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保定市(满城区、徐水区、涞源县、涞水县、阜平县、定州市、涿州市、望都县、莲池区、安国市、雄县、顺平县、易县、曲阳县、蠡县、唐县、安新县、清苑区、高阳县、竞秀区、博野县、定兴县、容城县、高碑店市)
河池市(环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、宜州区、南丹县、大化瑶族自治县、天峨县、凤山县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、金城江区、东兰县)
海北藏族自治州(刚察县、祁连县、海晏县、门源回族自治县)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
濮阳市(南乐县、华龙区、清丰县、台前县、濮阳县、范县)
太原市(杏花岭区、清徐县、迎泽区、尖草坪区、万柏林区、娄烦县、阳曲县、晋源区、古交市、小店区)
三沙市(南沙区、西沙区)
西藏自治区
梅州市(丰顺县、梅县区、兴宁市、平远县、五华县、蕉岭县、梅江区、大埔县)
信阳市(淮滨县、固始县、平桥区、罗山县、新县、光山县、潢川县、商城县、浉河区、息县)
广安市(邻水县、武胜县、前锋区、华蓥市、广安区、岳池县)
楚雄彝族自治州(禄丰市、南华县、永仁县、元谋县、姚安县、牟定县、楚雄市、双柏县、武定县、大姚县)
晋中市(祁县、灵石县、昔阳县、太谷区、左权县、榆社县、介休市、平遥县、寿阳县、榆次区、和顺县)
宁德市(福安市、蕉城区、古田县、柘荣县、福鼎市、周宁县、屏南县、霞浦县、寿宁县)
那曲市(安多县、索县、双湖县、色尼区、申扎县、尼玛县、比如县、班戈县、巴青县、聂荣县、嘉黎县)
四平市(铁东区、梨树县、伊通满族自治县、铁西区、双辽市)
昌都市(洛隆县、芒康县、丁青县、左贡县、卡若区、边坝县、八宿县、察雅县、类乌齐县、江达县、贡觉县)
西安市(高陵区、灞桥区、蓝田县、长安区、周至县、临潼区、碑林区、鄠邑区、新城区、雁塔区、阎良区、未央区、莲湖区)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、普定县、西秀区、镇宁布依族苗族自治县)
内蒙古自治区
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
衡阳市(衡山县、衡南县、耒阳市、衡阳县、常宁市、衡东县、珠晖区、雁峰区、南岳区、蒸湘区、祁东县、石鼓区)
梧州市(万秀区、龙圩区、蒙山县、藤县、苍梧县、长洲区、岑溪市)
济源市
青岛市(崂山区、黄岛区、李沧区、胶州市、即墨区、城阳区、市南区、市北区、莱西市、平度市)
三明市(将乐县、明溪县、大田县、建宁县、清流县、泰宁县、宁化县、沙县区、永安市、尤溪县、三元区)
东营市(河口区、垦利区、利津县、东营区、广饶县)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)
嘉兴市(海宁市、南湖区、平湖市、秀洲区、桐乡市、海盐县、嘉善县)
南宁市(上林县、邕宁区、宾阳县、西乡塘区、江南区、兴宁区、良庆区、隆安县、武鸣区、青秀区、马山县、横州市)
德州市(禹城市、平原县、德城区、乐陵市、宁津县、临邑县、陵城区、夏津县、庆云县、齐河县、武城县)
忻州市(五寨县、繁峙县、原平市、定襄县、静乐县、代县、保德县、河曲县、岢岚县、神池县、偏关县、忻府区、五台县、宁武县)
唐山市(路南区、丰南区、滦州市、玉田县、丰润区、开平区、乐亭县、曹妃甸区、迁西县、滦南县、古冶区、路北区、遵化市、迁安市)
泰州市(姜堰区、海陵区、高港区、泰兴市、兴化市、靖江市)
淄博市(高青县、沂源县、张店区、博山区、桓台县、周村区、淄川区、临淄区)
双鸭山市(四方台区、友谊县、饶河县、集贤县、宝山区、宝清县、尖山区、岭东区)
内江市(市中区、威远县、资中县、隆昌市、东兴区)
齐齐哈尔市(富拉尔基区、克山县、富裕县、碾子山区、龙沙区、泰来县、梅里斯达斡尔族区、建华区、甘南县、拜泉县、昂昂溪区、铁锋区、克东县、讷河市、依安县、龙江县)
鸡西市(滴道区、麻山区、虎林市、鸡东县、梨树区、鸡冠区、密山市、城子河区、恒山区)
铜川市(印台区、耀州区、宜君县、王益区)
海东市(乐都区、平安区、循化撒拉族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、互助土族自治县)
营口市(站前区、鲅鱼圈区、老边区、盖州市、大石桥市、西市区)
临沂市(沂水县、费县、沂南县、平邑县、莒南县、兰山区、蒙阴县、郯城县、兰陵县、罗庄区、临沭县、河东区)
大庆市(林甸县、红岗区、肇州县、萨尔图区、让胡路区、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、龙凤区)
玉林市(容县、陆川县、玉州区、福绵区、博白县、北流市、兴业县)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)
龙岩市(长汀县、连城县、武平县、永定区、上杭县、漳平市、新罗区)
沈阳市(于洪区、沈河区、和平区、浑南区、皇姑区、康平县、法库县、铁西区、新民市、大东区、苏家屯区、沈北新区、辽中区)
榆林市(佳县、神木市、府谷县、靖边县、米脂县、定边县、清涧县、榆阳区、吴堡县、横山区、绥德县、子洲县)
无锡市(宜兴市、梁溪区、新吴区、滨湖区、江阴市、惠山区、锡山区)
日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
陇南市(徽县、武都区、文县、西和县、宕昌县、康县、礼县、两当县、成县)
汕头市(潮阳区、澄海区、南澳县、濠江区、潮南区、金平区、龙湖区)
伊犁哈萨克自治州(霍尔果斯市、尼勒克县、伊宁县、伊宁市、巩留县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、昭苏县、奎屯市、新源县)
泸州市(纳溪区、龙马潭区、江阳区、叙永县、合江县、古蔺县、泸县)
阿勒泰地区(布尔津县、青河县、福海县、富蕴县、哈巴河县、阿勒泰市、吉木乃县)
石河子市(五家渠市、胡杨河市、新星市、可克达拉市、图木舒克市、铁门关市、双河市、昆玉市、白杨市、北屯市、阿拉尔市)
柳州市(柳江区、城中区、融水苗族自治县、柳南区、鹿寨县、柳城县、鱼峰区、三江侗族自治县、柳北区、融安县)
阿里地区(改则县、札达县、噶尔县、普兰县、日土县、革吉县、措勤县)
重庆市(北碚区、梁平区、彭水苗族土家族自治县、城口县、南川区、沙坪坝区、南岸区、开州区、渝北区、垫江县、铜梁区、巫溪县、黔江区、石柱土家族自治县、江津区、秀山土家族苗族自治县、璧山区、云阳县、丰都县、大足区、长寿区、奉节县、綦江区、涪陵区、荣昌区、忠县、渝中区、巴南区、潼南区、九龙坡区、合川区、万州区、武隆区、巫山县、大渡口区、永川区、酉阳土家族苗族自治县、江北区)
扬州市(高邮市、仪征市、广陵区、江都区、宝应县、邗江区)
佛山市(南海区、三水区、高明区、禅城区、顺德区)
孝感市(汉川市、应城市、大悟县、孝昌县、安陆市、孝南区、云梦县)
五指山市(陵水黎族自治县、昌江黎族自治县、乐东黎族自治县、定安县、临高县、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、文昌市、万宁市、澄迈县、保亭黎族苗族自治县、东方市、屯昌县、琼海市)
鄂尔多斯市(鄂托克旗、康巴什区、达拉特旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、东胜区、准格尔旗、乌审旗、杭锦旗)
哈尔滨市(道里区、香坊区、双城区、延寿县、通河县、依兰县、呼兰区、松北区、五常市、阿城区、平房区、方正县、道外区、巴彦县、尚志市、木兰县、宾县、南岗区)
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拉萨市(墨竹工卡县、堆龙德庆区、林周县、当雄县、曲水县、达孜区、尼木县、城关区)
南昌市(西湖区、新建区、南昌县、青云谱区、青山湖区、东湖区、进贤县、安义县、红谷滩区)
北海市(海城区、合浦县、银海区、铁山港区)
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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