资产配置是建立在长期战略资产配置过程中的短期分配策略，二者相辅相成。在长期投资活动的战略资产配置下，战术性资产配置利用其积极的灵活的投资机会，适当的配合战略资产配置，获取较高收益。

四、前景展望

在量化投资飞速发展的今天，它己经成为金融市场中不可忽视的一个领域，中国的金融市场在逐步发展及完善，中国的量化投资也会继续发展和前进，随着量化投资方面的加大投入，量化投资的进程加快，中国量化投资的前景无限。

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一、引言

量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。[1]

2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。

在此背景下，作者在本文中对于量化投资的概念、特点、策略、理论基础和发展做一个总结，希望为量化投资研究和实践做一些参考。

二、量化投资解读

（一）量化投资的定义

量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为：

量化投资是指将投资者的投资思想或理念转化为数学模型，或者利用模型对于真实世界的情况进行模拟进而判断市场行为或趋势，并交由计算机进行具体的投资决策和实施的过程。

（二）量化投资的特点

1.投资决策中能够客观理性，克服人类心理对投资决策的影响。传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。[2]量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。

2.能够通过海量信息的大数据处理，提高投资决策效率。我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工的工作量，提高了投资决策效率。

3.能够实现精准投资。传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。[3]

4.能够快速反应和决策，把握市场稍纵即逝的机会。量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，与人脑相比它能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，具有反应快速、把握市场稍纵即逝的机会的特点。量化投资在速度上最出色的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交易是通过高速计算机，在极短的时间内对市场的变化做出迅速的反应并完成交易。[4]

5.能够有效地控制风险，获取较为稳定的收益。与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较高超额收益的同时能够更好地控制风险，业绩也更为稳定。相关研究显示，1996年至2005年期间，量化投资基金与以所有传统主动型投资基金和偏重于风险控制的传统主动型投资基金的信息比率对比情况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地控制风险。

三、量化投资的策略

一般的量化投资的策略指的是用来实现投资理念或模拟市场行为判断趋势从而获取收益的模型。量化投资需要权衡收益、风险、交易成本、具体的执行等各个方面，一般情况下这些方面会形成相对独立的模块。有时候量化投资策略模型也会将风险、成本等方面融合在模型中。

（一）国外量化投资策略的分类

国外习惯上将量化投资的策略分成两大类，一类是阿尔法导向的策略，另一类是贝塔导向的策略。阿尔法策略（alpha strategy）是通过量化择时和调整投资组合中不同资产的头寸大小来获取收益的策略;贝塔策略（beta strategy）是通过量化的手段复制指数或者稍微的超出指数收益的策略。[6]相比而言，量化指数的贝塔策略相对更容易，所以一般情况下所说的量化投资的策略指的是阿尔法策略（alpha strategy）。

阿尔法策略主要有两种类型，分别为理论驱动模型和数据驱动模型。

理论驱动模型是比较常见的类型，这些策略是运用已经存在的经济、金融学的理论，构建策略模型，进行投资决策。理论驱动模型根据输入的数据的不同可以进一步分类，主要有基于价格相关数据的策略和基于基本面数据的策略。

数据驱动模型广泛的被运用于股票、期货和外汇市场，因为采用的数学工具更为复杂，相对而言难于理解，目前使用的还不是很多。与理论驱动模型不同，数据驱动模型认为进行投资决策其实是不需要理论的支持，运用数据挖掘技术，可以从数据（例如交易所的价格数据）中识别出某种行为模式或市场趋势，进而进行预测或者解释未来的模式，从中获取收益。

（二）我国量化投资策略的分类

国内比较常见的量化投资策略主要有两种分类方式，一种是按投资标的所在市场分类区分的量化投资策略，分为现货市场和衍生品市场量化投资策略。现货市场包括股票市场、ETF市场和债券市场，衍生品市场包括商品期货市场、股指期货市场、国债期货市场、外汇市场和期权与其他衍生品市场，国内运用较多的是投资于商品期货和股指期货等期货市场。

另一种分类方式是分为两大类：判断趋势的单边投机策略和判断波动率的套利交易策略。[7]单边投机策略主要包括量化选股和量化择时，套利交易策略主要包括股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、另类套利策略等，目前国内普遍采用的是这种分类方式。

四、量化投资理论的发展

（一）投资理论的发展

量化投资的理论基础最早可以追溯到上个世纪50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把数理工具引入到金融研究领域，提出了均值――方差模型和风险报酬与有效前沿的相关概念，这是量化投资接受的最早的严肃的学术成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在马克维茨研究的基础上得出了资本资产定价模型（CAPM），这是如今度量证券风险的基本的量化模型。

20世纪60年代，Samuelson（1965）与Fama（1965）[12]提出了有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH），这为后来在新闻量化交易等方面提供了思路和理论支持。20世纪70年代，金融衍生品不断涌现，对于衍生品的定价成为当时研究的重点。Black和Scholes（1973）[13]将数学方法引入金融定价，他们建立了期权定价模型（B-S模型），为量化投资中对衍生品的定价奠定了理论基础。在该理论之后，Ross（1976）[14]根据无套利原则提出了套利定价理论（APT），该理论是资本资产定价模型（CAPM）的完善和发展，为量化投资中的多因素定价（选股）模型提供了基础，这也是Alpha套利的思想基础。

20世纪80年代，期权定价理论倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以产生，金融工程着力于研究量化投资和量化交易。同期，学者们从有效市场理论的最基本假设着手，放宽了假设条件，形成了金融学的另一个重要的分支――行为金融学。

20世纪90年代，金融学家更加注重对于金融风险的管理，产生了诸多的数量化模型，其中最为著名的风险管理数量模型是VaR（Value at Risk）模型，这是量化投资对于风险控制的重要理论基础。[15]

20世纪末，数理金融对于数学工具的引入更加的迅速，其中最为重大的突破无疑是非线性科学在数理金融上的运用，非线性科学的出现为金融科学量化手段和方法论的研究提供了强有力的研究工具[16]，尤其在混合多种阿尔法模型而建立混合模型时是非常有效的一种技术。

（二）量化投资的数学和计算基础

量化投资策略模型的建立需要运用大量的数学和计算机方面的技术，主要有随机过程、人工智能、分形理论、小波分析、支持向量机等。[17]随机过程可以用于金融时序数列的预测，在现实中经常用于预测股市大盘，在投资组合模型构建的过程中，可以优化投资组合;人工智能的很多技术，例如专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等，可以运用于量化投资;分形理论用于时间序列进行预测分析;小波分析主要用于波型的处理，从而预测未来的走势;数据挖掘技术可以运用于数据驱动模型，还可以运用于设置模型的细节;支持向量机可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。

五、国内外量化投资实践的发展

（一）国外量化投资实践的发展

本文认为量化投资在国外的发展已经经历了四个发展阶段：

1.第一阶段从1949年至1968年：对冲阶段。该阶段是量化投资的萌芽阶段，该阶段具体的量化投资实践很少，主要是为量化投资提供的理论基础和技术准备，量化投资脱胎于传统投资，对抗市场波动，通过对冲稳定Alpha收益，但收益率低了。

2.第二阶段从1969年至1974年：杠杆阶段。在该阶段，量化投资从理论走入了实践。在投资思路上，因为原本的Alpha策略收益有限，通过放杠杆扩大第一阶段的稳定收益。实践方面，1969年，前美国麻省理工学院数学系教授爱德华・索普（Ed Thorp）开办了第一个量化对冲基金，进行可转债套利，他是最早的量化投资的者使用者。1971年，巴莱克国际投资公司（BGI）发行了世界上第一只被动量化基金，标志着量化投资的真正开始。

3.第三阶段从1975年至2000年：多策略阶段。在这一阶段，虽有一定的挫折，但总体上量化投资得到了平稳的发展。在投资思路上，由于上一阶段通过杠杆放大收益的副作用产生，放大以后的波动率又增大，从而转向继续追求策略的稳定收益，具体的手段是采用多策略稳定收益。实践方面，1977年，美国的富国银行指数化跟踪了纽约交易所的1500只股票，成立了一只指数化基金，开启了数量化投资的新纪元。[18]1998年，据统计共有21只量化投资基金管理着80亿美元规模的资产。[19]

4.第四阶段从2000年至今：量化投资阶段。这一阶段，量化投资得到了迅猛的发展，并且发展的速度越来越快。投资思路上，运用量化工具，策略模型化，注重风险管理。在实践方面，在2008年全球金融危机以前，全球对冲基金的规模由2000年的3350亿美元在短短的7年时间内上升至危机发生前的1.95万亿美元，受美国次贷危机的影响全球对冲基金规模有较大的回落，直到2008年之后，在全球经济复苏的大背景下对冲基金规模才开始反弹。

（二）我国量化投资的发展

本文认为，到目前为止，我国量化投资的发展的主要经历了三个阶段：

1.第一阶段从2004年至2010年：起步阶段。在这一阶段，由于我国没有足够的金融工具，量化投资在我国发展缓慢。2004年8月，光大保德信发行“光大保德信量化股票”，该基金借鉴了外方股东量化投资管理理念，这是我国最早的涉足量化投资的产品。2010年4月16日，准备多年的沪深300股指期货的在中金所的上市，为许多对冲基金的产品提供了对冲工具，从此改变了以前我证券市场只能单边进行做多的情况。

2.第二阶段从2011年至2013年：成长阶段。2011年，被认为是我国量化对冲基金元年，[21]而随着股指期货、融资融券、ETF和分级基金的丰富和发展，券商资管、信托、基金专户和有限合伙制的量化对冲产品的发行不断出现，这个阶段的量化投资真正意义上开始发展，促使该阶段发展的直接原因就是股指期货的出现。[20]

3.第三阶段从2014年至今：迅猛发展阶段。2014年被认为是“值得载入我国私募基金史册的一年”，基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制，推动了私募基金的全面阳光化，加速了私募基金产品的发行，其中包括量化对冲型私募产品。2014年称得上我国量化对冲产品增长最迅速的一年，以私募基金为代表的各类机构在量化对冲产品上的规模均有很大的发展，部分金融机构全年销售的量化对冲基金规模超过了百亿。

2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大的促进作用。4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。

六、总结

量化投资的技术、策略、硬件设施条件都在飞速的发展，与传统的投资方式相比，量化投资有着自身的特点和优势。尤其是量化对冲产品，以其长期稳健的收益特征，成为目前“资产荒”下对信托、理财产品和固定收益产品良好的替代产品。未来随着我国股指期货、融资融券、国债期货、期权等金融产品的不断创新，以及股指期货市场未来逐步恢复正常，量化投资发展前景不可限量。

参考文献

[1]徐莉莉.量化投资在中国的发展现状[R].渤海证券研究所：金融工程专题研究报告，2012.

[2]廖佳.揭开量化基金的神秘面纱[J].金融博览（财富），2014，（11）：66-68.

[3]王力弘.浅议量化投资发展趋势及其对中国的启示[J].中国投资，2013，（02）：202.

[4]Durbin，M. All About High-Frequency Trading： The Easy Way To Get Started[M]. McGraw-Hill Press，2010.

[5]蒋瑛现，杨结，吴天宇，等.海外机构数量化投资的发展[R].国泰君安证券研究所：数量化系列研究报告，2008.

[6]Rishi K. Narang. Inside the Black Box： The Simple Truth about Quantitative Trading[M]. Wiley Press，2012.

[7]丁鹏.量化投资――策略与技术[M].北京：电子工业出版社，2014.

[8]Markowitz，H.M.. Portfolio Selection[J].Journal of Finance，1952，2：77-91.

[9]Sharpe，W.F. Capital asset prices： A theory of market equilibrium under conditions of risk[J]. Journal of Finance，1964，19（3）：425-442.

[10]Lintner. The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets[J].Review of Economics and Statistics，1965，47（1）：13-37.

[11]Mossin.Equilibrium in a Capital Asset Market[J]. Econometrica，1966，Vol.34（4）：768-783.

[12]Fama，Jensen，and Roll. Investor sentiment and Stock Returns[J]. Journal of Political Economy，1969，（12）34-36.

[13]Black Fischer，and Myron Scholes，1973.The Pricing of Options and Corporate Liabilities[J].Journal of Political Economy，1973，81（3）：637-654.

[14]Ross.The arbitrage theory of capital asset pricing[J].Journal of Economic Theory，1976，13（3）：341-360.

[15]Jorion，Philippe.Value at Risk：The New Benchmark for Managing Financial Risk （3rd ed.）[M]. McGraw-Hill Press，2006.

[16]戴军，葛新元.数量化投资技术综述[R].国信数量化投资技术系列报告，2008.

[17]丁鹏.量化投资与对冲基金入门[M].北京：电子工业出版社，2014.

[18]郭喜才.量化投资的发展及其监管[J].江西社会科学，2014，（03）：58-62.

[19]Ludwig B.，Chincarini. The Crisis of Crowding： Quant Copycats，Ugly Models，and the New Crash Normal[M]. Wiley Press，2013.

[20]曾业.2014年中国量化对冲私募基金年度报告[R].华宝证券：对冲基金专题报告，2015.

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关键词：煤矿井下测量；问题；解决方案

Abstract: the mine production in the most important environmental is mine well measurement. It is the important guarantee of mine safety mining, coal mine production in the whole construction process, do well the foundation work measurement is normal in order to ensure safety mining. However, in the actual measurement of, also hard to avoid can appear a few small errors and omissions. So we should measure workers the good habit, for the future work to bring efficiency and security, the following is mine survey of the case and the easy on the problems and solutions.

Keywords: coal mine underground measurement; Problem; solutions

中图分类号：P631.8+1 文献标识码：A文章编号：

矿山井下测量工作的特点

煤矿测量工作是煤矿生产建设的重要环节，也是煤矿企业的重要组成部分。它是煤矿生产建设、改造和编制长远发展规划等技术工作的基础。煤矿井下测量工作的主要工作环节包括以下几个方面：建立地面和井下测量的控制系统，这个系统为各种不同的井下测量工作提供相关的可靠数据，对于地面系统：要根据国家相关文件要求，对地面设施的建设进行相关测量；对于井下系统，在煤矿生产的每一个井下环节，对井下的环节根据国家的规定进行监督；利用测绘资料，解决在煤矿生产中的相关问题，并为煤矿灾害的预防、救护提供有关的测绘资料，建立有关地表、岩层和建筑物变形方面的观测平台，方便分析矿井表面的地形情况，从而完成矿井表面的地籍测量工作。井下的测量工作，是对井下巷道进行测设、标定，收集信息资料就是要测绘各种煤矿井下相关测量图，满足煤矿企业在井下的生产需要；根据矿区的地表状况，设计和修改各类煤柱，完成井下的各种测目标，分析并解决井下工作的相关问题，并且要参与煤矿企业的长久生产发展的工作制定[1]。

矿山井下测量工作的常见问题

2.1在井下遗漏工具

在井下开展测量工作的时候，有时因为粗心大意，会将自己的测量工具忘在地面办公场所，例如，可能会忘记垂球、记录本、笔、工具袋等这些体积比较小方便随手携带的物件，到达井下工作点后，在没有工具的情况下也不可能完成测量工作，因此必须返回井上拿回工具，这样就会耽误施当天测量进度，造成工作效率降低；另外一种情况，再井下完成测量任务后，把棱镜、三角架、工具忘记带，落在工作地点或载人车上，造成测量工具的丢失。

2.2观测员读错、记录员听错数据

观测员是施行测量工作的主体，认真谨慎的态度在工作中是不可缺少的，在工作时应该时时刻刻保持，记录员应认真细心听取读数，他们较小的失误可能会造成意想不到的后果。他读错的时候往往会发生在整度上。如弯道标定时，其中前视读数为180°整，此时度盘刻画线179°和180°两个数正好卡在游标线的两端。仪器操作员错把180°，读成了179°，方位正好错了1°，用这个错误的结果进行标定，最终造成测量错误。目前我矿井下测量所用大部分是电子仪器，井下潮湿和重金属都容易造成仪器不工作，导致测量误差的出现。在井下测量记录时观测员和记录员之间不互相确认听到和记录的数据，就很有可能产生误差，案例：观测员在施测时转角度，转角读数为180.00746，而两者不回数确认，结果转成180.46700，造成偏差2米[2]。

2.3选择测量点时出现误差

测量人员在进行实地测量时，有时候为减少工作量和图方便，将自己的测量点选择在木棚或比较破碎的顶板上，虽然这样定点速度很快，但是经过一段时间后，木质顶板和易碎顶板会被腐蚀，或者在放炮爆破岩石的时候，顶板上的定点都有可能被震掉；因此，这种图方便的定点方式容易导致较大的误差，不利于以后的测量及复查定位。

2.4数据的遗漏

尽管测量工作中有规定，并且长期以来工作习惯，必须认真谨慎，但是测量人员难免有时会遗漏，造成一些失误；在地面记录数据时遗漏记忆方位角、边长，导致不能进行解算，妨碍了按时标定；有时井下作业数据丢失，使测量的结果不准确不完整，例如遗漏前视点高、仪器高、巷道高度、点距两帮的距离等等。尤其是在测量后的前视点高的时候，总是有测量人员忙着标定，却忘了记录相关的数据，致使无法计算巷道标高。

2.5复测不到位

由于施工进度快，工作量大，使井下复测跟不上，出现测量遗漏现象，造成工作面偏差，工程项目不能及时完成，造成严重的资源浪费和损失。例如：我矿有一个工作面在开口时，进行了标定，由于施工进度过快，在进行复测时工作量较大，漏测了开口时的两个拐点，在工作面施工1200米贯通时，发生近20米的偏差，导致工作面偏离较大，不能按时回采，只能重新施工了一条巷道，给工作面衔接和安全生产带来了极大的困难，给测量工作和开采工作带来被动[3]。

完善矿山井下测量工作的策略

3.1下井前注意检查工具

下井工作前，由组长或主要测量人员先检查自己的测量工具比如笔、线、起始数据、钢钉、坡度规、垂球、皮尺、钢尺、红漆等是否齐全，也可以安排测量人员相互检查，认真清理，核实对方的测量工具，保证测量工具齐全后下井工作；还可以选定比较细心的后勤管理人员管理测量工具，下井前，直接由后勤管理人员清点后交给测量人员，这样可以防止忘带测量工具的现象发生。

3.2加强员工培训

加强业务培训，提高测量人员素质，使每个测量人员多学多练，加强责任心，形成良好的工作习惯；在地面对算时认真核对起算数据、检查井下测量角度、核对各种资料，做到准确无误；在井下进行测量时，前后测量人员尽量在测量点周围清除各种影响测量结果的干扰因素，组长或主测也应该亲自核实测点及前后视测点的位置，这样可以避免工作人员用错测点。

3.3准确使用测量工具

在对井下巷道进行测量时，很多测量人员由于不细心可能将南北方向弄反，为了避免这种错误发生，工作人员在进行测量以前，一定要保持认真的态度，运用陀螺全站仪确定对南北方向。此外，记录人员记录数据的同时，也要同时绘制测量草图，这样可以方便检查方位测量结果，如果以后发现方向弄反，可以在原来的测量方位上加上180度，纠正误差。测量坡度的时候，测量人员和记录人员都要注意角度的正负值，一旦测量人员读错数据，记录人员要及时指出错误。要正确使用陀螺全站仪，这样才能使测量结果不会出现较大的误差，提高测量结果的准确性。

3.4定位好测量点

测量人员进行井下测量时，在顶板上选择导线点时，应选择顶板比较牢固地方，防止导线点脱落。此外，为了避免导线点因为震动等原因出现移动，最好将导线点固定在顶板岩石稳定或者淋水少的顶板，这样可以防止定点发生移动而导致的测量误差。在实际工作中，若发现方位角与设计巷道的实际方位出入在5分以上，而测点基本上都在巷道的同一个位置上；在直线巷道的延线中，水平角出入在10分以上。

3.5严格遵守测量规程

严格执行《煤矿测量规程》和实施细则的要求，及时复测，并逐点测量起始点至巷道施工导线点，并认真进行内业整理对算，如果误差较大则需重新复测；在井下现场标定时，要求测量人员认真对起算数据进行核对并互算，确保无误，方可标定。

结语

除以上内容外，还要加强测试人员的培训及实践，通过工作和实践的积累，养成良好习惯。加强专业遗漏点的学习，如在读数中出现的各种问题，如整度的读法，水平角在不规则情况下的推算等。同时，在实际工作中，若发现方位角与设计巷道的实际方位有出入，而测点基本上都在巷道的同一个位置上，在直线巷道的延线中，水平角出入在10分以上。此时，应对此水平角进行复测检查，若无误方可继续进行测量。在测量工作中，测量人员不仅要有过硬的测量技术，同时也要具备细心不怕麻烦和良好的心理素质，这才是做好测量工作的关键。

参考文献：

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前言

大力加强工程质量检测体系的建立建设，已经成为全省乃至全国建设工程质量的科学标准。但同时我们也发现，伴随着行业的发展，一些现存的建设工程质量检测体系已经体现出了一定的不协调、不适应性。因此，如何建立和完善现有的工程质量检测体系，从而提高建设工程质量检测水平和确保工程质量，就成为了当前重中之重的任务。我们要从使用、地位、管理、技术条件、观念和职能等方面加以改正和明确，更好的为工程质量水平的提高、工程质量监督体系的完善和社会需要做出应有的贡献。

一、工程检测质量管理体系的建立问题分析与研究

工程检测质量管理体系的建立步骤一般分为统一思想、学习理解、组织实施和接受评审4个阶段。主要工作如下：

1、领导的认知和重视。质量管理体系的建立，领导层的认知和重视是关键性的，质量管理八项原则也将“领导作用”放在第一位。领导层必须有坚强的决心和坚定的信念。按《实验室资质认定评审准则》的要求建立、保持和改进实验室质量管理体系，必然要打破一些不合标准要求的旧传统、旧习惯、旧程序，甚至于要损害一些“重要”人物的利益和权力，必然会有一定的阻力，因此领导层必须有“不换思想就换人”的决心，凡不配合质量体系管理工作的人员就要其让位置，只有这样才能保正质量体系管理工作顺利进行，否则检测工作是不可能有效地运行和开展。

2、确定质量方针和质量目标。质量方针是实验室总的质量宗旨和质量方向，是宏观性的。作为出具公正性检测报告的实验室，应以“公正性”为宗旨，而“公正性”必然要求数据“准确”，而数据“准确”就要求检验方法“科学、先进、有效”，此外应以“高效、低价”来保证顾客满意。因此“公正、准确、科学、高效、满意”就是一般检测项目追求的质量方针。质量目标是检测项目在质量方面追求的目的。检测项目的质量目标应在质量方针的框架下开、细化和落实，质量目标应尽可能量化，质量目标应有一定的高度和跳跃性，不应该太容易实现，但也不应该高不可攀，令人失去信心。质量目标一般以通过努力，在3 ～ 5年内能实现为宜。

3、文件化的质量体系建立。质量体系一般以文件化的形式表现出来，这是质量体系存在和运行有效的证据，是规范监测工作过程和行为的制度。质量负责人、技术负责人应根据检验工作的性质、规模、人员素质等因素，组织编制相应程度的质量体系文件，文件一般分为4个层次，第1层为《管理手册》，是实验室质量工作的指导性文件；第2层是《程序文件》，主要描述质量体系所涉及的活动的程序；第3层为《作业指导书》，包括标准和设备的操作规程、制度及其它必要的作业指导性文件；第4层是质量记录，包括各种计划、报告、记录、表格等。《管理手册》要紧扣《实验室资质认定评审准则》，明确规定检测单位的组织机构、法律地位、质量方针、质量目标和承诺、各个岗位的职责、现有人员、设备、检测能力等，是实验室质量活动的纲领性文件。《管理手册》的编制要注意质量体系的整体性和质量过程的完整性，《管理手册》要素要全面、职责要定位、机构要清晰、程序要明确、内容要简洁、接口要衔接。《程序文件》是在《管理手册》的框架下对《管理手册》所要求的工作程序的细化，叙述要细致，最重要的是应有可操作性。每个程序要紧扣5W1H（what、who、when、where、why、how）及实验室自身情况进行描述，《程序文件》不能有漏项。《作业指导书》主要是《检验细则》、《操作规程》、《运行检查》、《检验标准》以及检验方法所涉及的各种文件，一般当规范、标准、技术文件未明确，以至操作过程不能控制和再现时，应编制《作业指导书》。《作业指导书》是具体过程的操作，必须具有可操作性，忌空洞。记录是质量活动的证据，检测单位应根据《管理手册》、《程序文件》的要求编制充分的质量技术记录和质量管理记录，记录的格式应适宜、充分和有效，保证工作活动能够再现。记录应在检验过程中及时记录，不能事后补记，不能涂改，记录应署名。所有文件和表格应分类编号，编号中应有版本号，以方便文件的修订。质量负责人要对质量体系的管理性文件进行全面检查和审核，技术负责人要对质量体系的技术性文件进行全面检查和审核，以保证质量体系所有文件的衔接性、协调性，文件不能出现互相矛盾、前后不一或职责落空的现象。对所有文件应进行受控管理，保证所用文件是有效版本，以避免无效、作废文件的非预期使用，导致检测结果无效。对文件的受控管理除文件标识外，一定要先由责任部门进行审查、批准，确保文件适宜、有效。其次对受控文件的发放一定要有发放记录，知道某份文件发出去多少份、在哪个地方，以便于更新文件时可以追溯，确保所发出的所有受控文件均得到更新，保证各部门、人员使用文件的一致性。有的仅在文件上盖一个受控章，难以保证无效文件的及时替换，是不正确的。

二、工程检测质量管理体系的运行问题分析与研究

质量管理体系建立后就要进行体系运行，体系运行是执行文件、实现目标、保持管理体系持续有效的过程。体系文件必须得到贯彻实施，才能达到控制各种影响管理体系因素，保证检验过程和报告符合规定的要求。并在符合的过程中，寻求改进的机会和可能，使体系不断完善，以满足顾客增长的需求和期望。建立质量管理体系目的是在于使检验工作质量和检验报告符合要求，使顾客满意。在运行过程中必须考虑有效性，过程是否正确识别、是否按规定运行等，因而必须在合适的时期进行验证，加强监视和控制，手段有内审、顾客满意度调查、过程有效性评价、统计技术进行质量控制、检测单位之间的比对和能力验证、标准物质检测等。质量管理体系运行的3个标志：一是能够对所有影响监测工作质量的活动进行有效和连续控制，影响检测结果的所有因素都处于受控状态，以减少或消除质量问题的产生；二是能够注重并且能够采取预防措施，减少或避免问题的发生；三是一旦出现质量问题，应迅速反馈、及时研究，得出纠正和预防措施，防止问题再发生。质量管理体系的4个特性：系统性、全面性、有效性和适应性。

三、结语

建设工程检测质量管理，是质量管理的重中之重。需要检测结构按照科学、公正的原则建立并运行质量管理体系，加强检测工作的监督管理，重视检测结构的基础建设，提高检测技术水平和检测工作质量，确保检测结构以公正的行为、科学的手段、准确的结果，为社会提供有效的服务。只要提高并完善质量检测体系，切实履行国家建筑标准，并加强质量管理，这些现有的问题完全可以避免，再结合相应的措施，我国建筑业的质量控制，一定能取得更大的成就。

参考文献：

[1]贺子瑛 李毅卉 浅析建设工程质量监督模式[J] 《山西建筑》2010