有趣的小實驗

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇有趣的小實驗范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

有趣的小實驗范文第1篇

今天，我給同學們做了一個有趣的小實驗——吹泡泡。這個實驗特別簡單，只需要一個小瓶子、一點兒水、幾滴洗滌靈和一根較粗一點的吸管。

我把這幾樣物品擺在桌上，同學們好奇地看著我，這些東西到底能做什么實驗呢？我首先把水倒入事先準備好的小瓶中，然后把洗滌靈倒進水中。接著，我把準備好的吸管放入水中，按順時針方向攪了幾下，再小心翼翼地把吸管拿出來。我看了大家一下，他們都在很專注地看著我。這時，我深吸了一口氣，輕輕地向吸管里吹進。忽然，在吸管的另一端出現了一個小泡泡。同學們看著這個圓圓的、晶瑩的小泡泡，一下子來了興趣，個個躍躍欲試。于是，我把事先準備好的吸管發給大家，每個人都吹出了好多個泡泡，頓時，教室里飄起了五光十色的泡泡，變成了一個泡泡的世界。這時，不知道誰問了句：“為什么會吹出泡泡呢？”對啊，這是為什么呢？大家你看看我，我看看你，然后把求助的目光一齊投向老師。

老師看著大家不解的樣子，微笑著說：“讓我來告訴你們泡泡形成的原因吧。由于水和洗滌靈混合在一起時，水分子和洗滌靈分子表面有粘性，形成張力。水表面分子間的相互吸引力大于水與空氣之間的吸引力，就像被粘在一起一樣。如果水分子之間過度粘合在一起，泡泡就不易形成了。而洗滌靈‘打破’了水的表面張力，把表面張力降低到只有通常狀況下的1／3，這正是泡泡所需要的最佳張力，于是就形成了泡泡。”

同學們聽后點點頭，這個實驗真是太有趣了！沒想到一個簡單的實驗中還蘊含著這么深奧的科學道理呢！

有趣的小實驗范文第2篇

今天老師布置了一個作業，是讓我們回家做個小實驗．

分別有兩個瓶子里裝滿水，一個瓶子里裝滿涼水，一個瓶子里裝熱水，熱水瓶子里放上了一些紅色顏料。準備工作完成后，我又拿了一張塑料透明紙吸到涼水瓶子口上，輕輕把瓶子倒過來，扣在熱水瓶子的口上，我再小心翼翼地把塑料紙抽出來紅色的養料便一個勁的向上飄，不議會兩個瓶子都成紅色的了。

接著我又把熱水瓶子放在了上面，涼水瓶子放在了下面顆紅色顏料依舊在熱水瓶子里，并沒有使兩個瓶子都變成紅色的。

有趣的小實驗范文第3篇

今天，我到小記者班，老師說：“咱們做個實驗”。老師拿出一個杯子，把杯子倒滿了水，老師問我們：“要是把一張紙放到這個杯子口上，倒過來會怎么樣呢？”同學們七嘴八舌，議論紛紛，你一言我一語的說者，有的說紙不會濕，有的說紙會濕，還有的說水不會灑出來。

開始實驗了，老師快速的把杯子倒過來，這時教室里靜悄悄的連針掉到地上的響聲都能聽見，有的同學的眼睛眨也不眨。開始實驗了，我第一個上臺，單失敗了，后來的兩位同學都成功了。

我們想知道是什么原因，老師告訴我們是大氣壓力。這個實驗真有趣！

有趣的小實驗范文第4篇

關鍵詞：正交試驗；提取工藝；優選

Abstract：Objective Optimization study on extraction technology of xiaoban quyu tablets. Methods Using the orthogonal experiment， optimization study on extraction technology， Dan phenolic acids B， ferulic acid and dry paste volume as index to investigation water added， extraction times， adding water multiples of extraction technology and finally determined angelica， salvia miltiorrhiza， cortex dictamni， kochia scoparia， fructus xanthii etc best water extraction process. Results The best extraction process is add 10 times water quantity， extraction 90min， extraction 2 times. Conclusion Offer scientific basis for extraction process and the next research work.

Key words：Orthogonal test； Extraction process； Optimization

消斑祛瘀片由老中醫驗方演變而來， 傳統醫學認為皮膚色斑是因肝腎不足、肝郁化火、脾胃虛弱，氣血不能上榮于面，火燥精滯而成，治療多以疏肝解郁、補腎、活血、健脾益氣為主，本方從肝下手，五臟共調，臨床上療效確切。

1 試驗材料與儀器

1.1儀器 高效液相色譜儀；二極管陣列檢測器、柱溫箱，色譜工作站，分析天平。

1.2試藥 丹酚酸B（808-9301）對照品、阿魏酸（110773-201411）對照品。所用乙腈、甲醇為色譜純，水為自制純水，其他為分析純。

2 方法與結果

2.1提取工藝的正交試驗設計 當歸、丹參、白鮮皮、地膚子、蒼耳子等以水回流提取，采用正交試驗考察加水量（A）提取時間（B）和提取次數（C）。正交表見表1。

2.2丹酚酸B、阿魏酸的含量測定方法

2.2.1色譜條件及系統適用性試驗 色譜柱：Agilent ZORBAX SB-Aq（4.6mm×250mm，5μm）；加Agilent SB-Aq C18保護柱（1.0mm×20mm，5μm），流動相乙腈-甲醇-0.1%磷酸水梯度洗脫（洗脫程序見表2），檢測波長316nm，流速1ml/min，柱溫：35℃，進樣量：20μl，系統適應性試驗見圖1，保留時間阿魏酸為23min，丹酚酸B為36min。

圖1 A 混合對照品HPLC色譜圖 B 樣品HPLC色譜圖

2.2.2線性關系考察 分別精密的量取上述混合標準品溶液4、8、12、16、20、30μl注入高效液相色譜儀，照已確定的色譜條件進行測定，記錄色譜峰面積，繪制標準曲線，按照峰面積的積分值（Y）對進樣量（X）采用線性回歸，計算后回歸方程分別為丹酚酸B Y=1158593.4255X-64756.7089，r=0.9996，線性范圍0.90～6.72μg。阿魏酸Y=5253182.5779X-16651.9231，r=0.9998，線性范圍0.04～0.30μg。

2.2.3供試品溶液制備 藥材的稱取嚴格按處方的比例，共9份，同時按照表1中正交表的加水回流提取，濾過，合并濾液，備用。然后精密量取上述溶液適量并置水浴蒸干，轉移到10ml容量瓶，甲醇定容，0.45μm濾膜濾過，取續濾液，即得。

2.3方法學考察

2.3.1精密度試驗 取丹酚酸B、阿魏酸對照品溶液，按照各自液相方法重復進樣6次，20μl/次，測定峰面積，得出RSD分別為0.56%、1.25%，表明儀器精密度良好。

2.3.2穩定性試驗 供試品溶液分別于0、1、2、4、8h各進樣一次，20μl/次，測定峰面積，得出RSD分別為0.38%、0.45%，表明供試品溶液在8h內穩定。

2.3.3重復性試驗 供試品溶液6份，分別按照色譜條件進行測定， RSD分別為0.38%、0.45%，表明方法重復性良好。

2.3.4加樣回收試驗 已知含量的供試品溶液取3份，分別精密加入丹酚酸B和阿魏酸對照品溶液按“2.2.3”項方法制備供試品溶液，按“2.2.1”項下色譜條件進行測定，計算的丹酚酸B平均回收率為100.1%，RSD為1.85%，阿魏酸平均回收率為98.5%，RSD為2.25%。

2.4干膏量的測定 精密吸取水提濃縮液50ml，用80%乙醇醇沉，取上清液置于已干燥至恒重的蒸發皿中，水浴蒸干，干燥恒重，稱定重量，計算干膏量。

2.5結果 正交試驗安排及結果見表3，結果分析見表4。

根據本方配伍規律，確定以上指標的優先順序為：丹酚酸B>阿魏酸>干膏量。首先指標性成分比干膏量重要的多，丹酚酸B為君藥成分，重要性大于臣藥，記5分，阿魏酸記3分，干膏量記2分，總分10分。

3驗證試驗

按處方量稱取藥材3份，按選定的最佳提取工藝提取，測定各指標成分含量，表5。

4 討論

從以上試驗結果來看，第8組綜合得分最高。近年來中藥復方提取的研究很多，關鍵是如何選擇優選指標，以及對所選指標的評價，選擇君臣藥為主要考察指標，又加入水提醇沉干膏量這一指標，兼備中藥復方成分多復雜的特點，更合理有效的反映提取效果，為今后科研提供了一定參考。

參考文獻：

[1]國家藥典委員會.中華人民共和國藥典：2010年版一部[M].北京：中國醫藥科技出版社，2010：286.

[2]張啟偉，張穎.液相色譜法測定丹參中丹酚酸B[J].中國中藥雜志，2001，12：848-849.

有趣的小實驗范文第5篇

一、技術分析簡介與文獻綜述

技術分析最早出現于日本的米市，當時出現的分析方法是現在K線理論的基礎。K線理論雖然出現得很早，但是沒有提升為一個系統的理論，只能認為是技術分析的早期萌芽。對當今技術分析方法影響最大的是查理斯?道，他對市場的基本觀點和認識經過自己和其他人的總結形成了道氏理論。該理論出現在1890年前后，并被認為是技術分析的開山鼻祖。

技術分析的三大假設是：市場行為包含一切，價格向趨勢移動并保持趨勢，歷史會不斷重演。技術分析理論認為證券的價格是資金和投資信念支撐起來的，與其絕對價值無關，引起證券的實際供需量及其背后起引導作用的種種因素，包括市場上投資者對未來的希望、擔心、恐懼等等，都集中反映在證券的價格和交易量上。因而投資者可以通過對證券的市場行為所做的分析，觀察分析證券市場中過去和現在的具體表現，應用有關邏輯、統計等方法，歸納總結出在過去的歷史中所出現的典型市場行為特點，得到一些市場行為的固定模式，并利用這些模式預測證券市場未來的變化。

技術分析僅僅考慮市場行為，注重結果但不講究分析方法的因果關系和嚴格的科學邏輯；再加上“價格的可預測性”這一技術分析的基本理念，與新古典金融理論兩大基石之一的有效市場假說（EMH）相違背，從而導致技術分析雖然在投資界得到了廣泛的關注和應用，但在學術界卻影響較小。關于股票交易策略的研究，或者只是簡單的使用移動平均交易規則，其目的只是為了檢驗市場的有效性；或者通過建立模型來對股價的中長期變化進行擬合，利用股市預測選擇投資組合，均取得了較好的結果。孫碧波針對上證指數進行了標準檢驗，王志剛等運用前向人工神經網絡方法對我國股票市場技術分析非線性預測能力進行了實證檢驗，他們都發現使用移動平均規則能帶來較高的收益。余峰等提出了基于自由現金流量的證券投資策略，并對我國證券市場進行了動態實證分析，均取得了較好的投資收益。隨著越來越多的學者通過實證研究發現支持技術分析有效的證據，以及打破有效市場假說的信息不對稱理論和行為金融理論的出現，技術分析越來越引起了學術界的重視。

具體來說，技術分析包括K線分析、切線分析、形態分析、指標分析等。其中指標分析具有較少受到個人主觀意識影響、分析更具客觀性的優點，從而受到了投資者的青睞。技術指標大致可分為趨勢指標、反轉指標、震蕩指標和輔助指標，趨勢指標中最具有代表性的便是均線和MACD。因為均線指標和MACD中都具有參數，而不同取值的參數對于指標投資的效果會產生很大影響，因此選擇合適的指標對于趨勢分析有著至關重要的作用。

二、檢驗模型的建立

我們通過建立模型，來檢驗利用趨勢指標進行投資的效果及其在中美兩國的有效性，并試圖尋找出最優參數，以獲得盡可能高的投資收益。模型計算的工具為C語言、EXCEL和SPSS。

（一）模型的設定

為了能夠建立模型，更好地研究問題，這里需要作出一些設定：

1、在投資開始時，投資者只持有現金而不持有證券，且整個投資期內投資者不會追加或撤出資金；

2、在投資期內，投資者只持有證券或只持有現金，而不會同時持有兩種資產，投資者持有的現金不產生任何利息，不考慮成分股發放的現金股利，即投資者的收益只能通過買賣證券的資本利得實現；

3、投資者的交易成本在整個投資期內是恒定不變的，這里假設買賣成本分別為1‰和2‰，交易價格為當日的收盤價，且不考慮買賣行為對市場的沖擊；

4、不考慮日內交易，考慮到研究標的實際情況，不會出現漲跌停現象從而影響交易；

5、不允許使用杠桿交易，不允許做空交易，從而限定了投資者不會中途退場。

（二）模型的建立

1、均線指標模型。均線最基本的作用是消除偶然因素的影響，留下反映其本質的數字；此外，均線還有平均成本價格的含義。交易軟件中常用的均線主要為移動平均線（MA）和平滑移動平均線（EMA），其中移動平均線（MA）是用得最多的一種。均線指標最經典的用法是格蘭威爾法則，但該法則缺乏量化計算檢驗，使用時依賴于投資者的主觀判斷。此外，市場上常見的還有這么兩種用法：一種是當證券價格向上突破均線MA（i）且持有現金時買入，當證券價格向下突破均線MA（i）且持有證券時賣出；另一種是當短期均線MA（i）向上突破長期均線MA（j）形成黃金交叉且持有現金時買入；當短期均線MA（i）向下突破長期均線MA（j）形成死亡交叉且持有證券時賣出，其中i

我們采用市場上對均線指標最常見的用法來進行實證檢驗，即當證券價格向上突破均線且持有現金時買入，當證券價格向下突破均線且持有證券時賣出。這里的均線分為MA和EMA兩種來驗證，其計算公式為：

MA■（n）=■■C■

EMA■（n）=■C■+■?EMA■（n）

其中C■是證券t日的收盤價。

2、MACD指標模型。平滑異同移動平均線（MACD），是一項利用短期均線與長期均線之間的聚合與分離狀況，對買進、賣出時機作出研判的技術指標，是對均線指標中黃金交叉和死亡交叉的拓展。我們按照MACD指標發出的買賣信號進行交易。即：

（1）計算EMA，即當日EMA（n）=■×當日收盤價+■×昨日EMA■（n）；

（2）計算DIF，即DIF=EMA（n1）-EMA（n2），其中，n1

（3）計算DEA，即當日DEA（n）=■×當日DIF+■×昨日DEA■（n）；

（4）計算BAR，即BAR=2×（DIF-DEA）。

當DIF向上突破DEA時則買入，當DIF向下突破DEA時則賣出。因為對MACD指標的三個參數都遍歷賦值將會得到海量數據，不利于分析并找出其中的規律，所以將指標中影響最小、計算DEA時的參數取默認值，即n=9。

（三）模型所要計算的結果

對于這些模型采用不同的參數，由于不同模型所采用的投資期是一致的，因此這里不需要計算出年化收益率來進行比較。通過這三種模型計算出當投資期結束時的總收益為：

RT=■

在使用均線和MACD指標進行交易時，僅從總收益率的角度來衡量指標的有效性有一定的局限。由于不允許中途退場，就算投資者在整個投資期所面臨的風險也意義不大。這里引入成功率的概念以反映波段操作正確的概率。在使用模型進行買賣時，如果本次操作買入的價格低于最近一次賣出的價格，或是本次操作賣出的價格低于最近一次買入的價格，則本次操作定義為成功交易。成功率：

rs=■

為方便比較使用波段操作的效果，定義永久持有收益為標的指數在整個投資期最后一天的價格與第一天價格的比值，這個收益也就是市場上的平均收益。

三、均線指標模型的計算與分析

考慮到標的證券的代表性，我們選用滬深300指數和標準普爾500指數（S&P500）的日線數據來作為研究標的，以研究趨勢指標在中美兩國的有效性。對于滬深300指數，選取投資期為2005年1月4日至2014年6月30日；對于S&P500，則分別選取投資期為2005年1月4日至2014年6月30日以和滬深300指數相對應，以及選取投資期為1950年1月3日至2014年6月30日來考察整個S&P500的歷史。由于均線指標適用于中短期投資，因此在計算時所選用的均線參數均最大為120。

（一）均線指標

1、對于滬深300指數，當參數較小時容易發出買賣信號，從而導致頻繁交易（交易次數隨著參數的增加急劇下降，當參數大于35時才開始比較穩定），由于交易成本的存在，使得總收益較低，當參數較大時，利用均線指標投資將會戰勝市場。不管是用MA還是EMA計算，利用均線指標投資的成功率都不高，其數值基本集中在0.2到0.4之間，且成功率與參數之間呈現出較明顯的遞減關系。成功率的均值分別為0.2685和0.2595，這說明在一定時間內“套牢”或“踏空”的可能性是很大的。（部分計算結果見表1）

總體來說，對于滬深300指數利用均線指標投資可以獲取超額收益。

2、對于S&P500指數，計算結果則顯示，不管投資期是2005年1月4日至2014年6月30日還是1950年1月3日至2014年6月30日，也不管是使用MA還是EMA計算，利用均線指標投資幾乎完全不可能獲取超額收益。而且，該指標投資的成功率也很低，多集中在0.2到0.4之間。（部分計算結果見表2）

總體來說，對于S&P500指數，利用均線指標投資是徹底失敗的。

（二）改進研究樣本后的均線指標檢驗

在上面的分析中，只考慮了幾個樣本，并對計算結果進行了直觀上的分析。為使得研究結果更具有統計意義上的顯著性，需要增加樣本。現在以2005年1月4日至2014年6月30日中以5年為一個周期，通過在計算時采用每日滾動的方法，對滬深300指數獲得968個樣本，對S&P500指數則獲得1125個樣本。（部分計算結果見表3）

計算結果表明，不管是MA還是EMA，對于滬深300指數利用均線指標大多數情況下是可以戰勝市場的，尤其是一些參數可以獲得遠遠高于市場的收益，只是成功率仍然不高。對總收益的均值和參數之間、成功率均值和參數之間進行回歸分析，沒有發現任何顯著的回歸關系。不同時期選取不同參數，獲得的投資總收益也是不一樣的，沒有哪一個參數能夠在全時段“通殺”。

計算結果還表明，當證券價格單邊上漲時，采用均線指標的投資收益不如買入并永久持有策略。利用均線指標能夠戰勝市場，主要是因為當市場單邊下跌時幫助投資者及時止損，而不是在市場上漲時多獲利。實證也證明了，如果能夠利用均線指標及時避開每一次大跌，并在上漲時能適當獲利，則在長期內必定能獲得大量的超額收益。

對于S&P500指數，利用均線指標投資的總收益低于永久持有收益，只有個別參數能夠“偶然地”超過市場表現，其最好的投資策略依然是永久持有證券。這是因為S&P500指數走勢相對平穩，難以出現暴漲暴跌。這也說明了為什么美國投資者熱衷于基本分析、套利分析或是進行指數化投資，對技術分析則相對不感興趣。

（三）MACD指標

1、對于滬深300指數，對于大部分（88.32%）的參數取值，通過MACD指標進行投資戰勝了市場。其中，當長均線參數為120、短均線參數95時總收益取最大值為6.366，所有參數下投資總收益的均值為3.2648，標準差為1.0392，落后于利用均線指標進行投資的總收益。從成功率上來看，所有參數下投資成功率的均值為0.3961，標準差為0.1831，優于均線指標。在這里，即使簡化了MACD的參數，對一個樣本的計算結果仍然是119乘118的上三角矩陣，從中找出其規律絕對是一個令人生畏的工作。因此，目前學術界少量研究趨勢分析的論文也都是在研究均線指標，而不愿意研究MACD。

2、對于S&P500指數，當投資期分別為2005年1月4日至2014年6月30日、1950年1月3日至2014年6月30日時，不同參數下總收益的最大值為1.2329、8.1759，均大幅落后于市場。

四、結論及改進

（一）結論

通過市場數據發現，趨勢指標在中國證券市場上能夠起到很大的作用，通過選擇合適的參數能夠獲得超過市場甚至是遠遠超越市場的收益；但在美國證券市場，均線和MACD指標幾乎完全不可能獲得超額收益。即均線和MACD指標在中國證券有效，在美國證券市場無效。

利用趨勢指標投資的效果嚴重依賴于其參數，即便對于最簡單的均線指標，不同時期不同參數的效果也是不一樣的。對于歷史數據計算出的最優參數，對于今后的投資未必是最優的。投資者費盡心思尋找出的參數，永遠只是對歷史的回顧。

學術界上通常認為中國市場是半有效的，美國市場是強有效的。本次研究結果驗證了該觀點。

（二）研究改進

模型的改進。本文模型中的限定了投資者只能通過“低買高賣”來盈利且不會因爆倉被趕出市場。而現實中滬深300指數S&P500指數都具有對應的股指期貨，且其成分股都能通過一定的方式做空交易。在后續的研究中可以考慮這一點，并需做好風險控制。