欢迎来到公海欢迎来到赌船ღ◈★。机械手臂ღ◈★，包装机欢迎来到公赌船时代 beta 和 alphas”这一问题的深度思考ღ◈★。毫无疑问ღ◈★，AGI 代表了未来 20 年最重要的科技范式转换ღ◈★，会像互联网那样重塑人类社会的运行方式ღ◈★，我们希望 AGIX 成为衡量这一新科技范式的重要指标ღ◈★，如同 Nasdaq100 之于互联网时代ღ◈★。

　　本周在看了 Claude Skills 的 PDF Skill.md 文件后ღ◈★，有一种奇特的感觉ღ◈★。所有传统软件上的菜单ღ◈★，比如 PDF 编辑软件中的添加水印ღ◈★，PDF 转文字ღ◈★，加密码保护等等常用功能都变成了 Markdown 文件ღ◈★，平铺直叙的在 Skill.md 中供 LLM 来阅读调用ღ◈★。我们究竟是从面向人的软件ღ◈★，向着面向机器的软件又前进了一步ღ◈★。目前的 Skills repo 已经包括了 Canvaღ◈★， Slackღ◈★， Documents 等等模块ღ◈★。添加 Skills 的方式也非常像我们在 LLM 电脑上安装了一个程序ღ◈★，而这个“程序”完全是 In Context 的ღ◈★，和 LLM“系统”本身具有高度互感知和互操作的特性ღ◈★，或者说让 LLM 具备了一定的工具使用直觉ღ◈★。

　　在之前的 PM Notes 里我们提到过ღ◈★，传统的软件或者是 system of record 或者 system of engagementღ◈★， 是一个拥有良好界面的数据库前端ღ◈★。软件商业模式的优势也来源于此ღ◈★，它得以几乎 0 边际成本的分发ღ◈★，因为软件本身基本是个“死”系统ღ◈★。但作为一个 system of intelligenceღ◈★，软件将会变成 living softwareღ◈★， 是一个护城河建立在“学习”而非“代码”基础上的ღ◈★，能够自适应用户 Context 的 Ambient agentღ◈★。Skills 紧密贴合了这个范式ღ◈★。我们来到了功能即技能ღ◈★，技能即软件的时代ღ◈★。

　　在传统软件之上加载一个 Agent layerღ◈★，让过去的软件仍然是独立存在的软件但只不过更“智能”的方向可能是错的ღ◈★。而一个软件ღ◈★，重新消解成为面向 LLM 的 skill.md 文件ღ◈★，并且将需要调用的“功能”和“模块”更好的向着 LLM 来暴露的方式已经越来越显著ღ◈★。软件也需要越来越降级为更贴近 Infra 的存在ღ◈★，怎么保障核心功能的安全ღ◈★，稳定ღ◈★。而这种范式下ღ◈★，规模效应的作用会远大于个性化的设计和功能ღ◈★，会让软件的市场集中度越来越高ღ◈★，也许也会出现技能库共享与企业标准化带来的新型“智能基础设施”商业范式ღ◈★。

　　但应该怎么理解 Skills 是一个 Living Software 的范式？Claude Skills 本质上是一组可组合ღ◈★、可重复利用的小技能或推理模块ღ◈★，可理解为“不同 Constitution AI 的集合”或“不同原则模块”ღ◈★，被调用来完成复杂公海赌博线上娱乐ღ◈★、多变的任务ღ◈★。想必熟悉 Claude 演进历史的朋友对 Constitutional AI 都不陌生ღ◈★。Constitutional AI 是 Anthropic 为 Claude 打造的训练方法ღ◈★，通过预定义的一套“原则”（Constitution）指导 Claude 的行为和输出ღ◈★。这些原则通常是安全ღ◈★、善良ღ◈★、诚实等抽象价值观ღ◈★，贯穿模型训练和推理环节ღ◈★，用于约束和监督大模型行为ღ◈★，类似“AI 版宪法”ღ◈★。

　　而从强化学习的视角来看ღ◈★，RL 的一个关键挑战是为 LLMs 在可验证问题或人为规则之外的各类领域获得准确的奖励信号ღ◈★。高质量的奖励在特定领域主要来自具有明确条件的人为设计环境或来自可验证问题的手工规则ღ◈★，例如数学问题和编码任务ღ◈★。在通用领域ღ◈★，奖励生成更具挑战性ღ◈★，因为奖励标准更加多样且复杂ღ◈★，且通常没有明确的参考或真实答案ღ◈★。因此ღ◈★，通用奖励建模对于提升 LLMs 在更广泛应用中的表现至关重要ღ◈★，无论是从后训练的视角（例如大规模的强化学习）ღ◈★，还是从推理的视角（例如由 RM 指导的搜索）ღ◈★。

　　对于通用领域公海赌博线上娱乐ღ◈★，有些研究探索过采用原则来指导奖励生成以代替人工规则ღ◈★。而面向 LLMs 的原则最早在 Constitutional AI 中提出ღ◈★。传统 Constitutional AI 里ღ◈★，原则通常是hand-crafted criteria（完全由人规定）ღ◈★，指导奖励模型或安全评估ღ◈★。假如有一种机制则允许模型自适应生成原则ღ◈★，而不是仅依赖人工输入ღ◈★。原则成为了奖励生成的一部分ღ◈★，能根据不同任务ღ◈★、数据分布自动调整和扩展ღ◈★。例如 Deepseek GRM 里的方法ღ◈★，模型每次生成一组原则ღ◈★，然后根据这些原则对 LLM 输出做评价ღ◈★，再通过 Pairwise（如投票ღ◈★、排序ღ◈★、加权）和 MetaRM 筛选低质量原则/技能ღ◈★，保留高效的原则公海赌博线上娱乐ღ◈★，实现“技能库”的在线筛选和自举ღ◈★。

　　Claude Skills 里面的这些模块就有点像早期的 constitutional AI 以及刚才提到的“原则”ღ◈★。虽然 SPCTღ◈★，Constitutional AI 这些方法目前主要在 RM/对齐研究ღ◈★，与 Claude Skills 的工程产品层尚处“可迁移/待结合”的阶段ღ◈★。往前看ღ◈★，Claude Skills 这种目前还是由人类设计和规定的“原则（Constitutions/skills）”ღ◈★，在理论上ღ◈★，模型也可以通过自生成原则ღ◈★，并和 Skills 库中的“规定原则”进行比较ღ◈★、配对（Pairwise）ღ◈★，再利用 SPCT 等方法实现这些“技能”的在线学习和逐步进化ღ◈★。这时ღ◈★，就会出现我们畅想的 Living Softwareღ◈★。

　　此外ღ◈★，MCP当时的概念还是建立一种客户端/服务器关系ღ◈★，需要通过标准化协议来连接不同的数据源和工具ღ◈★。而 Claude Skills 则有“更近端ღ◈★、更受控的执行边界”ღ◈★，这种架构上的差异揭示了两种截然不同的软件演进路径ღ◈★。Claude Skills 的技能组装方式更像是软件的基因库ღ◈★，通过不断的变异ღ◈★、选择和进化来适应环境ღ◈★，而非传统软件那种固定的硬编码或者无可组合性的状态ღ◈★。

　　这也许就是How to Fork a Software的新答案ღ◈★：不再是复制代码仓库ღ◈★，而是 Fork 技能库（skill.md 文件）ღ◈★。当一个 PDF 编辑软件被Fork时ღ◈★，我们复制的不是 GUI 代码和底层逻辑ღ◈★，而是一组可被 LLM 理解和重组的技能描述ღ◈★。这些技能可以被任意组合ღ◈★、修改ღ◈★、扩展ღ◈★，就像乐高积木一样ღ◈★。更重要的是ღ◈★，这些被 Fork 的技能会在使用中持续进化ღ◈★。通过自生成原则和 SPCT 等方法ღ◈★，模型会自动筛选高效技能ღ◈★、淘汰低质量原则ღ◈★，实现技能库的自我优化ღ◈★。

　　上周全球股票市场延续两周前的去杠杆趋势（de-grossing）ღ◈★，主要由北美市场主导ღ◈★。尽管主要股指继续温和上行公海赌博线上娱乐ღ◈★，但因子层面波动明显ღ◈★，尤其是动能（Momentum）因子在美洲市场承压ღ◈★，成为本轮仓位调整的核心驱动ღ◈★。美国多空基金连续第二周出现总杠杆回落ღ◈★，周环比下降约 1 个百分点至 216%ღ◈★，但仍位于过去十年高位区间（历史 100 分位）ღ◈★；与此同时花蝶直播浪花直播蝶恋花直播ღ◈★，净杠杆因空头回补上升 2 个百分点至 58%ღ◈★，触及近三年新高ღ◈★。

　　从仓位结构看ღ◈★，本轮调整以空头回补为主ღ◈★，部分伴随轻微的多头削减ღ◈★。行业层面ღ◈★，科技与可选消费成为主要调整方向ღ◈★。基金在科技板块中集中回补软件股ღ◈★，尤其是与人工智能相关的 AI 软件与 SaaS 公司ღ◈★，但在整体仓位偏高的背景下ღ◈★，增配意愿仍然有限ღ◈★。半导体板块中ღ◈★，Analog 类个股被显著减持ღ◈★，而 AI 赢家相关半导体股票则保持稳定ღ◈★。无盈利科技股继续遭到削减ღ◈★，显示投资者在高波动环境下对高风险资产的回避情绪仍强ღ◈★。可选消费中ღ◈★，餐饮与零售类公司受到更多卖压ღ◈★。医疗保健板块则分化明显ღ◈★，基金增持非商业化生物科技个股ღ◈★，同时削减制药与 HMO 曝险ღ◈★。

　　欧洲市场方面ღ◈★，上周整体呈现轻微净卖出ღ◈★，去杠杆节奏相较两周前明显放缓ღ◈★。仓位调整主要表现为空头回补与有限的多头削减ღ◈★，软件与奢侈品行业为回补重点ღ◈★，银行ღ◈★、矿业及防务板块出现一定规模的多头削减ღ◈★。当前欧洲市场的去杠杆仍处于早期阶段ღ◈★，未达到近年历史回调周期的幅度ღ◈★。亚洲市场整体保持谨慎ღ◈★，日本成为主要去杠杆来源ღ◈★，卖盘集中于科技与工业板块ღ◈★，而亚太（除日本）地区成交清淡ღ◈★，基金在台湾市场减持的同时ღ◈★，小幅加仓中国股票ღ◈★。

　　从杠杆结构来看ღ◈★，美国多空基金净杠杆上升至 58%ღ◈★，创近三年高点ღ◈★，而总杠杆虽略有下降但仍维持高位ღ◈★。欧洲与亚洲的杠杆水平变化有限ღ◈★，欧洲净杠杆环比上升 2 个百分点至 47%ღ◈★，亚洲持平于 68%ღ◈★。总体而言ღ◈★，全球基金继续削减方向性风险ღ◈★，但调整规模相对温和ღ◈★，尚未出现系统性去杠杆迹象ღ◈★。

　　尽管因子波动加大ღ◈★，上周全球对冲基金整体表现稳健ღ◈★。截至 10 月 23 日ღ◈★，全球基金平均上涨约 50 个基点ღ◈★，收复两周前部分跌幅ღ◈★，表现与主要股指走势一致ღ◈★。美洲与欧洲基金分别上涨约 50–70 个基点ღ◈★，亚洲基金略有下跌约 30 个基点花蝶直播浪花直播蝶恋花直播ღ◈★。月度来看ღ◈★，全球多空基金已转为正收益ღ◈★，月内上升约 20 个基点（MSCI ACWI +1%）ღ◈★。

　　年初以来ღ◈★，全球多空基金上涨约 9.6%ღ◈★，其中美洲地区表现领先ღ◈★，累计上涨 11.1%ღ◈★，欧洲上涨 9.4%ღ◈★，亚洲上涨10.5%花蝶直播浪花直播蝶恋花直播ღ◈★。从行业与风格表现来看ღ◈★，动能与波动率因子仍承压ღ◈★，而成长与质量因子表现相对稳定ღ◈★。北美市场的空头回补推动净杠杆回升ღ◈★，同时改善了基金短期收益率ღ◈★；欧洲基金维持稳健节奏ღ◈★，受益于防务与奢侈品板块支撑ღ◈★；亚洲基金则因日本与中国市场波动而略有回撤ღ◈★。

　　从拥挤交易表现来看ღ◈★，北美 Top 50 多头相对空头上周超额收益持平（WTD 0%）ღ◈★，年内累计收益约 15.7%ღ◈★；欧洲与亚洲分别为 25.8% 与 12.2%ღ◈★。这一结构显示全球资金在动能回调环境下继续保持高集中度花蝶直播浪花直播蝶恋花直播ღ◈★，但资金流呈现谨慎态势ღ◈★，尤其在高波动板块中更倾向于减少方向性风险敞口ღ◈★。整体来看ღ◈★，对冲基金在动能调整阶段继续优化仓位ღ◈★，美国去杠杆主线延续ღ◈★，欧洲维持稳健ღ◈★，亚洲略显承压ღ◈★。

　　在娱乐行业对生成式 AI 应用仍存分歧之际ღ◈★，Netflix 在最新季度财报中明确表态将全力押注 AI 技术ღ◈★。Netflix CEO Ted Sarandos 在业绩电话会议上强调ღ◈★，AI 不会自动造就优秀的故事讲述者ღ◈★，但能为创意人员提供更好的工具ღ◈★，提升影视内容的制作效率ღ◈★。该公司已在多部作品中实践 AI 应用ღ◈★：阿根廷剧集The Eternaut使用 AI 生成建筑坍塌场景ღ◈★，Happy Gilmore 2利用 AI 实现角色年轻化效果ღ◈★，Billionaires Bunker则将其用于服装和场景设计的预可视化ღ◈★。尽管行业对 AI 替代创意工作的担忧持续升温ღ◈★，特别是 OpenAI 发布 Sora 2 音视频生成模型后引发演员权益争议ღ◈★，Sarandos 向投资者保证 Netflix 不担心 AI 取代创造力ღ◈★。财报显示ღ◈★，Netflix 季度营收同比增长 17%至 115 亿美元ღ◈★，但未达公司预期ღ◈★。

　　Anthropic 上周一正式推出网页版 Claude Codeღ◈★，将其爆款 AI 编程助手从命令行界面扩展至浏览器环境ღ◈★。该产品现面向每月 20 美元 Pro 计划及 100-200 美元 Max 计划订阅用户开放ღ◈★，用户可通过 claude.ai 网站或 iOS 应用访问ღ◈★。自 5 月大规模推出以来ღ◈★，Claude Code 用户量增长 10 倍ღ◈★，年化收入贡献超 5 亿美元ღ◈★，成为当前最受欢迎的 AI 编程工具之一ღ◈★。产品经理 Cat Wu 透露ღ◈★，90%的 Claude Code 产品代码由公司 AI 模型自主编写ღ◈★，工程师角色正从编码者转向 AI 助手管理者花蝶直播浪花直播蝶恋花直播ღ◈★。尽管面临微软 GitHub Copilotღ◈★、Cursorღ◈★、Google 和 OpenAI 等竞争对手的激烈角逐ღ◈★，Anthropic 仍持续推动 AI 编程代理发展ღ◈★，CEO Dario Amodei 预测 AI 即将为软件工程师编写 90%的代码ღ◈★。不过研究显示ღ◈★，部分工程师使用 AI 编程工具后效率反而降低ღ◈★，主要因等待 AI 响应及处理复杂代码库中的错误输出耗时增多ღ◈★。

　　甲骨文公司正式发布 Oracle AI Database 26ai 版本ღ◈★，标志着其数据库产品全面转向 AI 原生架构ღ◈★。该版本在原有 23AI 版本基础上ღ◈★，通过季度补丁实现无缝升级ღ◈★，将 AI 能力深度集成至数据库全栈——包括事务处理ღ◈★、查询优化ღ◈★、应用开发及数据治理等核心层ღ◈★。新版本嵌入了 AI 向量技术ღ◈★、大语言模型集成及自动化检索增强生成功能ღ◈★，用户仅需单行 SQL 指令即可实现跨关系型ღ◈★、空间ღ◈★、文档ღ◈★、图数据等多模态数据的语义搜索与智能分析ღ◈★。技术架构上ღ◈★，甲骨文将隐私保护机制植入数据库底层公海赌博线上娱乐ღ◈★，确保 AI 模型仅能访问终端用户授权数据ღ◈★，有效解决金融ღ◈★、医疗等敏感行业的合规需求ღ◈★。据数据库技术执行副总裁 Juan Loaiza 透露ღ◈★，本次升级涵盖超百项 AI 专项ღ◈★，通过统一 AI 架构显著降低企业多工具管理复杂度ღ◈★。

　　尽管市场对 AI 泡沫的担忧日益加剧ღ◈★，AI 基础设施投资仍保持强劲增长态势ღ◈★。上周 Anthropic 与谷歌达成价值数十亿美元的云服务协议ღ◈★，获得百万 TPU 访问权限ღ◈★；Crusoe 融资 13 亿美元加速 AI 数据中心建设ღ◈★；Uniphore 从英伟达ღ◈★、Snowflake 等公司获得 2.6 亿美元投资ღ◈★。OpenAIღ◈★、甲骨文和 Vantage 宣布在威斯康星州共同建设价值超 150 亿美元的数据中心园区ღ◈★。与此同时ღ◈★，Meta 裁减 600 名 AI 员工以精简超级智能实验室部门ღ◈★。高盛预测到 2027 年 AI 将颠覆就业市场并重构全球商业格局ღ◈★，而数百名 AI 专家联名呼吁暂停 AGI 研发ღ◈★。在网络安全领域ღ◈★，Veeam 以 17 亿美元收购 Securitiღ◈★，Dataminr 以 2.9 亿美元收购 ThreatConnectღ◈★，行业整合趋势持续ღ◈★。亚马逊展示将 AI 与机器人ღ◈★、智能眼镜融合的物流技术ღ◈★，强调增强而非取代人力ღ◈★。

　　市场情报提供商 Similarweb 最新分析显示ღ◈★，Meta AI 移动应用在推出VibesAI 视频功能后用户数据显著增长ღ◈★。截至 10 月 17 日ღ◈★，该应用在 iOS 和 Android 平台的日活跃用户激增至 270 万ღ◈★，较四周前的 77.5 万大幅提升ღ◈★。同时ღ◈★，每日新增下载量达到 30 万次ღ◈★，高于几周前的不足 20 万次ღ◈★，而去年同期日下载量仅为 4000 次ღ◈★。值得注意的是ღ◈★，在 Meta AI 用户增长 15.58%的同时ღ◈★，ChatGPTღ◈★、Grok 和 Perplexity 等竞争对手的日活用户分别下降了 3.51%花蝶直播浪花直播蝶恋花直播ღ◈★、7.35%和 2.29%ღ◈★。分析师认为ღ◈★，OpenAI 视频生成器 Sora 的邀请制访问限制可能促使部分用户转向体验 Meta AI 的替代方案ღ◈★。

　　Adobe 正式推出 AI Foundry 服务ღ◈★，为企业客户提供定制化生成式 AI 模型创建能力ღ◈★。该服务基于 Firefly 基础大模型系列ღ◈★，通过深度调优技术将企业的知识产权和品牌资产直接整合到模型架构中ღ◈★，而非传统的微调方式ღ◈★。Adobe 生成式 AI 业务副总裁 Hannah Elsakr 强调ღ◈★，这种方法能确保输出内容高度符合品牌视觉识别系统ღ◈★，包括特定色调ღ◈★、字体和图像风格ღ◈★。服务采用按使用量计费模式ღ◈★，区别于传统的席位定价ღ◈★。Constellation Research 分析师 Liz Miller 指出公海赌博线上娱乐ღ◈★，该方案特别适合迪士尼ღ◈★、Netflix 和派拉蒙等拥有多品牌体系的大型企业ღ◈★，能有效管理跨市场ღ◈★、多格式的大规模内容需求ღ◈★。Firefly 模型完全基于授权数据训练的特性ღ◈★，为企业规避了 AI 版权风险提供了保障ღ◈★。

　　OpenAI 上周四宣布已收购 Mac 电脑 AI 自然语言界面 Sky 的开发商 Software Applicationsღ◈★。此次收购旨在将 OpenAI 技术深度嵌入以 Mac 为基础的消费者日常生活和企业运营中ღ◈★。Sky 是一款未公开上市的软件ღ◈★，能够实时查看用户屏幕内容并在应用程序中代为执行操作ღ◈★，涵盖写作ღ◈★、规划ღ◈★、编码等场景ღ◈★。值得注意的是ღ◈★，Sky 团队核心成员曾开发 Workflow 并将其出售给苹果ღ◈★，该技术后演变为系统功能“快捷指令”ღ◈★。尽管苹果计划明年推出 AI 增强版 Siriღ◈★，并与 OpenAI 合作将部分查询转至 ChatGPT花蝶直播浪花直播蝶恋花直播ღ◈★，但其注重隐私保护的策略可能延缓类 Sky 系统的屏幕监控功能开发ღ◈★。根据 Pitchbook 数据ღ◈★，被收购方曾融资 650 万美元ღ◈★，投资者包括 OpenAI CEO Sam Altmanღ◈★。本次交易由 ChatGPT 负责人 Nick Turley 和应用业务 CEO Fidji Simo 主导ღ◈★，并经 OpenAI 董事会批准ღ◈★。

　　SAP SE 公布第三季度业绩显示ღ◈★，尽管云收入略低于预期ღ◈★，但整体表现强劲ღ◈★。总营收达 105.3 亿美元ღ◈★，同比增长 11%ღ◈★，符合分析师预期ღ◈★；运营利润增长 15%至 29.8 亿美元ღ◈★，净利润飙升 29%至 21.5 亿美元ღ◈★。调整后每股收益 1.84 美元ღ◈★，超出市场预期的 1.73 美元ღ◈★。核心云业务收入增长 27%至 61.3 亿美元ღ◈★，虽略低于 61.7 亿美元的预期ღ◈★，但已连续五个季度保持超 25%增长ღ◈★，占总营收比例从 51%提升至 58%ღ◈★。云 ERP 套件收入增长 31%至 53.3 亿美元ღ◈★，当前云积压订单增长 27%至 218.5 亿美元ღ◈★，预示未来订阅收入潜力ღ◈★。可预测收入占比提升至 87%ღ◈★，传统软件许可销售下降 43%ღ◈★。CEO Christian Klein 强调 AI 代理已全面融入业务流程ღ◈★，并引用 IDC 研究称 SAP 增速较市场整体快 10 个百分点ღ◈★。公司维持 2025 年增长展望ღ◈★，并将运营利润指引上调至原区间上限 119.5-123 亿美元ღ◈★。

　　在被动投资成为主流的今天ღ◈★，ETF（交易型开放式指数基金）与传统指数基金共同构成了投资者追踪市场指数的两大基石ღ◈★。它们虽共享“跟踪指数”的基因ღ◈★，但在交易方式ღ◈★、成本构成和适用场景上存在根本性差异ღ◈★。理解这些差异ღ◈★，是投资者根据自身资金状况ღ◈★、交易习惯和投资目标ღ◈★，做出精准选择的决定性一步ღ◈★。

　　•ETFღ◈★：交易所内的“指数股票”ღ◈★。它在二级市场像股票一样实时交易ღ◈★，价格随供需瞬息万变ღ◈★，具备高流动性和灵活性ღ◈★。

　　•指数基金ღ◈★：按净值申赎的“场外工具”ღ◈★。它每天只以一个价格（收盘后计算的基金净值）完成一次申购或赎回ღ◈★，操作简单ღ◈★，更适合定期ღ◈★、定额的长期投资公海赌博线上娱乐ღ◈★。

　　•ETF 的盘中博弈ღ◈★：ETF 的价格在交易时间内持续波动ღ◈★，投资者可以随时响应市场变化进行买卖ღ◈★，甚至进行短线交易或套利ღ◈★。这种特性使其成为交易型工具ღ◈★。

　　•指数基金的“一日一价”ღ◈★：无论一天中市场如何起伏ღ◈★，投资者都只按下午三点收盘后确定的净值成交ღ◈★。这消除了日内择时的干扰ღ◈★，是定投和长期配置的理想模式ღ◈★。

　　•ETF 的成本透明性ღ◈★：主要成本是极低的管理费和交易时的券商佣金ღ◈★，通常没有申购赎回费ღ◈★。其独特的实物申赎机制也有助于控制跟踪误差ღ◈★，保持成本优势ღ◈★。

　　•指数基金的隐性成本ღ◈★：虽然管理费也较低ღ◈★，但通常高于同类 ETFღ◈★。此外ღ◈★，申购费和赎回费（尤其在持有期较短时）是常见的成本陷阱ღ◈★，频繁操作会显著侵蚀收益ღ◈★。

　　•指数基金的普惠性ღ◈★：场外指数基金门槛极低ღ◈★，十元甚至一元即可起投ღ◈★，让小额资金也能轻松参与市场ღ◈★。

　　•ETF 的整手交易ღ◈★：在交易所按“手”买卖ღ◈★，入门资金取决于单份净值与整手倍数ღ◈★。对于资金量小的投资者ღ◈★，可选择单位净值较低的 ETFღ◈★，或通过其场外“替代品”——ETF 联接基金来间接投资ღ◈★。

　　1）如果你是交易者或希望灵活配置ღ◈★：需要盘中交易ღ◈★、行业轮动或希望成本极致透明ღ◈★，ETF 是你的不二之选ღ◈★。

　　2）如果你是长期定投者或追求省心省力ღ◈★：希望通过定期定额平滑成本ღ◈★、强制储蓄ღ◈★，且不愿被日内波动干扰ღ◈★，传统指数基金更具优势ღ◈★。

　　•长期视角下的关键指标ღ◈★：对于长期持有而言ღ◈★，微小的费率差异在复利作用下会形成巨大收益差别ღ◈★。因此ღ◈★，在二者间选择时ღ◈★，总费率（管理费+托管费等） 和跟踪误差是比短期交易便利性更应优先考量的因素公海赌博线上娱乐ღ◈★。

　　•利用互补性ღ◈★：两种工具并非互斥ღ◈★。完全可以在核心仓位上用指数基金进行长期定投ღ◈★，同时用少量资金通过 ETF 进行灵活的战术补充ღ◈★。