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宜宾市(珙县、高县、筠连县、长宁县、叙州区、翠屏区、南溪区、兴文县、江安县、屏山县)
赤峰市(元宝山区、松山区、敖汉旗、翁牛特旗、宁城县、巴林左旗、巴林右旗、林西县、红山区、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗、克什克腾旗)
朝阳市(龙城区、双塔区、凌源市、朝阳县、北票市、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
台州市(椒江区、三门县、天台县、温岭市、路桥区、玉环市、仙居县、黄岩区、临海市)
张家口市(沽源县、崇礼区、赤城县、康保县、蔚县、怀安县、张北县、阳原县、尚义县、桥东区、宣化区、怀来县、万全区、下花园区、涿鹿县、桥西区)
伊春市(丰林县、乌翠区、南岔县、伊美区、汤旺县、友好区、嘉荫县、铁力市、金林区、大箐山县)
淮北市(濉溪县、烈山区、相山区、杜集区)
那曲市(色尼区、巴青县、安多县、班戈县、聂荣县、嘉黎县、申扎县、索县、尼玛县、双湖县、比如县)
内蒙古自治区
遂宁市(射洪市、安居区、大英县、蓬溪县、船山区)
烟台市(招远市、莱州市、海阳市、福山区、芝罘区、牟平区、龙口市、莱山区、栖霞市、蓬莱区、莱阳市)
新余市(分宜县、渝水区)
临夏回族自治州(广河县、临夏县、东乡族自治县、临夏市、永靖县、康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县)
日喀则市(岗巴县、昂仁县、江孜县、谢通门县、亚东县、萨迦县、仲巴县、定日县、吉隆县、康马县、拉孜县、萨嘎县、仁布县、定结县、桑珠孜区、聂拉木县、白朗县、南木林县)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、都兰县、茫崖市、格尔木市、天峻县、乌兰县)
大理白族自治州(洱源县、剑川县、永平县、祥云县、宾川县、鹤庆县、大理市、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、云龙县、巍山彝族回族自治县、弥渡县)
景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)
清远市(连州市、阳山县、佛冈县、清新区、英德市、清城区、连南瑶族自治县、连山壮族瑶族自治县)
威海市(文登区、乳山市、荣成市、环翠区)
西藏自治区
铁岭市(西丰县、铁岭县、清河区、银州区、昌图县、开原市、调兵山市)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
延安市(志丹县、洛川县、宜川县、黄陵县、延川县、吴起县、宝塔区、子长市、延长县、黄龙县、甘泉县、安塞区、富县)
临汾市(蒲县、霍州市、大宁县、洪洞县、汾西县、隰县、翼城县、襄汾县、吉县、侯马市、浮山县、永和县、古县、乡宁县、安泽县、尧都区、曲沃县)
云浮市(云城区、罗定市、新兴县、郁南县、云安区)
渭南市(白水县、大荔县、合阳县、华阴市、潼关县、澄城县、富平县、临渭区、韩城市、华州区、蒲城县)
南宁市(横州市、良庆区、青秀区、马山县、江南区、隆安县、西乡塘区、兴宁区、上林县、武鸣区、邕宁区、宾阳县)
兰州市(永登县、西固区、七里河区、安宁区、榆中县、城关区、红古区、皋兰县)
龙岩市(漳平市、连城县、武平县、新罗区、长汀县、永定区、上杭县)
自贡市(自流井区、富顺县、贡井区、荣县、大安区、沿滩区)
呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、扎兰屯市、阿荣旗、扎赉诺尔区、陈巴尔虎旗、满洲里市、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、根河市、牙克石市、海拉尔区、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
黄山市(歙县、徽州区、黟县、祁门县、黄山区、休宁县、屯溪区)
贵阳市(开阳县、白云区、花溪区、清镇市、观山湖区、云岩区、息烽县、乌当区、修文县、南明区)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、平坝区、普定县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、西秀区)
眉山市(仁寿县、洪雅县、丹棱县、青神县、彭山区、东坡区)
宿迁市(宿豫区、泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿城区)
徐州市(泉山区、鼓楼区、云龙区、新沂市、贾汪区、丰县、睢宁县、沛县、邳州市、铜山区)
吉安市(吉水县、吉安县、青原区、吉州区、万安县、永丰县、井冈山市、新干县、峡江县、安福县、遂川县、永新县、泰和县)
滁州市(来安县、凤阳县、全椒县、琅琊区、天长市、南谯区、明光市、定远县)
大同市(云州区、阳高县、左云县、天镇县、浑源县、云冈区、广灵县、平城区、灵丘县、新荣区)
鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)
萍乡市(莲花县、上栗县、安源区、芦溪县、湘东区)
枣庄市(市中区、峄城区、滕州市、山亭区、薛城区、台儿庄区)
雅安市(芦山县、名山区、天全县、宝兴县、荥经县、石棉县、雨城区、汉源县)
遵义市(仁怀市、习水县、汇川区、播州区、余庆县、赤水市、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、湄潭县、凤冈县、正安县、红花岗区、桐梓县)
鞍山市(铁西区、台安县、岫岩满族自治县、铁东区、立山区、海城市、千山区)
常德市(安乡县、汉寿县、桃源县、鼎城区、津市市、临澧县、石门县、武陵区、澧县)
保山市(昌宁县、施甸县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)
岳阳市(岳阳楼区、临湘市、华容县、岳阳县、君山区、汨罗市、湘阴县、云溪区、平江县)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、尉犁县、轮台县、焉耆回族自治县、和静县、且末县、和硕县、若羌县、博湖县)
平凉市(华亭市、庄浪县、泾川县、崆峒区、崇信县、静宁县、灵台县)
阿勒泰地区(哈巴河县、阿勒泰市、吉木乃县、青河县、福海县、布尔津县、富蕴县)
温州市(瑞安市、永嘉县、洞头区、泰顺县、乐清市、鹿城区、瓯海区、龙湾区、苍南县、龙港市、文成县、平阳县)
阳江市(江城区、阳东区、阳西县、阳春市)
海口市(秀英区、琼山区、美兰区、龙华区)
铜陵市(枞阳县、铜官区、郊区、义安区)
新乡市(原阳县、新乡县、封丘县、红旗区、牧野区、获嘉县、辉县市、长垣市、卫滨区、卫辉市、凤泉区、延津县)
普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、景东彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县)
湛江市(吴川市、徐闻县、麻章区、霞山区、雷州市、遂溪县、廉江市、坡头区、赤坎区)
营口市(西市区、站前区、鲅鱼圈区、大石桥市、老边区、盖州市)
黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市)
六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)
黑河市(孙吴县、北安市、逊克县、五大连池市、爱辉区、嫩江市)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
丹东市(振兴区、元宝区、宽甸满族自治县、东港市、振安区、凤城市)
曲靖市(马龙区、罗平县、富源县、会泽县、师宗县、麒麟区、宣威市、沾益区、陆良县)
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毕节市(金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、赫章县、织金县、黔西市、纳雍县、大方县)
通化市(通化县、集安市、二道江区、梅河口市、东昌区、辉南县、柳河县)
大庆市(肇源县、龙凤区、红岗区、肇州县、让胡路区、萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、林甸县)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、博乐市、阿拉山口市)
海南藏族自治州(贵德县、同德县、贵南县、共和县、兴海县)
大连市(普兰店区、中山区、金州区、西岗区、沙河口区、庄河市、长海县、旅顺口区、瓦房店市、甘井子区)
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4月25日,上海金融法院公开宣判原告刘某某、郑某某诉被告上海金某泰化工股份有限公司(以下简称金某泰)、袁某、罗某证券虚假陈述责任纠纷一案。
该案是2019年修订《中华人民共和国证券法》以来,全国首例因上市公司董监高(上市公司董事、监事和高级管理人员的简称)未履行公开增持承诺引发的证券侵权纠纷案件。本案采用示范判决机制进行审理。
金某泰系深圳证券交易所A股上市公司。2021年6月15日,金某泰发布公告,称公司董事兼总裁袁某、控股子公司总经理罗某计划在6个月内增持金某泰股份,增持金额合计不低于3亿元。后金某泰两次发布公告,称袁某、罗某上述增持承诺履行期限分别延期至2022年6月15日、9月30日。2022年9月30日盘后,金某泰公告称袁某、罗某未能在延期期间完成增持计划。同年10月20日,中国证券监督管理委员会上海监管局对袁某、罗某采取出具警示函的行政监管措施。同年12月21日,深圳证券交易所作出《关于对袁某、罗某给予公开谴责处分的决定》。
原告刘某某、郑某某主张其因上述股份增持承诺购买了金某泰股票,而袁某、罗某未履行承诺,构成证券虚假陈述行为,要求金某泰、袁某、罗某共同赔偿投资差额损失、佣金损失等共计900余万元。
被告金某泰辩称:其并非被采取行政监管措施的主体,针对被告袁某、罗某增持股份的全过程,公司及时、真实、准确、完整地发布了公告,不存在信息披露违法违规行为,且已就增持延期事宜及时召开董事会、监事会和股东大会审议,程序合法合规。
被告袁某、罗某共同辩称:两被告已经根据规定及时将增持意愿、资金筹措情况及因资金筹措困难导致延期等情况书面告知金某泰,因客观上履行能力不足,无法再履行增持承诺,不存在主观上“忽悠式增持”的故意或过失,对此,公司也及时发布了公告。股价下跌主要是由于市场整体及企业自身经营等其他情况导致,并非两被告不履行增持承诺导致。
庭审中,各方当事人围绕公开承诺增持行为的法律性质、责任构成要件、责任承担等主要争议焦点进行了举证、质证和辩论。
上海金融法院经审理认为,首先,公开承诺包括股份限售承诺、业绩承诺、股份增(减)持承诺、分红承诺、股份回购承诺、法定义务重述承诺等多种类型,不履行公开承诺的法律责任属性无法一以概之,应结合承诺主体及内容、相对人确定与否、未履行承诺的原因、承诺主体的过错等因素综合予以考量,可能构成虚假陈述、操纵市场等典型证券侵权行为,也可能无法归入证券特殊侵权范畴,抑或是构成违约行为。其次,就本案诉争的公开增持承诺是否构成证券虚假陈述行为,应结合证券市场股票增持的行为特点、公开增持承诺的行为性质,以及被告方作出增持承诺时的履约准备、两次延期事由、未履行承诺原因、有无免责事由等因素综合判断。本案中,袁某、罗某在首次作出增持承诺时并无资金准备,在后续延期过程中亦未积极筹措资金,且在面对交易所质询时以过桥资金制作“虚假”存款证明,故难以认定其有增持的真实意愿。从增持主体、承诺增持金额、市场影响力等角度看,袁某、罗某公开增持承诺信息的披露,对证券市场和投资者预期产生严重误导,其所主张的未能履行增持承诺的抗辩理由明显不合理,故虚假陈述行为成立且具有重大性。再次,公开承诺人袁某、罗某为法定信息披露义务人,而非金某泰。从信息披露的全过程看,金某泰尽到了基本的审查义务,亦无证据证明金某泰明知或应知袁某、罗某存在虚假陈述,故不应承担案涉虚假陈述行为的民事赔偿责任。
综上,经委托第三方机构损失核定,上海金融法院一审判令被告袁某、罗某共同赔偿原告刘某某投资损失506,130.96元,共同赔偿原告郑某某投资损失277,406.42元。
专题:2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。原银保监会副主席梁涛出席并发表以“生成式AI在保险业应用的几点思考”为题的主旨演讲。
梁涛表示,自2022年底OpenAI发布ChatGPT,生成式AI发展加速,今年春节期间DeepSeek引领新一轮发展,实现技术透明、成本普惠、开源升级、推理透明四个层面的突破,降低了技术、使用和信任成本,推动全球技术进步。其对话、创作、推理等核心能力契合保险行业需求,能增强交互体验,提高客户服务效率,还能通过分析非结构化数据实现风险评估和定价的转变,在反洗钱、反欺诈等方面发挥作用。目前,AI应用已渗透到保险业核心业务全流程,深度重构保险价值链。
在行业发展影响方面,梁涛认为,AI大模型技术与保险行业的融合,是科技进步与行业需求的完美契合,也是大势所趋。对中小保险企业而言,DeepSeek的出现打破了“堆算力、拼资本”的大模型发展路径,减轻了资本投入压力,为其实现跨越式发展提供了机会。在负债端,AI技术使得数据资产和网络安全保险、灾害预防、新能源车车险、绿色保险、普惠保险等业务有了新的发展可能;“保险+”模式也通过整合多领域资源实现服务升级。在投资端,AI将深化对险企的影响,提升投研能力、强化风险管理、优化资产配置策略。此外,随着AI的发展,客户行为发生变化,市场主体需牢固树立以客户为中心的理念,业务员应从“销售员”向“顾问”“风险管理专家”转变。
然而,梁涛也提醒,人工智能存在算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题,保险业在推进AI应用过程中,必须将其纳入全面风险管理体系,遵循相关管理办法和原则,防范数据滥用与算法歧视。
专题:2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。阿里云保险行业首席架构师黄旭初发表以“AI大模型在企业架构的落地”为主题的演讲。
黄旭初介绍,阿里在大模型领域布局深远,早在2020年,在OpenAI发布ChatGPT3.5之前,就已在千亿级万亿级参数的M6大模型研究上取得突破,并率先开展开源模型探索。他指出,随着DeepSeek、Manus等新技术涌现,大模型发展周期不断缩短,目前仍未达终态,未来发展值得期待,企业应加快拥抱大模型的步伐。
谈及大模型对行业各方的影响,黄旭初表示,对模型供应商而言,开源模型的发展坚定了阿里在开源路线的投入,新架构的出现促使其更加注重算力优化;对企业客户来说,大模型在保险场景落地可能性增加,使用成本降低,企业构建专属模型也变得可行;对终端用户,推理模型的发展提升了用户对模型的信任度与产品体验;在算力方面,尽管部分架构降低了算力要求,但大模型使用频率和门槛的降低,引发了整体算力需求的爆发式增长。
在技术发展趋势上,黄旭初提到,随着数据在预训练层面接近瓶颈,后训练、推理等层面的ScalingLaw不断涌现,架构优化成为提升大模型效率的重要方向。当前,国内外大模型性能差异快速缩小,各模型供应商技术路线也逐渐趋同。基于此,阿里将重点发力开源、推理模型、多模态融合模型以及不同尺寸模型研发,以适应多样化场景需求。
在保险企业架构应用方面,黄旭初提出,未来保险企业模型架构可设想为“无限靠近AGI的大模型+众多领域小模型”,二者相互促进,共同服务保险业务。同时,他推荐了三种开发范式:知识库+通用大模型,是当前多数企业实践的基础模式;Muti-agent+推理模型,适用于核保核赔等逻辑推理要求高的业务场景;双飞轮模式,即企业专属模型服务业务流程,是未来发展方向。
黄旭初还以质检检测预警为例,展示了不同模式的应用效果:提示词+大模型模式耗时短但准确率仅64%;多Agent模式准确率提升至90%以上,但调用次数增加导致耗时变长;将企业知识训练到小模型的模式,在准确率和耗时方面表现更优。
此外,他介绍了理想的应用架构,通过标准大模型协议封装原子能力,利用Agent调用,并基于SpringAIAlibaba框架实现传统应用的AI改造。同时强调全栈效率优化的重要性,建议保险公司在使用大模型时,可借助云供应商的全栈优化能力。
最后,黄旭初展示了阿里推出的金融行业Agent智能体全景图,并将大模型应用分为知识问答、业务辅助、业务自动化三大类型,涵盖代码辅助、产品辅助、销售、客户服务等多个场景,部分场景已成熟可落地。
据西凤股份消息,4月21日至23日,西凤股份公司总经理张周虎、副总经理周艳花一行先后走访了陕西禧福祥集团、华山论剑品牌管理有限公司、西安国花瓷商贸有限公司、深圳市酒海实业有限公司、陕西窖龄品牌管理有限公司及西安泓韵酒业有限公司等西凤酒重点品牌运营商,围绕“数智化转型、文化赋能、品牌升级、全国化市场”四大主题展开深度交流,以“厂商同心 品牌聚力”为核心,推动西凤酒全国化战略加速落地,为西凤酒品牌高质量发展凝聚共识,注入动能。
在禧福祥集团调研期间,张周虎一行亲临西凤酒15年6年陈酿品牌数智化营销抽奖活动现场,见证雅迪电动车感恩回馈消费者的创新举措。他指出“购酒抽雅迪电动车”感恩回馈活动,有效打通了品牌与终端商户、消费者的连接渠道,为构建价值共享体系提供了创新模式。同时,他对西凤酒15年6年品牌创新实践给予高度评价:“面对市场新挑战,品牌展现出强大的应变能力和创新活力,其稳健发展态势为西凤酒整体战略推进提供了有力支撑。”周艳花对陕西禧福祥集团董事长王延安带领团队25年来的坚守与创新表示感谢,未来将在资源配置、政策支持等方面持续发力,助力西凤酒15年6年品牌不断升级,赢得市场与消费者的长久认同。王延安表示,未来将严格落实西凤集团战略部署,持续加强与西凤集团的合作机制,深化数智化转型,强化文化赋能,全力推进全国化战略,为西凤酒发展贡献更多力量。
张周虎一行与禧福祥集团相关负责人座谈
中央纪委国家监委网站讯据中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组、山东省纪委监委消息:中国建设银行深圳市分行资深副经理陈坤雄涉嫌严重违纪违法,目前正接受中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组纪律审查和山东省聊城市监察委员会监察调查。 (中央纪委国家监委驻中国建设银行纪检监察组、山东省纪委监委) 今日A股横盘整理,上证指数收跌0.07%报3295.06点,深证成指涨0.39%,创业板指涨0.59%。量能方面,A股全天成交1.14万亿。盘面上,公用事业、通信领涨,房地产、医药带头回调。
宏观方面,中共中央政治局4月25日召开会议,确定“坚持稳中求进工作总基调”。会议指出“我国经济持续回升向好的基础还需要进一步稳固,外部冲击影响加大”。
政策上“要加紧实施更加积极有为的宏观政策,用好用足更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策”,“兜牢基层“三保”底线。适时降准降息,保持流动性充裕,加力支持实体经济。创设新的结构性货币政策工具,设立新型政策性金融工具,支持科技创新、扩大消费、稳定外贸等。”
内需层面,会议指出,“要提高中低收入群体收入,大力发展服务消费,增强消费对经济增长的拉动作用”,“加大资金支持力度,扩围提质实施“两新”政策,加力实施“两重”建设。”政策端对于提振消费的态度依然积极。
对于科技层面,会议指出培育壮大新质生产力,打造一批新兴支柱产业。持续用力推进关键核心技术攻关,创新推出债券市场的“科技板”,加快实施“人工智能+”行动。大力推进重点产业提质升级,坚持标准引领,规范竞争秩序。“人工智能+”可能依然是后续政策大力投向方向。
整体看政治局会议基调与此前一致,维持积极。二季度关税对于经济的冲击需要持续关注,但政策端“稳增长、扩内需”的方向维持不变,AI产业链的技术创新及内需修复两条投资主线依然值得关注,对于A股中长期或可积极看待。
当前阶段可以考虑逢低布局,关注中证A500ETF(159338)、上证综指ETF(510760)等宽基标的,同时也可以考虑构建“科技+红利、现金流”的哑铃策略。
科技领域,受到政策端利好的人工智能产业链可以持续关注。今日创业板人工智能ETF(159388)涨1.79%,通信ETF(515880)、软件ETF(515230)均涨超1%。
近年来,人工智能(AI)技术以惊人的速度重塑全球产业格局。从ChatGPT掀起生成式AI的全民热潮,到Sora实现“文本生成视频”的颠覆性突破,再到特斯拉Optimus人形机器人展示“具身智能”的潜力,AI正从实验室走向千家万户,成为驱动经济增长的核心引擎。
与此同时,国内AI大模型持续迭代,产业发展快速跟进。以Deepseek-R1为首的国产AI大模型的技术突破及成本优势有望推动国内AI应用快速发展。
中共中央政治局会议强调,加快实施“人工智能+”行动,培育未来产业。政策大力支持下,人工智能全产业链,包括“上游算力+中游模型+下游应用”,均有望迎来快速增长。后市看,人工智能有望为全年投资主线之一,感兴趣的小伙伴可继续关注创业板人工智能ETF(159388)。
不过考虑到未来关税层面仍有较大不确定性,全市场风险偏好可能受到影响,二季度市场行情波动可能还会进一步放大。市场震荡期,红利国企ETF(510720)、现金流ETF(159399)等防御性资产值得关注。
消息面上,根据国务院国资委2025年的考核要求,各大央企的最新考核“一利五率”经营指标体系中,“营业现金比率(经营活动收到的现金÷营业收入)”已经被替换为“营业收现率(经营活动现金流量净额÷营业收入)”。
相比之下,营业收现率可能更为直接地反映企业销售回款的效率和质量,更强调营收的变现能力,后续央国企经营质量有望进一步改善,央国企的投资价值依然值得关注。
当前新“国九条”、市值管理等政策鼓励上市公司分红,对于央企来说,健全分红政策,稳定分红预期,既有助于增加投资者回报;又有助于央国企获得价值认同、估值修复,是市值管理的有效路径,也符合“中特估”重塑价值的要求。
无风险收益率下行的宏观背景下,高股息类央国企资产依然可适当关注。截止2025/4/25,红利国企ETF(510720)标的指数上证红利指数股息率为6.83%,位于历史较高水平;红利国企ETF(510720)自2024年4月30日上市以来连续分红12次,具有一定的投资吸引力,感兴趣的投资者可持续关注。
此外,“大中市值+央国企+充裕现金流”有望为全年投资主线之一。现金流ETF(159399)的标的指数聚焦大中市值,标的指数央国企占比高于同类现金流指数;产品每月进行评估及收益分配,每年最多可分红12次。也可继续持续关注现金流ETF(159399)。
(现金流ETF基金收益分配原则为:1、本基金的收益分配方式为现金分红;2、基金管理人可每月对基金相对业绩比较基准的超额收益率以及基金的可供分配利润进行评价,收益评价日核定的基金净值增长率超过业绩比较基准同期增长率或者基金可供分配利润金额大于零时,基金管理人可进行收益分配;3、当基金收益分配根据基金相对业绩比较基准的超额收益率决定时,基于本基金的特点,本基金收益分配无需以弥补亏损为前提,收益分配后基金份额净值有可能低于面值;当基金收益分配根据基金可供分配利润金额决定时,本基金收益分配后基金份额净值不能低于面值,即基金收益分配基准日的基金份额净值减去每单位基金份额收益分配金额后不能低于面值;4、在符合上述基金分红条件的前提下,本基金可每月进行收益分配。评价时间、分配时间、分配方案及每次基金收益分配数额等内容,基金管理人可以根据实际情况确定并按照有关规定公告;鉴于本基金的特点,本基金分红不一定来自基金盈利,基金分红并不代表总投资的正回报。(资料来源:基金招募说明书、基金合同、富时罗素,具体以基金法律文件为准)
风险提示:投资人应当充分了解基金定期定额投资和零存整取等储蓄方式的区别。定期定额投资是引导投资人进行长期投资、平均投资成本的一种简单易行的投资方式。但是定期定额投资并不能规避基金投资所固有的风险,不能保证投资人获得收益,也不是替代储蓄的等效理财方式。无论是股票ETF/LOF/分级基金,都是属于较高预期风险和预期收益的证券投资基金品种,其预期收益及预期风险水平高于混合型基金、债券型基金和货币市场基金。基金资产投资于科创板和创业板股票,会面临因投资标的、市场制度以及交易规则等差异带来的特有风险,提请投资者注意。板块/基金短期涨跌幅列示仅作为文章分析观点之辅助材料,仅供参考,不构成对基金业绩的保证。文中提及个股短期业绩仅供参考,不构成股票推荐,也不构成对基金业绩的预测和保证。以上观点仅供参考,不构成投资建议或承诺。如需购买相关基金产品,请您关注投资者适当性管理相关规定、提前做好风险测评,并根据您自身的风险承受能力购买与之相匹配的风险等级的基金产品。基金有风险,投资需谨慎。
特约作者:国泰基金
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新闻结尾
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