初期只做純使用者交流，提高使用者粘性，讓使用者不僅來我們這交易，還來我們這交流，形成獨家社群生態，甩開所有同行。”
趙琳恍然大悟，豁然開朗：“我懂了！傳統交易軟體只是工具，用完即走。我們加上社群討論功能，能牢牢鎖住使用者，形成差異化競爭，哪怕行情功能和同行持平，使用者也會因為討論區留在我們平臺。”
“沒錯，移動端行情交易、合規上門開戶、量化基礎架構、個股社群討論，四項工作並行推進。四個月內，我要看到完整初版框架，最好能跟上S4的釋出節奏，到時候好預裝在第一批產品上。”
“好的，我立刻對接技術、運營、合規三組同步推進，三個月內拿出一個可用版本。”
“好，去吧。”
她推門走了出去，走廊裡的腳步聲漸漸遠去。
林辰的目光重新落在白板上那幾個字上。
量化基金、同信證券、東方期貨、理財寶、天弘基金。
五塊牌照拼在一起，國內金融板塊的骨架就搭起來了。
再加上深藍搜尋的資料抓取能力、天音語音的語義理解、未來AI大模型的文字挖掘，這些技術工具全部接入量化交易系統，就有了超越同期所有國內量化機構的底層能力。
他在便籤紙上寫了一行字：量化基金，代號潛龍。
然後撥通了盧為冰的內線電話。
“老盧，來我辦公室一趟，有個新專案跟你討論一下。”
三分鐘後。
盧為冰坐在沙發上，手裡拿著一份關於量化基金的構思草稿。
“林總，您要把量化基金和AI大模型綁在一起？”
“對。現在國內做量化的團隊，資料來源基本上是萬得和聚源，清洗靠人工，因子靠經驗。我們有自己的資料通道、有自己的搜尋引擎、有正在研發的大模型，這套組合打出去，沒有對手。”
盧為冰把草稿放回桌上，想了想：“方向我認為可以，但有幾個現實問題需要確認。”
“你說說。”林辰來了興趣。
“第一，人從哪來。國內有量化經驗的人本來就少，做過對沖基金、懂多因子模型、會寫策略程式碼的，全市場加起來可能也就幾百人。
這些人大部分在公募基金的量化部門，或者外資投行的自營交易臺。挖人成本很高，而且不一定願意來一家剛成立的私募。”
“那就從海外挖，華爾街回來的量化研究員，這兩年因為金融危機裁員不少，很多人有回國意願。薪資給到位，期權給足，從零搭團隊。”
盧為冰點了點頭，繼續往下問：“第二，資料。您剛才說要走同信證券的交易所授權通道，這個沒問題。
但Level-2行情和Tick逐筆資料，儲存成本極高。如果做高頻策略，還需要自建低延遲交易系統，硬體投入不是小數目。”
“初期不做高頻，先從中頻多因子選股和股指期貨對沖切入。資料方面，Tick資料即時落地儲存，先跑三個月積累基礎資料。硬體採購讓趙琳那邊出方案，預算內的事她定。”
“第三，也是最關鍵的。量化基金如果是集團全資持有，那賺了錢歸集團，虧了錢也是集團兜底。您是想做戰略佈局，還是想做財務投資？”
