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加密货币的创新之路之一：以太坊的创新

新的金融平台，这个痛点抓得准。因为传统金融行业只有项目没有平台。以太坊发展速度快过比特币，原因是它更贴近应用，容易理解。大部分加密货币前期项目，利用加密货币模仿传统金融项目进行改进，没有以太坊团队的高度、远见和思考，没有观念、方法和方案的突破。以太坊是有实际控制人的去中心应用平台比特币是没有实际控制人的去中心化项目，然而，以太坊有控制人，这一点受到很多加密货币人士的指责，它被说成是中心化项目。用自己固有的知识去评价一个新事物，轻易地进行否定，这是人类的思维惯性。以太坊的记账和账本模式与比特币大致一样，实际控制人起到项目的改进和生态维护作用。以太坊和比特币不一样，而其他不少项目完全套用比特币的逻辑，反而失败了。一个生态平台是否需要团队进行生态维护？比特币有项目维护团队，它没有生态，当然也不要维护。以太坊团队的脑子很清楚，除了项目维护技术人员外，还有生态维护团队。走自己的路不管别人说什么。实际控制人并不匿名比特币的发明人是匿名的，带起了一股匿名之风。以太坊是生态平台，要不断发展，是匿名更可信，还是实名更可信？显然实名更可信。所以匿名不匿名要根据项目的需要，一般来说实名比匿名好。在互相竞争的情况下，匿名如何能取得话语权？从排位前十的加密货币项目来看，除了比特币，其他创始团队都不是匿名的，这说明了一切。维护生态要钱——设立基金会的作用比特币没有基金会，但以太坊有。而且以太坊明确表示基金会是非营利机构，基金用于生态社区维护和项目孵化。生态社区的发展在以太坊的发展中扮演了很重要的角色。如果看以太坊的年报，就可发现其用于人员工资开支的钱的确很少。非常清晰的发展路线和社区决策对应中心化的指责，从一开始，以太坊就公开了他的发展阶段和目标，如“前沿”，“家园”等，并自觉接受社区的监督。以太坊最夸张的做法是由工作量证明（POW）转到权益证明（POS）共识方式。这样做会使大量矿工亏很多钱，而这个决定也是在社区会议通过的。打死你还要你同意，想想都好笑。对于社区的理解和运用，维塔利克引领了当今世界。以太坊改成了账户模式比特币的账本没有账户的概念，都是一个一个地址组成的。这种地址用于智能合约很不方便。以太坊的账户和人们对日常账户的理解相同，属于你的钱都在一个账户里，但缺点是只要给你转一次钱，你就知道他的账户里有多少钱，这牺牲了用户隐私。显然用合约驱动一个账户比驱动一大堆地址容易。这里没有对错之分，应根据需要确定该怎么做。尽管现在比特币有了类似以太坊ERC20协议的BRC20协议，但是由于比特币不是账户模式，用智能合约驱动地址的难度很大，因此实现起来并不容易。以太坊打包时间的改变以太坊是12秒左右打包一个区块，比特币要10分钟左右。因为以太坊是平台，交易量要大得多，对此以太坊是有先见之明的。可能对于工作量证明方式（POW）来说，以太坊选用的时间已经是极限了，但还是很难满足交易平台的需要。有后续的区块链项目选择了其他的共识方式，这多是以提高速度为改进目标的。以太坊2.0的升级从实际出发不拘泥前人实践的约束是以太坊发展的特点。以太坊2.0将共识方式换成了权益共识（POS），市场对此反对的声音很大。中本聪对比特币账本结构的看法是：“0.1贯彻始终”。以太坊团队并不在乎市场的反对，还是通过社区做出重大的改变决定。从记账的角度看，以太坊有道理。他们利用工作量证明方式（POW）完成了以太坊的发行，用POS方式维护账本，其最大的好处是降低了记账的成本。在中心化项目中，记账几乎无成本。因为是单方记账，多方记账的成本一定比单方记账高，这是记账结构决定的。给以太坊找到用途比特币除了交易可获利外，没有其他盈利的渠道。以太坊换成POS机制之后，可以抵押以太坊获利。这个获利途径找得对不对？市场对此有不同看法。但不管怎样，他们既敢想，也勇于突破。目前，在市场上的新概念中，ICO、DeFi、NFT和DAO等都是在以太坊上进行的新尝试。USDT也是在以太坊上尝试成功的。维塔利克给有创意的年轻人提供了阶层跨越的机会。对激励的理解很深以太坊项目发起时有公开众筹，采用了有趣的激励机制，鼓励那些愿意提前参与的人。在销售的前两周，1BTC可以购买2000ETH，此后价格呈现了线性变化形态，最终每个BTC可以购买1337个ETH。下图显示了以BTC计价的ETH价格，以显示ETH在众筹初期的折扣价，以及从发售第14天到第36天的ETH价格上涨情况。现在一个比特币是16个以太坊左右，与最初发行相比以太坊上涨了125倍左右。激励是比特币成功的诀窍之一，由此小事可见维塔利克将激励玩得烂熟。持续不断地代言加密货币的大V如过眼流星，只有维塔利克（Vitalik）还在代言，加密货币有些不错的项目，但是没有代言人，这些项目看到了比特币没有代言人。其实他们忘了中本聪自己做了2年客服，而后还在“少错”社区做宣传。大V代言和社区发展要同步进行，代言做得好的还有赵长鹏，下一篇文章就分析他和币安。像维塔利克改进比特币一样来改进以太坊加密货币有了中本聪的原创，剩下的就是改进创新了。以上11条是笔者分析以太坊改进之处，一孔之见而已。这体现了以太坊团队的创新精神。从项目要求出发，以比特币为模板，改进比特币系统不适合平台的地方，事先地仔细思考构成方案，而不是简单地模仿，是以太坊成功的关键。后来者若能针对以太坊的问题加以改进，并且不拘泥加密货币的教条，则可能会有突破。来源：金色财经

金色财经2023-08-30

经济闪现不安信号？美国工人对雇主的前景感到悲观！

他信心下降的行业包括专业和商业服务以及金融行业。

金融界2023-08-29

梦嘉绮：黄金价格涨跌走势分析，实时操作建议解读

投资，只有不成功的操作，梦嘉绮老师浸染金融行业数年载，有丰富的实战操盘经验和独特的交易理念，我们拥有全球最稳健的交易系统在这里，对黄金、原油、等投资领域研究多年，具有扎实的理论基础和实战经验，擅长技术面消息面结合式操作，注重资金管理和风险控制，操作风格稳健果断，以随和负责的性格与犀利果断的操作而被广大投资朋友认可。操作上有着稳健收益的方法。分析文章只是对市场未来可能的描述，只是观点的表达，不作为投资决策依据，无风控不交易，不要让交易失控　博文寄语：文章只能给你一时的方向和思路，至于具体进场的点位和止盈时机，添加好友获取。目前手上有低位空单和高位多单不知道如何处理或者近期出现严重亏损可添加梦嘉绮【一对一指导V信：Yy08251423，QQ：663289279；公众号：梦嘉绮】寻求帮助，我会抽空给予我粉丝最大的帮助。以上文章由金融分析师梦嘉绮独家编撰，更多黄金原油投资经验，交易操作策略，详情消息面技术面解读，提醒建仓点位以及平仓点位，梦嘉绮老师在线指导！　全方位指导时间：7：00-次日凌晨2：00（周末也不停歇，可免费咨询）

梦嘉绮Yy082514232023-08-29

瑞银颜湄之：存量房贷利率下调或很快落地，拖很久没有太大的意义

金融界8月29日消息瑞银大中华金融行业研究主管颜湄之今天在一场会议中表示，银行业有一个比较大的盈利下行风险，那就是存量按揭利率下调。她提到，最近8月份1年期LPR下调了10个基点，但是5年期以上LPR没有动，市场认为这是为存量房贷利率下调留出空间，瑞银也同意这种观点，对于银行来讲影响会比较大。至于存量房贷利率何时下调？颜湄之认为，或很快落地，因为拖很久没有太大的意义，关键是监管怎么比较有秩序的来做成这件事，如何保证对客户的公平合理，保障银行间不会刻意竞争来抢客户。影响多大？颜湄之估算，存量房贷利率下调会在2024年给银行带来5-10个bp额外息差的压力。从负债端来看，颜湄之认为存款利率还会下降，原因在于收息资产占整个银行资产的60%到70%。

金融界2023-08-29

瑞银：存量房贷利率下调或很快落地

瑞银大中华金融行业研究主管颜湄之表示，从近期LPR下调的态势来看，市场认为这是为存量房贷利率下调留出空间，瑞银也同意这种观点。监管也希望银行能够把存量房贷利率降下来。颜湄之认为，存量房贷利率下调很快能够落地，关键则在于如何有秩序地进行，如何保证对客户的公平合理，保障银行间不会刻意竞争来抢客户。根据瑞银的测算，存量房贷利率下调会在2024年给银行带来5-10个bp额外息差的压力。

金融界2023-08-29

梦嘉绮：黄金策略，一对一指导，欢迎进群免费体验

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梦嘉绮Yy082514232023-08-29

麒麟公募基金大模型商用,有连云AIGC赋能降本增效

在自身垂直行业的应用落地能力。聚焦到金融行业，因行业特殊性，对合规性、专业性、准确性、时效性等方面有着更高要求，大模型在金融场景中如何能得到有效的利用？如何满足金融领域对数据质量的要求？如何有效提升业务效率与规模？这些问题的答案直接决定了大模型能否真正商业化落地。有连云一直以来高度关注金融数字化转型过程中遇到的诸多场景痛点，推进大模型的金融行业垂类应用，结合有连云庞大的金融专业语料库进行专项训练，集成自然语言处理、OCR、多模态等技术，实现准确、实时、智能化地获取各类事件指标，自由实现各类应用模型的自定义与配置需求，以AI全新定义公募基金在市场推广、产品销售与声誉管理等多场景应用落地。“麒麟金融场景商用AI大模型”在公募基金场景解析和业务反馈上，相较于通用大模型更专业、更精准、更垂直。 AIGC与金融场景的应用市场推广降本增效在基金产品推广、风险声誉管理等过程中，金融从业者往往会在工作中面临数据抓取难、资讯数量少、资讯类型单一、内容生产慢、沟通效能低等诸多问题。有连云公募基金商用AI大模型打通了资讯生产的实时链路，大模型与自有模型多重训练及强大的数据中台加持，即时生产，7*24小时不断输出，赋能各类型文本的自动化生成与智能改写，并能跨模态一键生成基金短视频，轻松跑赢传统作业。一键辅助产品销售近年来，境内ETF市场迅速发展，ETF类产品在数量和规模上持续增长，已形成覆盖股票、债券、商品、货币等多种资产及境内外主要市场的产品线，据Wind数据显示，截至目前，国内ETF总份额增加4700亿份，达到1.94万亿份；总规模增加3200亿元，为1.98万亿元；新发行54只新ETF基金，总数量超过800只。2022年4月，证监会印发《关于加快推进公募基金行业高质量发展的意见》，要求切实改变“重首发、轻持营”的现象，构建ETF高质量持营生态路径。ETF凭借其费率低，交易灵活等优势成为资产配置的核心工具。如何辅助基金公司进行投资者教育与为投资人提供专业的长期服务，并为市场搭建高效的信息互动机制，成为基金公司、券商和其他服务平台研究的重点。麒麟金融场景商用AI大模型是有连云为公募基金、券商、银行等领域打造的金融AIGC产品。它打通了ETF产品层面可能涉及到的所有数据，实时获取多维度智能化提取数据指标，并进行多方面深度解析、抽取与计算，可以快速生成产品分析、研报摘要、观点等关键信息，全面融入到各类关键业务流程，大幅提升信息检索的工作效率与各类资讯、观点、视频等信息的AI批量生成，解决基金公司在产品营销过程中费时费力的难点。同时，强大的生态级连接可以极速渗透到数据端、交易端、搜索端、新闻端、视频端、财经端等主流投资者聚集地，一键辅助投资者教育与价值投资理念呈现；在此过程中即时生成多维BI可视化报表进行数据追踪反馈，帮助基金公司快速分析、决策。轻松驾驭声誉风险管理受相关政策指引，在全面建设健康持续的市场生态中，金融机构应将声誉风险管理纳入全面风险管理体系，明确声誉风险管理的“前瞻性、匹配性、全覆盖、有效性“四项重要原则。由于声誉风险具有较高的衍生复杂化、多样化、突发难控制、传播速度快等难点，金融机构需要建立全流程声誉风险管理体系，形成声誉风险管理完整闭环，健全且长期有效的制度建设，才能促进行业高质量发展。麒麟金融场景商用AI大模型渗入基金公司声誉风险管理体系中，大模型强有力的数据反馈能力可以协助基金公司及时获取风险信息，并通过高效的响应效率，迅速形成对应的解决方案，为基金公司提供AIGC从生成、使用到数据决策的闭环支持，再也不用苦恼冗长的工作流，端到端的能力彻底释放了对人的依赖与流程上的压力，AI助推基金公司声誉管理和价值呈现。有连云麒麟金融场景商用AI大模型，以AI速度助推解决基金公司多场景需求，金融大模型轻松驾驭需求痛点，为基金公司在销售、市场与声誉管理过程中的增益、降本、增效提供更科学、更可靠、更专业的链路。目前，麒麟金融商用AI大模型已投入使用，有连云将与各行伙伴一起继续深挖市场痛点，创造更多的金融AIGC解决方案，为更多行业注入AI加速度！风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-29

麒麟公募基金大模型商用，有连云AIGC赋能降本增效

在自身垂直行业的应用落地能力。聚焦到金融行业，因行业特殊性，对合规性、专业性、准确性、时效性等方面有着更高要求，大模型在金融场景中如何能得到有效的利用？如何满足金融领域对数据质量的要求？如何有效提升业务效率与规模？这些问题的答案直接决定了大模型能否真正商业化落地。有连云一直以来高度关注金融数字化转型过程中遇到的诸多场景痛点，推进大模型的金融行业垂类应用，结合有连云庞大的金融专业语料库进行专项训练，集成自然语言处理、OCR、多模态等技术，实现准确、实时、智能化地获取各类事件指标，自由实现各类应用模型的自定义与配置需求，以AI全新定义公募基金在市场推广、产品销售与声誉管理等多场景应用落地。“麒麟金融场景商用AI大模型”在公募基金场景解析和业务反馈上，相较于通用大模型更专业、更精准、更垂直。 AIGC与金融场景的应用市场推广降本增效在基金产品推广、风险声誉管理等过程中，金融从业者往往会在工作中面临数据抓取难、资讯数量少、资讯类型单一、内容生产慢、沟通效能低等诸多问题。有连云公募基金商用AI大模型打通了资讯生产的实时链路，大模型与自有模型多重训练及强大的数据中台加持，即时生产，7*24小时不断输出，赋能各类型文本的自动化生成与智能改写，并能跨模态一键生成基金短视频，轻松跑赢传统作业。一键辅助产品销售近年来，境内ETF市场迅速发展，ETF类产品在数量和规模上持续增长，已形成覆盖股票、债券、商品、货币等多种资产及境内外主要市场的产品线，据Wind数据显示，截至目前，国内ETF总份额增加4700亿份，达到1.94万亿份；总规模增加3200亿元，为1.98万亿元；新发行54只新ETF基金，总数量超过800只。2022年4月，证监会印发《关于加快推进公募基金行业高质量发展的意见》，要求切实改变“重首发、轻持营”的现象，构建ETF高质量持营生态路径。ETF凭借其费率低，交易灵活等优势成为资产配置的核心工具。如何辅助基金公司进行投资者教育与为投资人提供专业的长期服务，并为市场搭建高效的信息互动机制，成为基金公司、券商和其他服务平台研究的重点。麒麟金融场景商用AI大模型是有连云为公募基金、券商、银行等领域打造的金融AIGC产品。它打通了ETF产品层面可能涉及到的所有数据，实时获取多维度智能化提取数据指标，并进行多方面深度解析、抽取与计算，可以快速生成产品分析、研报摘要、观点等关键信息，全面融入到各类关键业务流程，大幅提升信息检索的工作效率与各类资讯、观点、视频等信息的AI批量生成，解决基金公司在产品营销过程中费时费力的难点。同时，强大的生态级连接可以极速渗透到数据端、交易端、搜索端、新闻端、视频端、财经端等主流投资者聚集地，一键辅助投资者教育与价值投资理念呈现；在此过程中即时生成多维BI可视化报表进行数据追踪反馈，帮助基金公司快速分析、决策。轻松驾驭声誉风险管理受相关政策指引，在全面建设健康持续的市场生态中，金融机构应将声誉风险管理纳入全面风险管理体系，明确声誉风险管理的“前瞻性、匹配性、全覆盖、有效性“四项重要原则。由于声誉风险具有较高的衍生复杂化、多样化、突发难控制、传播速度快等难点，金融机构需要建立全流程声誉风险管理体系，形成声誉风险管理完整闭环，健全且长期有效的制度建设，才能促进行业高质量发展。麒麟金融场景商用AI大模型渗入基金公司声誉风险管理体系中，大模型强有力的数据反馈能力可以协助基金公司及时获取风险信息，并通过高效的响应效率，迅速形成对应的解决方案，为基金公司提供AIGC从生成、使用到数据决策的闭环支持，再也不用苦恼冗长的工作流，端到端的能力彻底释放了对人的依赖与流程上的压力，AI助推基金公司声誉管理和价值呈现。有连云麒麟金融场景商用AI大模型，以AI速度助推解决基金公司多场景需求，金融大模型轻松驾驭需求痛点，为基金公司在销售、市场与声誉管理过程中的增益、降本、增效提供更科学、更可靠、更专业的链路。目前，麒麟金融商用AI大模型已投入使用，有连云将与各行伙伴一起继续深挖市场痛点，创造更多的金融AIGC解决方案，为更多行业注入AI加速度！风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-29

冲高回落后再回调，券商ETF(512000)跌逾3%，机构却提示券商配置价值再现

置价值或再次凸显。中信建投证券表示，金融行业发展，往往是政策改革先行，短时间内重大利好政策陆续出台，券商的经营环境有望进入新的良性周期，板块估值重估可期。展望后市，券商ETF（512000）基金经理丰晨成表示，在达到“活跃资本市场”目标之前，后续一揽子政策落地值得期待。券商板块是今年明确的主题性投资机会，随着实效性政策有望不断落地，券商板块或将继续充当先锋与搭台功能。公开资料显示，券商ETF（512000）跟踪中证全指证券公司指数，一键囊括50只上市券商股，其中近6成仓位集中于十大龙头券商，“大资管”+“大投行”龙头齐聚；另外4成仓位兼顾中小券商的业绩高弹性，吸收了中小券商阶段性高爆发特点，是集中布局头部券商、同时兼顾中小券商的高效率投资工具。数据来源：沪深交易所。风险提示：券商ETF被动跟踪中证全指证券公司指数，该指数基日为2007.6.29，发布于2013.7.15。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为R3-中风险，适合适当性评级C3以上投资者。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金投资需谨慎。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-08-29

冲高回落后再回调，券商ETF（512000）跌逾3%，机构却提示券商配置价值再现

置价值或再次凸显。中信建投证券表示，金融行业发展，往往是政策改革先行，短时间内重大利好政策陆续出台，券商的经营环境有望进入新的良性周期，板块估值重估可期。展望后市，券商ETF（512000）基金经理丰晨成表示，在达到“活跃资本市场”目标之前，后续一揽子政策落地值得期待。券商板块是今年明确的主题性投资机会，随着实效性政策有望不断落地，券商板块或将继续充当先锋与搭台功能。公开资料显示，券商ETF（512000）跟踪中证全指证券公司指数，一键囊括50只上市券商股，其中近6成仓位集中于十大龙头券商，“大资管”+“大投行”龙头齐聚；另外4成仓位兼顾中小券商的业绩高弹性，吸收了中小券商阶段性高爆发特点，是集中布局头部券商、同时兼顾中小券商的高效率投资工具。数据来源：沪深交易所。风险提示：券商ETF被动跟踪中证全指证券公司指数，该指数基日为2007.6.29，发布于2013.7.15。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为R3-中风险，适合适当性评级C3以上投资者。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金投资需谨慎。

金融界2023-08-29

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