随着大数据、人工智能、工业互联网等新兴技术的发展，以及传统产业数字化转型的不断深化，相关企业更加迫切地需要理解产业、具备技术和工程实践等能力的高素质数字化人才。基于真实产业需求，青软面向商业BI、航空、智能交通、社会舆情、能源、医药服务等领域，引入适用于高校人才培养的项目资源，构建于U+新工科智慧云平台上，助力高校培育复合型应用人才。
本期，我们将介绍企业级真实案例——《基于金融建模的衍生品分析及量化投资分析项目》。项目从Python应用切入，构建模型，以可视化形式呈现，最终支持金融相关机构的分析与投资决策。
金融市场是当今经济全球化的重要组成部分，已经渗透到生活的各个领域。挖掘金融市场的规律，寻找交易机会，规避市场风险是金融界一直以来研究的重点。
早在二十世纪后半期，数学规划和随机方程等数学工具和方法在金融实践中的应用得到了很大的发展，逐渐演化出现代资产组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论、期权定价模型等，这也构成了现代金融学的理论基础。随着互联网+时代的到来，大数据技术与金融领域结合愈加紧密，为相关机构提供了可靠实用的分析工具与模型。
利用大数据技术寻找机会、规避风险
面向智慧金融领域，青软引入真实的大数据企业级项目案例，研发推出《基于金融建模的衍生品分析及量化投资分析项目》。该项目以大数据相关技术在金融分析中的应用为切入点，开发出金融衍生品分析模块，并构建量化投资系统及策略回测。
依托数字化平台——U+新工科智慧云，青软将金融数据分析应用场景的产业项目转换成了能够支撑教学环节的实训课程。通过3个阶段，25个子任务，实现对金融衍生品分析模块开发及量化投资和交易策略的实现与回测。
项目贯穿 任务驱动
学生在项目开发过程中，先从Python应用基础入手，学习其在金融中的基本应用，包括金融数据时间序列处理、金融数据执行的效率分析、金融数据应用数学方法、金融数据随机模拟等。然后开发金融衍生品分析模块，包括金融模拟类、衍生品的估值类、资产组合估值类等。最后构建量化投资系统与策略回测，包括事件驱动的交易系统构建、交易策略的实现、回测、优化。
通过对衍生品分析模块开发，能够对金融衍生品及资产组合进行估值；通过对事件驱动的交易系统构建，实现量化投资和交易策略的实现与回测。学生可在此项目中，利用系统将海量信息进行处理，最终以可视化图表呈现，支持相关分析与决策。
整个项目从基础内容出发，层层递进，引导学生深入核心环节，把握关键技术；从框架、功能搭建，到实际案例应用，由浅入深，能够有效帮助学生真正掌握项目开发的全流程。同时，为了培养学生的团队协同能力，提升职业素养，学生们需要划分为项目组，担任不同角色，在子任务的驱动下，按照时间节点推进开发，最终完成。
多特色助力 学生实践能力提升
打破传统教学模式，让学生在实践中将所学知识点转化为完成项目所需的技术能力；在广泛接触产业需求和适应产业开发环境的过程中，实现与产业接轨。
五大特色助力高效提升学生实践能力：
① 立足真实产业，还原智慧金融领域应用场景下大数据技术的应用；
② 结合金融量化与建模，以可视化手段呈现，支持分析与决策；
③ 涵盖Python应用→金融模拟→金融衍生品分析→金融建模→量化投资等主流金融技术；
④ 项目采用「从原理到解决方案」的方式，从基础到深入，从理论到实践，从功能搭建到案例应用，循序渐进，利于学生吸收转化；
⑤ 模拟真实金融数据格式的数据集及行业级解决方案，案例可扩展性强，帮助学生体验多领域交叉，深刻掌握技术，具备实际应用的能力。
在新工科理念的指导下，青软集团联合山东财经大学，针对信息管理与信息系统卓越班的学生实施了该项目，旨在培养学生的大数据思维、分析能力，金融、商务营销领域与大数据技术的融合能力。在高校教师与企业工程师的共同带领下，学生们在U+新工科智慧云平台上自主完成了项目的系列任务。在开发过程中，学生们担任项目经理、需求分析、开发、测试、配置管理等不同角色，提前体验了企业内真实的项目开发流程，锻炼了团队合作能力。
从行业中来，到行业中去。将产业的需求、资源、技术转化为支撑高校人才培养的能力，是青软在产教融合领域积淀多年的核心竞争力。
结合目前产业发展中应用的前沿技术与企业用人需求，青软将真实的社会案例和数据集研发转化为可用于教学的项目，并导入教学过程，与高校协同，把人才培养的关注点聚焦于学生毕业时的工程实践能力，持续优化课程体系模式，更新教学理念与模式，适配工程师创新与国际化要求。
来自产业的真实项目
（部分）
【社会舆情】社会舆情监控与分析系统
【航空】航空数据管控系统
【智慧交通】城市交通时空特征提取及可视化项目
【医疗健康】药品数据上报及用药分析系统
【金融】基于金融建模的衍生品分析及量化投资分析
【新能源】光伏电站大数据智能管控平台
【智慧交通】高铁控车设备智能评估系统
【商业BI】基于Flink+Kylin+Druid的商业智能实时数仓决策平台
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