中国企业资本联盟副理事长柏文喜告诉北京商报记者，所谓"线上诈骗、线下送钱"，一般是客服以"新股申购""内部额度"等理由，先诱导受害者 把资金充进App显示"盈利"，再要求其去银行取现或购买等值黄金，交到"第三方托管点"完成"对冲认证"。 另一类是热点概念包装、金字塔拉人，一般会把App包装成"虚拟货币跟单""AI量化""低空经济股权"等平台，宣称日化1%、年化20%以上；同时 设置"邀请码""团队算力奖励"，靠下线充值给上线发"提成"，形成传销式资金池。 北京商报讯（记者 刘四红）"零门槛、年化20%以上，下载就送内部理财额度！"你最近有没有接到类似的营销电话？不少消费者就差点栽在这类 非法金融App手里，它们长得和银行、券商官方App"一模一样"，却藏着把人钱包掏空的狠活，最新骗局甚至要求线下送现金，专坑信任度高、风 险意识弱的普通投资者。 家住上海的季女士就差点中招。据央视新闻，季女士被人忽悠下载了一款仿冒"东方财富证券"的山寨App，并且还按照客服的要求，去银行取了 50万元现金，准备线下交易。直到银行柜员察觉异常报警，在民警劝阻下，才逃过一劫。 上海市公安局嘉定分局刑侦支队民警称，此类诈骗主要手法是" ...

在当今数字化市场背景下，THPX信号源作为一种先进的分析工具，为投资者提供基于技术的决策依据。通过集成AI量化模型，THPX能够显著提 升针对XAGBTC组合（白银与比特币价值关联）的信号质量和效率。AI模型利用历史数据挖掘模式，增强信号生成过程的准确性与风险管理能 力，从而带来更可靠的操作指引。本文将探讨这一创新方法的优势、实现路径及其对用户决策过程的积极影响，最终引导更稳健的价值评估。摘 要旨在概述AI优化如何赋予THPX信号源新的活力，助力用户在高波动性市场中获得更优化的表现。 THPX信号源作为一款基于数据驱动的分析平台，其核心目标是通过实时监测和生成信号，帮助用户应对复杂市场环境的挑战。XAGBTC组合涉 及白银与比特币的价值波动，这一领域常受多重因素影响，包括宏观经济趋势、地缘事件和市场情绪。传统方法依赖于人工规则，容易因偏差或 延迟导致信号失误。引入AI量化模型后，THPX信号源实现了质的飞跃。AI模型基于机器学习算法处理海量历史数据，识别出隐性的波动规律和 关键触发点，从而产生更精准的信号输出。例如，模型通过分析过去几年的市场周期，自动提取相关因子如价格波动频率和相关性强度，避免了 人为主观判 ...

● 本报记者 魏昭宇 在中国公募基金行业快速发展的浪潮中，不少中小基金公司走出了自己的差异化发展之路。比如博道基 金，自2018年发行首只公募量化产品以来，其"指数+"系列已逐渐成为公募量化投资领域的一支重要力 量。截至今年三季度末，博道"指数+"系列规模已突破270亿元，跻身公募量化赛道前三，通过体系化的 团队建设、持续的策略迭代和特色的产品布局，为投资者提供了风格清晰、超额稳定的配置工具。 行稳方能致远，博道基金量化投资总监杨梦表示，不追求短期爆发力，而是致力于寻找能够穿越不同市 场周期的、可持续的超额收益来源，"均衡"的理念贯穿于投研全过程，从而助力投资者在波动的市场中 获得更好的持有体验。 历经淬炼 博道"指数+"的成长与积淀 博道基金对于量化的探索始于2013年，源自私募阶段的博道投资，并历经国内多轮市场周期考验。比如 2014年末的银行股权重股暴涨事件，对于不少量化团队来讲都是一次重大考验。得益于科学的风控模 型，博道量化产品在市场"黑天鹅"中稳健应对，为后续发展奠定基础。 2018年，博道基金以公募形式开始展业后发行了首只公募产品"博道启航"，标志着正式进军公募量化领 域。数据显示，截至2025 ...

● 本报记者 魏昭宇 在中国公募基金行业快速发展的浪潮中，不少中小基金公司走出了自己的差异化发展之路。比如博道基 金，自2018年发行首只公募量化产品以来，其"指数+"系列已逐渐成为公募量化投资领域的一支重要力 量。截至今年三季度末，博道"指数+"系列规模已突破270亿元，跻身公募量化赛道前三，通过体系化的 团队建设、持续的策略迭代和特色的产品布局，为投资者提供了风格清晰、超额稳定的配置工具。 行稳方能致远，博道基金量化投资总监杨梦表示，不追求短期爆发力，而是致力于寻找能够穿越不同市 场周期的、可持续的超额收益来源，"均衡"的理念贯穿于投研全过程，从而助力投资者在波动的市场中 获得更好的持有体验。 历经淬炼 博道"指数+"的成长与积淀 博道基金对于量化的探索始于2013年，源自私募阶段的博道投资，并历经国内多轮市场周期考验。比如 2014年末的银行股权重股暴涨事件，对于不少量化团队来讲都是一次重大考验。得益于科学的风控模 型，博道量化产品在市场"黑天鹅"中稳健应对，为后续发展奠定基础。 团队建设是博道"指数+"系列成长的基石。记者了解到，其量化团队成员均毕业于清北复交等知名院 校，全部由博道基金自主培养，已形 ...

Core Insights - THPX signal source utilizes AI quantitative technology to provide robust support for participants, particularly in the WTIBTC (oil and Bitcoin combination) sector, capturing potential opportunities [1][8] - The system enhances decision-making efficiency, reduces uncertainty risks, and promotes intelligent resource allocation, focusing on user-friendliness and reliability [1][5] Group 1: Technology and Functionality - THPX signal source employs advanced algorithmic analysis to interpret market signals in real-time, aiding users in optimizing their decision-making processes [1][3] - The AI quantitative framework improves signal recognition accuracy by filtering out market noise, thus identifying hidden opportunity signals and minimizing human bias [3][5] - The system automates data processing, allowing users to concentrate on high-level planning and saving time costs, thus enhancing overall decision-making efficiency [3][5] Group 2: User Experience and Accessibility - THPX signal source simplifies the decision-making process by avoiding complex mathematical formulas, making it user-centric and accessible for participants, including novices [5][8] - The system continuously updates model parameters to ensure timely and credible signal outputs, enhancing user experience with a clear interface and actionable insights [5][8] Group 3: Market Impact and Future Prospects - THPX signal source not only supports technical aspects but also fosters innovative practices by exploring cross-market linkage opportunities, integrating macro influences of oil with technical indicators of Bitcoin [5][7] - The AI quantitative technology is expected to expand into more market areas, such as commodities and emerging digital assets, enhancing participant competitiveness and overall market efficiency [7][8]

导语：指增基金本身有严格的成份股占比约束和跟踪误差的限制，能更好地对标业绩基准，是契 合监管政策导向的品种，空间可期。 公募基金高质量发展的持续推进正在不断重塑行业。9月份，《公开募集证券投资基金销 售费用管理规定（征求意见稿）》发布，引发对于未来债基格局变化的讨论；1 0月31日 发 布 的 《 公 开 募 集 证 券 投 资 基 金 业 绩 比 较 基 准 指 引 ( 征 求 意 见 稿 ) 》 强 调 业 绩 比 较 基 准 的"锚"和"尺"的功能，意味着未来主动权益基金从产品格局、管理模式都将迎来深刻变 化。 正如2018年资管新规的落地让短债、固收+产品迎来大发展，在笨轮公募行业变革中， 也会有部分品类异军突起——除了已经明牌的场外指数基金和ETF，量化指增也是一个 不容忽视的领域。 国内首只指数增强基金诞生于2 0 0 2年，比首只ETF产品还早两年，但是指增产品一直是 偏机构玩家和小众投资者的品类。 但是今年以来，指增基金数量呈现出加速增长，截至11月末，年内新成立指增基金产品 数量已达1 6 0只，合计发行规模近9 0 0亿元。总体规模角度，截至9月末，指增基金合计 规模2622亿元，相比去年 ...

导语：指增基金本身有严格的成份股占比约束和跟踪误差的限制，能更好地对标业绩基准，是契合监管 政策导向的品种，空间可期。 公募基金高质量发展的持续推进正在不断重塑行业。 9月份，《公开募集证券投资基金销售费用管理规 定（征求意见稿）》发布，引发对于未来债基格局变化的讨论；10月31日发布的《公开募集证券投资基 金业绩比较基准指引(征求意见稿)》强调业绩比较基准的"锚"和"尺"的功能，意味着未来主动权益基金 从产品格局、管理模式都将迎来深刻变化。 正如 2 018 年资管新规的落地让短债、固收 +产品迎来大发展，在笨轮公募行业变革中，也会有部分品 类异军突起——除了已经明牌的场外指数基金和ETF，量化指增也是一个不容忽视的领域。 国内首只指数增强基金诞生于 2 002 年，比首只 ETF产品还早两年，但是指增产品一直是偏机构玩家和 小众投资者的品类。 但是今年以来，指增基金数量呈现出加速增长，截至 11月末，年内新成立指增基金产品数量已达160 只，合计发行规模近900亿元。总体规模角度，截至9月末，指增基金合计规模2622亿元，相比去年年末 增幅达到23.34%，这一增速超过了主动权益规模增速，略低于权益指数基 ...

"量化行业未来真正的竞争壁垒不在工具，而在专业。"近日，何荣天在接受中国证券报记者专访时如是 说。 量化行业竞争格局分化 随着算力成本下降、编程工具普及以及数据获取更加便利，量化行业的准入门槛正在降低，策略间的同 质化问题日渐凸显。在何荣天看来："模型可以复制，数据可以购买，但对市场内在逻辑和金融专业的 认知无法快速复制。" 何荣天表示，目前市场上的量化策略大致分为两类。一类是以多因子模型为代表的大众化的量化策略， 目前规模大、参与者众多，已经形成了明显的"红海"格局。在这一领域，模型和因子高度拥挤，策略显 著趋同，导致边际收益正在下降。另一类则是以专业金融认知为底座，通过独立逻辑寻找市场规律和风 格趋势，虽然小众却更具独特性和穿越周期的能力。这二者的差异使得量化行业逐步形成"工具驱 动"与"认知驱动"这两条不同的发展路径。 ● 本报记者 王雪青 在量化行业竞争加剧的当下，如何在"红海"中保持长期竞争力？广州守正用奇私募基金董事长何荣天给 出的答案是：回到金融本质，以长期有效的专业认知，把握真正可持续的AI量化策略。 相比于市面上同质化程度不断加深的多因子模型，这家成立10年、始终在规模发展上保持克制的量化机 ...

Group 1 - The core viewpoint of the article highlights the significant transformation in the industry towards AI-enhanced research and the need for a new talent structure that combines financial knowledge with algorithmic skills [1][2] - The chairman of Yuanda Information Technology, Hao Xu, emphasizes that the future competitiveness of institutions will depend on their algorithm capabilities, marking a shift from traditional research methods to AI-driven approaches [1][2] - The company is focused on building a technological foundation to cultivate hybrid experts who can navigate both financial and algorithmic dimensions, aiming to lead industry changes [1][2] Group 2 - Hao Xu encourages young entrepreneurs in the technology sector to maintain entrepreneurial passion and resilience, advocating for a focus on "technology for good" and creating maximum value for clients [1][2]

Core Insights - The chairman of Yuanda Information Technology Co., Ltd., Hao Xu, discussed the company's future technological innovations and business layout at the 2025 Analyst Conference, emphasizing the importance of financial engineering research and the transformation of research results into quantitative strategies and software tools to continuously serve investors [1][2] - The company plans to increase investment in AI quantitative core competitiveness, focusing on building large models in vertical fields and deepening intelligent applications [1] - Yuanda Information has established a dedicated AI application team to integrate general large model technology with the financial sector, particularly in capital markets and the securities industry, aiming to create a proprietary large model for the securities industry [1] Group 1 - The company aims to enhance user experience through tool-based interaction upgrades, transitioning from traditional click-based stock software to voice interaction and natural language processing for more intelligent and convenient user experiences [1] - Users will be able to query indices and stock performance through voice commands, allowing for complex inquiries such as identifying the top ten stocks in the best-performing sectors of the day [1] Group 2 - The company will explore the intelligent leap in quantitative strategy formulation, optimization, and automated trading execution based on large models, promoting a higher degree of automation and intelligence in investment research and trading processes [2] - This initiative represents not only an extension of technical capabilities but also a systematic reconstruction of traditional quantitative research and investment models [2] - Yuanda Information will continue to drive innovation through a "technology + finance" dual approach, focusing on the integration of AI and quantitative methods to provide smarter and more efficient decision support and service experiences for investors [2]