点宽新品重磅发布 | AFM应用金融建模教学平台
全国以金融科技教育为主营业务的服务机构：深圳点宽网络科技有限公司（以下简称“点宽”，又称Digquant）继“量化投资实践教育平台“ 后，再于今日发布金融科技实践教育新产品：“应用金融建模教学平台”（以下简称AFM），面向有金融建模课程教学需求的金融数学、金融工程等专业高校师生。
AFM的教学实践结合先进的金融行业应用场景和现有教学课程体系，助力高校培养“金融+数学+编程”的跨学科融合实践型人才。
AFM应用金融建模教学平台是一款面向金融数学、金融工程等专业课程的在线金融建模平台，集可视化教学与可编程实践于一身。
其集成在线Python编程环境，不仅包含完整的实践类课程讲义、备课资料、习题集、案例库等教学资源，同时为授课老师和学生提供了利用真实金融数据构建真实金融应用场景，进行在线数学建模实验的互动编程平台，可在云端保存结果，可实时改变模型代码，获得所见即所得式的结果报告。
AFM应用金融建模教学平台可为金融数学、金融优化、投资组合管理、应用多元统计分析、计量经济学和金融时间序列等专业课程提供全可视化，交互性强，支持自编程，支持结果动态呈现的强大在线建模平台，为金融建模全部或局部演示各类模型试验提供集教学实操与学课管理完备的完整解决方案。
1 助力金融+数学跨学科专业的实践实验课程建设
AFM聚合金融建模课程教学资源，结合金融理论与应用场景提供专业金融建模课程，助力高校培养“金融+数学+编程”的跨学科融合实践型人才。目前，国内多所高校在单一学科教学内容的深度、广度已经非常成熟，但是在跨学科融合的课程体系构建上进展缓慢。AFM不仅是为高校提供教学的实践平台，同时提供了大量金融和数学相结合的实际应用案例，协助高校完成跨学科融合的课程建设。
AFM让数学专业的学生从数学的角度出发，理解金融的应用；让金融的学生从金融应用出发，掌握定性与定量化结合的研究方法；促进跨学科融合的专业人才培养，打造特色专业、提升人才就业竞争力。
2 让金融建模教学更关注过程教学，而非简单的结果呈现
AFM注重老师理论教学与学生建模实践的双向参与模式。基于建模仿真的教学模式，AFM辅助老师将笼统的概念、抽象的原理和枯燥的数据计算可视化。与此同时，学生可根据课程教学进行仿真实验训练，相当于老师线上手把手教学，让学生掌握金融建模的知识体系并沉浸式运用操作，最终达到“知行合一“的效果，形成”互相渗透，共同参与“的深度融合，实现教学效益最大化。
3 构建“所教即所学、所学即所用“的一体化完整教学平台
AFM聚焦如何解决应用金融建模的教学与实践平衡难题上，革命性地提供兼顾教学与案例，理论与实践同时功能完备的教学平台，理论内容与编程实践的无缝连接，实现教学内容的整合优化，课程讲义、实践介绍、应用场景、数据集、实践代码等从理论到实践一气呵成，协助展开应用金融建模教学平台的实验课。
4 提供与实际场景紧密结合而且不断更新的案例代码库。
AFM开放多样化、与时俱进的案例代码库，并且紧贴金融应用场景。通过整合梳理各类教学资源和精华讲义，充分释放案例代码价值，每个案例代码均可逐步拆解，局部运行，AFM更好地支撑老师生动形象解释数学模型在金融场景上的应用，加深学生对相关理论的理解、认识和实践，进而为应用金融建模教学赋能。
AFM教学平台协同高校，可实现金融建模课程的数字化教学，提供多维度、成体系、功能完备的完整实践教育解决方案。
1 自主研发教学资源库，可供用户学习专业知识与实践场景应用
AFM应用金融建模教学平台提供由点宽研究部制定的教学资源库，结合金融理论与应用场景提供专业金融建模课程，包括在实践教学中所需要的课程大纲、讲义、课件、案件代码、习题集等完整教学资源。
用户不仅科学地学习知识，还包含金融计算与建模的实践项目场景，用户可以通过应用场景、样本数据和模型代码了解实际应用情况。
2 强大的在线建模平台，4步简单使用体验更为出色
AFM通过可视化将模型分析拆解为“建立实验-数据导入-数据处理-模型配置“四大步骤，，仅需要通过点选或输入参数即可得出结果，支持用户深入研究，包括数据处理、模型训练、参数优化、代码生成等功能皆可实现。
3 全可视化的数据处理可对不同阶段和前后结果进行对比
根据不同的数据处理流程，我们可以选择对应具体的数据处理方式，数据处理前后的结果预览进行比对。关于数据来源，平台不仅为我们提供平台所包含的所有实践应用场景数据，还支持我们使用自己上传的数据。
4 支持所见即所得，无代码化
在 AFM平台上，我们可根据实验数据需要套用的模型类型、训练目标、训练方法和参数配置进行可视化、无代码化。这意味着，我们在整个建模训练过程中无需输写任何代码，就可以了解模型训练流程与具体的模型训练结果。
5 交互式参数优化，强大的结果报告比对功能结果对比我们在选定模型的训练方法后，通过配置和进行参数优化从而同时获得多个训练结果。根据不同场景所需，我们可以调用训练结果中的参数，也可以保存优化结果到模型对比中。在学习与掌握建模过程中，我们可以优化参数，从而寻找最优参数。
6 一键式实验代码生成所见所得式报告
平台提供了Python语言的代码编译运行云环境，我们可以直接以markdown文档的形式在平台编写、运行自己的代码文件。用户在进行实验训练后，仅需点击”生成代码“即可获得整个模型实验流程所需的代码，更可随时修改模型代码，实时获得所见所得式报告
7 教学管理中心模块化管理，教学内容信息化归档
AFM后台提供教学管理中心供老师进行模块化管理，包括专业内容课程、课程实践、场景、数据集和代码等教学内容将信息化归档，对学生在平台上的所见所得进行统一管理和控制，方便老师查看每个学生的知识掌握程度。老师可根据实验训练流程进行实验构造管理，从实验类型、数据处理到训练模型全流程可控，包括默认参数及提示内容等自定义设置。
用数学理解世界
点宽深耕金融科技教育领域，构建线上线下教育融合的服务平台。线下助力国内高校培养“金融+数学+编程”的跨学科融合的人才，提供先进金融科技实验室方案；线上基于互联网，提供大数据和人工智能的现代信息技术在金融领域应用的内容教学与软件教学服务，致力于为快速发展的金融科技行业输送“金融+大数据+人工智能”的实践型人才，助力高校完成“从理论到实践、从学校到企业最后一公里”。