南方基金-新浪财经联合出品的大数据100指数基金(代码：001113)将于4月22日起发售，募集规模上限为10亿元，它基于财经媒体与社交平台挖掘投资情绪、是国内首批深度融入财经大数据的指数产品，投资者可通过认购这款基金一揽子购入100只股票、分享互联网财经大数据掘金牛市的收益。

　　截至4月10日，i100指数今年以来涨幅达59.7%，同期上证综指涨幅24.72%，沪深300指数涨幅22.94%。近一年i100指数上涨126.6%，大幅跑赢上证综指、沪深300等传统主流指数。

　　对于这只年初至今涨幅超过60%的指基，在市场连创新高的当下，还能不能买？怎么买？有什么优惠？

　　新浪财经邀请到参与i100指数基金产品设计的南方基金产品部副总监鲁力博士、南方大数据100拟任基金经理雷俊，在4月20日下午通过“视频直播”向广大投资者介绍此款指数基金的特点。

　　以下为实录：

　　各位新浪网友，大家好！

　　主持人：新浪网的网友，欢迎大家今天下午参加新浪网、新浪财经和南方基金共同发布的I100大数据基金产品的提前路演。今天非常高兴我们请到了南方基金的产品开发部的负责人鲁力博士，还有包括南方基金数量化投资部的基金经理雷俊博士，共同为我们揭秘基于I100大数据产品的解密。

　　今天非常高兴，我们首先让鲁博士聊一下，I100这只基金，此前在2014年9月12号，新浪网新浪财经包括南方财经和深圳信息公司共同发布了I100指数，引起了市场非常大广泛的关注。这个指数我简单统计了一下它的业绩，在业内非常好，几乎领先于所有主流的基金指数。截止到2015年4月10号，I100指数今年的收益率已经达到59.7%，同期上证还有沪深300在23.8%到21.8%左右。这样一个业绩非常非常好。I100又是以大数据这种方式做投资，像I100这样以大数据为指数投资在中国刚开始，在国外目前应用这样的技术和方式进行投资、进行产品创新到了什么样的阶段？

　　鲁力：中国在大数据互联网数据应用上，在全球是走在前面的，中国证监会[微博]现在允许公募基金采用大数据的指数进行公募基金的投资。实际上我们也看到在国外更多大数据的概念，现在还是局限在私募的领域，公募基金采用大数据的目前不多。美国有很多利用美国的互联网点击的数据做私募基金的投资策略，但是在公募基金领域还没有看到，国内在这一块走在全球前列。

　　主持人：国外像twitter已经运用社交化的数据，包括互联网的一些大数据做一些投资，效果还行。中国的投资群体里边，这样的一些数据反应，尤其是新浪网提供互联网的大数据做投资，跟国外来比，是不是更加有效？因为中国是一个散户群体特征明显，不像国外是机构投资者为主体的投资环境，您认为是不是这一块中国更加有效？

　　鲁力：确实是这样，因为大家可能看到一些关于市场的数据，比如我们最近都说中国股市的新开户里有一半是初中学历。从中国整个市场来看，70%、80%是中小散户投资人，在国外市场更多是机构投资人主导，他们整个市场的有效性、透明度应该说更高。

　　中国散户主导的市场当中，投资人本身的情绪，对这个市场波动的影响就会非常大。实际上应用新浪财经大数据平台，我们能够相对准确地把投资人的情绪描绘出来。对我们在国内做投资非常具有实战意义。

　　主持人：而且所有以大数据为主，大数据起源于国外，非常典型的几个特征，一个是数据量非常庞大，以互联网公司数据为代表。第二，更新速度非常快。第三，容量还有可变化性，数据的多样性非常广泛。这也是为什么新浪网包括我们用的社交数据、点击数据，很多这样的数据，在国外其实我看到很多像twitter、facebook为代表的很多私募基金也用这种东西，国内这种行为竞争学做投资产品是不是刚刚开始？以前我们看到所有策略型的指数、主动化的指数，这一块是比较欠缺的？

　　鲁力：您刚才讲了一个非常重要的概念，大数据是对投资人行为、对投资人心理的一个描绘。我记得在去年9月份的时候，当时新浪在发布这个大数据的时候，我当时在会场给大家分享了一下，我们看美国大家对行为金融学应用的情况。实际上美国队市场情绪的应用，并没有在主流的公募基金上采用像互联网twitter的领域，主要是用在私募领域。公募领域主要是用的衍生品，用的是期权，用的比如标普500期权，可以通过期权的隐含波动率，计算出市场波动率的指标，以波动率指数作为市场情绪的一个刻画。但是因为中国市场目前刚刚才推出了两只新的股指期货，期权只有上指50ETF一只。衍生品市场并没有这么发达，流动性并不这么好，参与群体并没有这么大，咱们现在这个阶段很难用金融衍生品非常准确地刻画咱们这个市场的心理特征。但是互联网是一个万众都能参与的平台。从现状来看，大数据对市场情绪的代表性要比现在专业的金融衍生品要好，这也是我们为什么要采用大数据做这件事情的一个根本出发点。

　　主持人：从南方基金和新浪合作的这段过程当中，我相信也经过很多磨合。因为新浪财经这边，我们的数据提供出来是第一次使用这样的行为数据做金融投资和金融产品的创设，这本身已经代表了一部分创新。尤其南方基金又是非常丰富的投研能力和数量化投资能力，这一块想请教一下雷博士，这个产品自推出以后，它的市场反应包括深交所[微博]上市以后，基准的比较，它已经在今年59.7%的收益，截止4月10号。如果回首一年的过程中，大概是120%左右。这么高的业绩，是不是能给我们解密一下如何做到这个业绩？此前所有的基金，主流的指数型基金也好，一般采用的都是常规的数据和常规的投研方法。这次采用大数据以后，是不是有些好的因素或者因子在这里边？给广大的网友解密一下。

　　雷俊：可以从这几个围度看这个问题。

　　首先，I100这个指数跟传统的指数来讲，有几个明显的区别。传统的指数主要从编制的角度来讲，从编制的出发点来讲，比如有的是市场代表性的指数，可能是想通过这个指数体现整个市场的走势，这是一类比较典型的宽基指数。

　　第二，偏重于想体现某一个行业的特点，或者是某一个板块、某一个主题的特点。这也比较特殊，某一个属性体现某一块的走势。

　　咱们是想通过策略的方法，获取相对于其它传统指数来讲，另外一种不同的策略指数的做法。这个指数根本的出发点并不想表征市场，而是想从市场中挖掘出一些更有收益率的股票，这样做成一个策略的指数。

　　基于这种出发点，正好是配合新浪大数据在舆情包括互联网用户的访问等等这方面的优势，我们从指数本身研究最初的时候，定了这么一个想法，把时下的热点跟本身的一些传统的量化研究中的优势的东西结合起来，最后我们得出过去指数的编制方案来看，我们每个月换一次，这个频率其实比传统指数要高。传统指数可能最多三个月，有的是半年甚至一年。我们这个一方面体现了互联网用户对于市场关注的情况。另一方面，我们希望通过这个能够抓住用户比较关注的，这也符合刚才鲁博士提到的，像中国中小散户投资者为主的市场，可能他们的言论、他们实际的投资，可能对股票市场的影响会是不可忽视的力量。

　　主持人：从我们内部数据挖掘上来看，从新浪网的这些数据，包括我们也拿到一些交易所的公开数据，目前来看，因为中国的交易环境跟国外不一样，国外的交易所可能只接机构的交易，中国的交易所是每一笔单子都要下到交易所。尤其是散户化的行为，包括广大网友或者投资者的行为，会极大地影响这个市场，尤其是像现在这个市场比较好的情况下，追逐热点，我看很多人也是看了我们这个报道以后，经常是靠着《新闻联播》，靠着新浪网的新闻做着股票选择，经常看着新浪网的头条进行他的全部选择。效果也还不错。但是作为严格投研基金来说，我们又是一个I100挂牌的指数，它的透明度各方面，我相信会更加好。目前这个指数包括产品我们是22号发，现在看这个产品您觉得规模会是多大？因为是100只股票的指数。

　　雷俊：规模这个东西可以从几个角度来看。一般来讲我们去衡量一个指数的规模或者是容量，可能会去看比方说总市值，总的盘子有多大，像典型的上证综指、沪深300，可能是十几万亿总的市值。另一个角度是流通市值的角度，真正在市场上流通的有多大。因为这是一种表征指数，从这个维度上看，比较有代表性。咱们作为一个策略指数，其实它的容量会有一定的波动。也就是说随着策略选出来的股票范围，一些调整，尤其是像近期各种板块震荡得特别剧烈的时候，可能会有一个波动的范围。目前来看流通市值应该是一万亿左右，这是市值维度的概念看这个问题。

　　另外，从成交量上来看，最近每天指数成交量应该是在千亿左右。

　　主持人：普通投资者可能比较关心，真正社交化的数据在指导投资上、选股上，是不是真的有很大的帮助？因为我看到过一些案例，比较热的南车、北车涨了很多。在新浪的数据里边，也是非常明显的。尤其是用户的关注度一度会激增很多。像这样的一些因素，包括您那边做投研的时候考虑比如基本面的数据、行情面的数据。这种行为面的数据，在使用过程中是不是做了很多分析？有没有一些具体的案例可以分享？

　　雷俊：从目前我们看到的情况来看，从去年7月份到上个月的数据，我给大家简单介绍这么一个数据的情况。在这一波过程中，其实市场已经是相当涨了两波，去年11月份一波，最近又有一波。我们拿到新浪网大数据的覆盖来看，整个用户的关注程度跟股市还是关系非常非常紧密的。其实从这部分的用户行为来看，已经是把他们参与到股市的参与程度已经体现出来了。这个东西是作为我们一部分的因子导入到我们的模型中去。

　　主持人：鲁博士，我们22号发布的是I100的指基，和之前的I300相比，这两个产品有什么区别？

　　鲁力：这两个产品从整个指数定位来看，I100这个指数更加偏重于成长股，整个流通市值大概是一万亿。I300这个指数更加偏重于价值股，整个流通市值跟沪深300指数差不多，应该是15万亿左右，整个市值容量会更大。表现的指数收益特征跟I100还是有区别的。

　　主持人：现在包括I300里，一些行业配置上也都是偏向成长比较多，100偏向价值比较多。它的容量会比100大不少？

　　鲁力：大不少，而且这两个指数，讲到专业上的区别，I100这个指数是等权重的方式，一百个股票在初始的时候权重都是1%，可能定期调一次，根据涨跌的情况定期回调。I300跟沪深300一样采用市值加权。两种加权方式的区别，对投资影响还是比较显著的。比如I100，我在买入这个股票或者卖出股票，肯定是要考虑像一个木桶一样，100个木板，要考虑最矮的木板的流动性的水平。I300不用，因为用的市值加权，可以直观地认为这一百个木板基本上是平的，不会有流动性的影响。

　　主持人：300的时候会按照权重配置具体的持仓比重。现在市场非常有热点，层出不穷。I100这个指数既然偏成长，又是偏风格转换比较快，因为是一个月调仓一次，这个产品的创设上，怎么跟踪上板块的调整？有没有什么特别的考虑？

　　雷俊：可以从这个角度来看，包括讲I100偏成长，I300偏价值。偏成长的角度来看，你刚才提到像对热点的把握，我之前已经讲过，整个用户参与程度和市场走势其实是有紧密的联系，我们把它拆分到每一个具体的行业板块或者说某一个小的主题，在局部的范围之内，也会有一些脉冲性的信号出来，其实对我们的模型是有一部分贡献。

　　另外一个角度来讲，I100本身编制的过程中，我们想寻找一种尽可能量化过程中描述的确定性的东西。为什么选择从成长的维度编这个指数？因为从目前来讲，很多宏观的研究应该说不是量化的一个传统优势，更多更广阔的是中小型的公司，这么大的一个量，它的基本面的数据是固定的，是比较客观的。然后再把这个信息跟新浪的互联网关注的一些信息结合起来，这种信息其实是比较客观的，某种程度上来讲可能会受到一些像宏观经济、产业政策的一些导向影响。但至少从企业包括盈利等等各方面的数据，从历史上来看，是跟它的股价表现是比较高度相关的。

　　主持人：其实对于我们广大的基民也好，网友也好，比较关心的是，因为这是第一次使用行为化数据、大数据来做基金投资。以前所有的基金产品没有这样做过。而且还有很多策略也好、轮动指数产品，这些产品能够跑赢所有主流的指数。网友有疑问的是，这样一个指数和产品到底神奇是因为什么样的因素？真的是因为它换仓比较频繁？能够踏得准节奏和热点？还是说有什么其它的因素？因为我知道你们也会考虑基本面的数据和传统面的数据，包括行为数据，到底这部分会占多大的影响？

　　雷俊：我记得有一个比较知名的投资人说过，在这个市场上如果你能够战胜市场，主要是两种模式能够战胜市场。一种是拿得更稳、时间更长、更有长远的眼光。还有另外一种是跑得更快。我们做I100编制的过程中，我们希望能够做到跑得更快的一个角色。在某种程度上，它其实会抓住一些先行的指标，但是这些先行的指标，当然很多做投资的会比较了解，逆向投资才是法宝。但是放在一个时空的范围之内，我们姑且称之为高频数据，因为越短，跟宏观数据比起来是比较高频率的数据，这种数据其实是有一个短视的效应在里边。

　　主持人：也就是经常出现的新闻热点总会持续一段时间，不会戛然而止。

　　雷俊：很简单，像自贸区、一带一路这种高概念的股票为例，其实它的持续从出来到发酵，再到不断一轮一轮，其实会持续比较中长的周期。

　　主持人：会在开始出现苗头的时候抓住它，然后持有它，一直到最后我们看到它一直在持续发票，我们观测这样的行为，然后有一个投资决策。

　　雷俊：不能说一直抓住它、持有它。但是真正有投资者真金白银参与这个投资的时候，这些行为会在互联网上体现出来这是一部分的信息。另外一个，我们并不是纯粹只看互联网的数据，我们在股票的基本面分析上，甚至像整个市场资金动向，更高维度资金的走向上，我们都会有一个控制，而这样我们整体上会把握住一个比较好的安全边际，这样才能对我们整个指数表现会有比较好的支撑。

　　主持人：鲁博士，刚才雷俊讲的是比较雷厉的，或者是捕捉市场动向的指数。这个产品的稳定性怎么样？

　　鲁力：这个产品从9月份发布到现在，相比主流的市场指数一直保持一个比较稳定的操作收益，比如用月度或者季度来看，基本上都是能比较稳定地战胜主流的市场指数。

　　主持人：原来讲所有的指数也好，所有的小盘风格也好，抓住主流轮动，I100或者用大数据的方式，抓得可能会更加精准或者更加快速。尤其是在一些苗头出现的时候，一些热点出现的时候，会迅速进行捕捉，进行筛选，进入股票池进行投资。因为热点会持续一段时间，可能会歇一段时间，然后又开始热点。这样的过程中，我们的调仓频率会是怎么样？整个调仓规模怎么样？

　　雷俊：目前这个指数的编制方案，是一个月调整一次。从历史换手的情况来看，平均下来大概是50%左右，根据市场不同波动的情况，还有不同的热点情况，会有一些出入。

　　作为一个指数基金，其实要求是比较严格的，我们在每次换仓的时候会考虑流动性的指标，包括市场成交的金额等等，包括我们自己也有专门的交易行为支撑我们去做交易。

　　主持人：在过去两年，大数据主要是用在了很多产品也好，很多企业也好，用在营销方面，抓住客户、获取客户进行营销。大数据金融也好，互联网金融也好，达到创新到产品创设，我相信是第一的突破，尤其是这样一个产品刚刚开始。南方基金在内部产品创设文化上，是不是以后会把创新、大数据作为一系列的发展？

　　鲁力：讲到基金行业的创新，还真得提一下南方基金。南方基金98年3月份成立，大家如果看一下基金行业17年的发展历史，有很多第一都是南方基金做出来的。我们去年上半年开始着手做大数据的项目，一直做到去年的11月份，报到中国证监会，然后在今年批出来。批出来以后，我们除了I100大数据指数，马上还会上报I300大数据指数，也还有采用类似的投资策略的主动性的投资基金也会出来。互联网这一块的数据，还是想深度触网，毕竟是代表了未来的一个发展方向。不仅是在指数上，在主动上，在其它的产品设计上，都会针对互联网的客户做一些设计。

　　主持人：像原来以新浪为代表的互联网公司，在帮助金融企业，原来都是在营销层面和宣传推广上进行帮助，帮助它快速扩展它的用户和规模，用互联网的无成本、快速全球化的方式帮助企业成长。这一次我相信跟南方基金的合作，在产品创设深入层面上，也就是大数据金融会是一个金融创设的利器。互联网金融有人讲是2.0阶段或者3.0阶段，在产品层面进行创新。就像淘宝一样，是一个购物平台，但是不能讲它是一个创设产品的平台，我们这次合作就是到了这样一个层次。现在很多网友也非常关心，目前市场发展到这个层次，已经到了近4300点，或者说未来还有一定的空间，在这个市场层次上，这个产品要发行以后因为要有一个建仓的过程，这一块您是怎么考虑的？

　　雷俊：接着之前的问题，我想补充两点。

　　第一，I100这个指数其实在整个编制过程中，我们运用了很多量化模型的技术。这些技术可能对于市场有一定的刻画。但是这种刻画并不一定是最准确，它把互联网的信息拿过来，这个信息应该是比较独特的。传统咱们做股票研究其实很难涉及到这方面的信息。从这个维度上看，这个量化的模型做出的这个指数，其实是体现了一部分比较独有的信息。从目前的点位来看，首先作为指数型基金产品来讲，应该是一个高风险、高收益的产品。我们做这个产品的初衷，是力图通过互联网信息的挖掘，能够发现出一些给投资者不同回报的东西在里边，广大的互联网用户在网络上做了贡献，这种贡献怎么转化为生产力，怎么去回馈给互联网用户，回馈给最终的投资者，我们做了这么一个产品。这个产品应该说现在的点位是4300点，我个人觉得，从整个大的方向来看，大家对股市目前来看，至少从用户行为这个指标来讲是非常有信心的。当然我们这个产品本身在做模型、指数的编制过程中，我们是力图去追求一种尽可能确定化的东西，获得一个中长期的指数收益，而并不是说尽量追逐一两个月的收益。大家如果关注这个指数，可以从更中长期的维度看这个指数的表现。不管是相对于大的指数，还是相对于其它同类型指数的表现，从这个角度上去看这个指数中长期的发展会更加有价值。

　　主持人：包括我看到咱们公布的持仓个股里，偏成长是非常明显的，以互联网技术、医药为代表的。比如去年有一段时间市场波动非常激烈，在成长股受到压制的时候，大盘股在暴涨的时候，这种情况下，这种基金产品如何应对这样一个情况？

　　雷俊：我们尽可能寻找一种确定性的东西，有极端的情况确实会发生，比如像去年12月份整个市场波动得非常厉害。市场剧烈波动的时候，剧烈的波动并不是模型所能够完全解决。我们会从一定程度上，尽可能通过数据不断的积累，这个模型会得到不断的优化，会回避这样的风险。但是这种东西不是一个确定性的东西，而且中长期来看，非典型性的大盘波动的行为，也是不太具有统计规律的。包括从中国股市20年的发展来看，其实像这种剧烈波动，历史上应该很少很少。这种并不是我们量化模型需要去解决的问题，而且我觉得从这个层面上，也不一定能解决这个问题，但是我们会尽可能寻找一些具有安全边际的股票，这样去规避非常大的风险的股票。

　　主持人：一般剧烈波动的行情，基民需要的是高收益的产品，风险同时要控制得住。这样的市场环境里，鲁博士，您是怎么看这个产品的？

　　鲁力：这是很好的问题，在选择我们的投资标的的时候，毕竟我们是投资，不是投机，不是赌博，在科学选择我们投资标的的时候，不妨采用自上而下的思路。什么叫自上而下呢？你要回答一个问题，你认不认可现在市场是一个牛市。这个牛市有没有终结？如果大家都认为牛市到4300点就终结了？那你不要做股票，应该投更加安全性的资产。如果大家能够认可这是一个牛市，建议大家把中国和全世界这么多年所有牛市时候的数据拿出来看一下，在这么多年的牛市当中，很少有主动型的基金能够在牛市当中战胜指数基金。咱们自己能够想到的06、07、09年，甚至像中国第一个指数基金是2004年，再往前的数据没有了。美国的标普500可以看得很清楚，只要在单边牛市当中，很少有主动性基金能够战胜指数基金。

　　首先第一个问题回答了，你认不认可牛市，如果认可牛市，选什么样的品种，在牛市当中最好的品种是指数基金。不仅因为它透明，它的成本低廉，它永远是满仓。如果你不想要满仓，可以拿一部分钱去做其它的投资，而不是说给到一个基金经理，一个基金经理只有30个仓位，我觉得这是对资金使用效率是非常低的。你要看好，就要买一个满仓的指数性产品。如果不想承受这么高的仓位，应该把这个钱做别的投资，这是回答第二个问题，要选指数。从我们I100发布以来，包括我们有大盘股的行情，有小盘股的行情，经过这大半年的检验，应该说还是经受住了检验，它的走势还是能够让大家非常安心。

　　刚才其实在这个过程当中，雷俊也提到了一个非常难的地方。这个指数很有可能你是看得见、吃不到。为什么？因为每个月换一次仓，而且换仓的换手率是50%。所以，很有可能在换仓的过程中，会损失一部分你的收益。但是这个问题应该交给专业的基金管理人来解决。举个例子，像南方基金我们衡量指数基金跟踪的时候，最有效的一个指标是跟踪误差。前两天我们做中证500ETF发布的时候，我看到一个指标，我们自己的中证500ETF年化的跟踪误差只有千分之二。当然大数据可能稍微特殊一点，会略大一点，但是千分之二已经是所有业内同类产品当中最小的一个。

　　你要看得到这个指数，你还要把它吃下去，吃下去就得靠管理人专业的投资管理。

　　主持人：南方基金创立I100大数据指基，定义得非常透明，管理费率是0.5%。我一开始在猜测的时候，因为这样一个特殊的能够为投资者带来高收益的产品，我以为定的管理费要高一点，但和普通的指基是一样的。这样一个产品，南方基金内部会把它打造成一个明星的基金产品吗？

　　鲁力：讲到这个产品的制度设计，我们一开始在立项这个产品的时候内部有很多讨论。首先南方基金作为一个基金管理人，实际上就是做了一个指数基金的管理，大数据是新浪给的，指数是深圳指数公司，三家一起编的，我就是一个投资管理人，就就做了一个指数基金的投资管理，所以在收费上我们觉得参照指数基金的收费是天经地义的，这是第一个考虑。

　　第二个考虑，这个产品的结构设计得非常简单，什么花哨都没有，没有像现在流行的分级基金、指数增强基金，我们什么都没有做，我们就是一个很透明很透明的纯粹产品。这个产品从它未来在整个行业的定位来讲，会是一个偏重于收益，偏重于给投资人带来长期回报的定位，而不想把它作为一个短期的交易工具，也不想把它作为投资人去博取短期收益的筹码，不想做这个事情。

　　主持人：对于一个专业投资来说，对投资基民也好，对股民也好，都是一个非常负责任的态度来运作这个产品。雷俊，您作为拟任的大数据100的基金经理，在整个这个产品运作上面，主要一些大的思路，也可以给大家介绍一下。

　　雷俊：因为这个产品其实是新浪、南方基金按、深圳信息公司一起做的这个产品。一个基本的出发点，信息从哪儿来？把这个信息变成一个产品去回馈给投资者，这是这个产品的导向。

　　从具体的模型运作来讲，因为随着信息的不断丰富和不断完善，这个模型会定期不定期地做一些修正，能够尽可能适应不同市场的切换等等。

　　另外，从我们日常的管理上来讲，刚才鲁博士也提到，整个被动投资的管理团队在业内，应该说还是比较经验丰富的，在控制跟踪误差上，可能会需要做一些交易上的经营和信息化的模型，保证从指数到产品收益的转换过程中，去帮投资者实现这一点。这些都是我们应该做的方向。

　　主持人：从一季度也好，从今年一季度也好，这个指数表现已经非常好了，59.7%，截止到4月10号，已经领先了所有主流的指数。这样的产品，而且它的回撤包括风险控制也非常好，而且偏成长型的指数。中国未来的发展，尤其是现在我们提到改革，未来肯定成长股在中国来讲，在改革的不同阶段，会是不同的成长股涌现出来，市场热点也会逐渐进行切换。如果这个产品真的能够做到这样的业绩，一季度包括截止到4季度前四个月能做到将近60%的收益，对投资者来说这是一个非常好的产品。所以，广大的投资者也好，我们的网友也好，4月22号会进行基于I100指数的南方基金大数据100的发售，而且是限量，控制10亿规模，发售的渠道会有很多，大家可以在新浪财经的专题页面上找到各种不同的发售方式，比如可以在新浪财经上留下自己的联系方式，我们会有一些发售步骤的提醒。用户也可以直接到南方基金的官方网站上进行购买。也可以通过网银渠道、券商的交易通道和南方基金的手机app进行购买。这里突出的一点，南方基金提供汇款交易的方式，可以免掉前面一部分的认购费用，希望大家广泛认购，4月22号限量10亿发行。

　　今天非常谢谢鲁博士、雷俊，今天到此为止，谢谢大家。