9月26日，湖南省邵陽市出台15條樓市措施，涵蓋土地儲備利用、金融支援、住房公積金、交易活力、不動產登記和發展新模式等方面，著力建構房地產發展新模式，推動行業建構新發展格局。9月25日，廣東省東莞市發佈通知，從六方面提出提振需求和最佳化供給舉措，進一步減輕購房負擔、促進住房消費、提振企業信心、穩定市場預期。自8月18日國務院第九次全體會議明確“採取有力措施鞏固房地產市場止跌回穩態勢”以來，多地陸續出台新一輪房地產刺激政策。據易居研究院統計，截至目前，全國至少已有上海、廣州、深圳、東莞、蘇州、南京、成都、長沙、中山、長春、邵陽等20餘座城市，從降低購房門檻、節省購房成本、最佳化信貸支援、啟動市場需求等維度出台舉措，為樓市穩定提供支撐。政策“組合拳”統籌發力從政策檔案看，多地推出政策“組合拳”統籌發力。除上述兩城外，9月17日，山西省印發促進房地產市場平穩健康發展補充措施15條，為全省樓市注入動能；9月12日，河南省出台12條涵蓋政府補貼、企業讓利、金融支援的措施，降低購房成本、助力群眾安居。同時，多地結合自身市場實際情況，推出差異化調控政策，覆蓋放鬆限購、解除限售、公積金最佳化、發放購房補貼、鼓勵以舊換新等多個方面。其中，一線城市上海和深圳釋放重磅訊號，放鬆住房限購。9月5日，深圳發佈通知，自9月6日起，深圳戶籍及社保1年以上非戶籍，在羅湖區、寶安區（不含新安街道）、龍崗區、龍華區、坪山區、光明區購買商品住房不限套數；非戶籍無社保，在以上範圍內購買商品住房限購2套。同時，鹽田區、大鵬新區不限購。8月25日，上海出台“滬六條”新政。外環外購房不限套數、成年單身人士按家庭執行限購、商貸利率不再區分首套二套等措施，直接降低了外圍區域購房門檻；同時，對購買綠色建築住房公積金貸款額度上浮15%、支援公積金提取付首付等。值得一提的是，不久之後，9月19日，上海又對個人住房房產稅試點政策進行了調整，對符合條件的非上海市戶籍居民家庭，暫免徵收房產稅。這也是自2011年以來，上海對房產稅政策進行的一次重要調整，進一步體現對“滬六條”房地產新政的落實。為釋放改善性需求，8月26日，江蘇省蘇州市取消了市區新建商品住房“取得不動產權證滿2年方可轉讓”限制，成為長三角核心城市中又一放鬆限售的代表。同時，多地聚焦金融支援，通過降低首付比例、提高公積金貸款額度、簡化公積金辦理流程等方式，進一步降低購房者資金壓力。如9月27日，安徽省黃山市對住房公積金相關政策進行最佳化，包括進一步降低購房門檻、提升貸款支援力度，惠及剛需、改善群體及高校畢業生、人才等十方面內容。8月21日，四川省成都市推出5項措施，支援繳存人購租保障性住房，購保障房公積金貸款首付最低15%，單、雙繳存人最高貸款額上浮50%，允許公積金“又提又貸”、“代際互助”等。8月20日，廣東省廣州市推出“商轉公”新政。8月18 日，廣東省肇慶市出台辦法，簡化流程，加大對靈活就業人員剛性及改善性住房需求的公積金支援力度。此外，部分二三線城市正廣泛推行“購房補貼”、“以舊換新”等政策提振住房消費。吉林省長春市推出秋季購房促銷，提供貸款貼息與一次性付款消費券補貼；湖南省岳陽市在9 月1日至11月15日開展惠民置業活動中，單套購房補貼（獎勵）最高達20萬元。廣東省中山市於9月17 日發佈通知，開展港澳市場購房全民行銷並擴大“新中山人”獎補範圍，放寬補貼申領限制。“以舊換新”方面，浙江省寧波市推出首期商品房“以舊換新”活動；湖南省長沙發佈“以舊換新”購房補貼實施細則；河南省南陽市鼓勵搭建平台、推動國企收購二手房，助力“以舊換新”落地。多地召開高規格會議，部署穩樓市工作除發佈政策檔案外，多地還通過召開高規格會議的形式，明確房地產工作方向、統籌落地，同時探索銀企對接、行銷創新等配套舉措。如雲南省於8月29日召開全省房地產工作座談會，重申房地產“支柱產業”定位，並提出四大工作方向，包括：最佳化供給，結合發展旅居康養等謀劃項目建設，推進城市更新，有力推動投資回升向好；啟動市場，聚焦剛性需求、改善性需求、外向型需求，分類精準發力，有效激發住房消費潛力；以及穩定預期和強化服務等。8月28日，江蘇省南京市召開的房地產市場平穩健康發展座談會明確，將加大城市更新與土地盤活力度，同時對現有政策開展精細化調整，提出“財政性資金普惠性補助到期後不再延續”；針對人才購房補助、多孩家庭購房補助政策，其到期後將統一納入人才引進、生育支援相關政策體系，進行統籌研究與最佳化。此外，與國內部分城市政策導向相似，會議還明確要規範房地產經紀行為及“自媒體”營運行為，體現當前房地產市場著力穩定預期的整體方向。8月26日，江蘇省蘇州保護區和姑蘇區召開的房地產經濟專題會議提出，“統籌需求調研、規劃、設計、建設、管理全環節”，要求打造多面積、多戶型“好房子”，同時強化招商與企業服務，推動古城房地產發展新模式。企業紓困方面，多地將銀企對接納入重點工作。8月26日，山東省泰安市召開房地產銀企對接會，現場對接企業融資需求50.74億元。內蒙古土默特左旗在銀企對接座談會上圍繞《土默特左旗房地產行業高品質發展實施方案》展開部署，明確16條實施細則具體推進要求，明確領導小組為政策落地提供組織保障，確保政策紅利精準觸達市場主體。此外，部分城市還在會議上提到創新行銷場景。如廣東省東莞石龍鎮提出，結合十五運會舉重賽事、騎樓文化節等文旅活動，推動房地產項目與特色資源聯動；雲南省勐海縣計畫組織房企赴版納火車站定點宣傳，並利用鄉鎮趕集日、民族節慶開展精準推廣，拓寬行銷管道。山東省淄博市也提到全力抓好住房消費，組織房企開展多樣促銷活動。樓市止跌回穩基礎夯實易居研究院表示，從上述省市穩樓市舉措來看，各地正在深入落實黨中央國務院的系列政策精神，尤其從城市發展、樓市穩定、內需提振、風險防範等角度，落實全方位的政策，體現了政策有力、管用和精準導向，並創造了更好的營商環境。同時，其指出，此輪政策出台恰值傳統“金九銀十”到來之際，政策將發揮好組合拳效應，結合行銷節點，真正促進各地項目加快銷售和行情向好發展。業內認為，去年9月份以來，在政策利多推動下，房地產市場持續回穩。而近期在“金九銀十”傳統旺季和政策利多持續釋放帶動下，核心城市成交量有望持續增長，短期市場回暖趨勢有望延續。上海易居房地產研究院副院長嚴躍進強調，下半年房地產市場回穩基礎紮實，尤其政策工具積極到位。同時，各地要持續創新，探索出一條持續有效的穩樓市之路。 (中房網)

國家層面已出台一系列配套支援政策，在低效用地開發再利用的規劃指標調整、用地功能轉換、土地分宗管理、開竣工時間最佳化、再轉讓平台搭建等方面給予政策傾斜，為市場化盤活閒置土地提供了制度保障。存量閒置土地的有效盤活正成為最佳化資源配置、穩定樓市的重要抓手之一。9月11日，《國務院關於全國部分地區要素市場化配置綜合改革試點實施方案的批覆》正式發佈，明確在北京城市副中心、蘇南重點城市、杭甬溫、合肥都市圈、福廈泉、鄭州市、長株潭、粵港澳大灣區內地九市、重慶市、成都市等10個要素市場化配置綜合改革試點，預計2027年完成試點任務。“土地作為重要的生產要素，在支撐和保障經濟社會發展中，發揮著重要作用。”在試點部署會議上，自然資源部自然資源開發利用司司長孔維東表示，此次試點其中一項重要任務就是在原有工作基礎上繼續深化實踐探索，不斷提高土地要素市場化配置水平。從試點內容來看，部分試點地區的探索內容主要包括三個方面，分別是深化土地管理制度改革、創新產業用地供應、盤活存量土地和低效用地再開發。其中，在盤活存量土地和低效用地再開發方面，自然資源部將細化完善低效用地認定標準，推動城鎮低效用地騰退和主動退出；推進國有企事業單位存量土地的盤活利用，鼓勵經營主體通過建設用地整理等方式促進城鎮低效用地再開發；探索地上地下空間綜合利用和分層設立建設用地使用權；鼓勵採取市場化方式盤活存量閒置土地，進一步提高土地節約集約利用水平。“目前，國家層面已出台一系列配套支援政策，在低效用地開發再利用的規劃指標調整、用地功能轉換、土地分宗管理、開竣工時間最佳化、再轉讓平台搭建等方面給予政策傾斜，為市場化盤活閒置土地提供了制度保障。”廣東省城鄉規劃院住房政策研究中心首席研究員李宇嘉分析表示。━━━━多地試點先行此次確定的10個要素市場化配置綜合改革試點地區均為發展基礎好、經濟支撐力強的城市群或中心城市，基於各自資源稟賦與發展需求，這些地區在存量土地盤活方面因地制宜推出特色舉措，形成示範效應。其中，北京城市副中心結合城市更新，推動以市場化方式盤活低效建設用地和閒置耕地，探索解決規劃調整、土地供應、收益分配等難題，挖掘閒置土地潛在價值，為城市發展釋放空間。與北京城市副中心不同，蘇南重點城市提出完善城鎮低效用地認定標準，通過產業更新、綜合整治等多種模式盤活存量低效用地，助力老舊產業園區煥新、提升土地利用價值。杭甬溫地區的探索則聚焦工業領域與老城區兩大重點。該地區工業用地在城市土地中佔比較大，若能對工業領域低效用地進行全域治理，將極大地提升土地的利用效率；而老城區政策體系的完善，能夠鼓勵更多主體參與到老城區土地盤活中來。鄭州市全面推進開發區低效用地認定、處置工作，探索推進城鎮低效用地分類調查、認定、評估和再開發工作。不僅會推進國有企事業單位存量土地盤活利用，鼓勵經營主體通過建設用地整理等方式促進城鎮低效用地再開發，還將完善建設用地節約集約利用評估評價體系，推動用地評價結果與新增建設用地指標和績效考核掛鉤，並完善在地上、地表和地下分層設立建設用地使用權的配套政策，確保盤活工作落地見效。有業內人士認為，這是對症下藥的做法，不同地區的低效用地形成原因各不相同，只有細化認定標準，才能精準施策。事實上，此次10個區域試點的探索並非“從零開始”。自2023年9月起，自然資源部已在15個省（市）44個城市（區、縣）部署低效用地再開發試點，主要圍繞規劃統籌、收儲支撐、政策激勵、基礎保障4個方面探索創新政策舉措，完善激勵約束機制，有效盤活存量土地和推動低效用地再開發。試點城市開展了生動的實踐探索，湧現出兩批典型案例。在此基礎上，此次10個試點地區的進一步探索，將為全國範圍記憶體量土地市場化盤活提供更多可複製、可推廣的經驗。━━━━政策密集發力存量閒置土地的市場化盤活，離不開頂層政策的系統性支撐。2024年以來，自然資源部、央行、國家發改委等多部門協同聯動，出台一系列政策，搭建起了市場化盤活的制度框架。2024年6月，自然資源部聯合國家發展改革委等部委創新出台關於促進閒置存量土地高效利用的18條政策措施，其中在土地二級市場流通領域建構了多維度的市場化處置體系：包括推進房地產用地“帶押過戶”、配合司法及破產處置、最佳化分割開發程序、支援合作開發等，這些舉措都體現了市場化方式的運用。時隔3個月，金融端的支援又及時跟進。2024年9月，中國人民銀行行長潘功勝在國新辦新聞發佈會上介紹了五項房地產金融新政策，第五項政策就是支援收購房企存量土地。在將部分地方政府專項債券用於土地儲備的基礎上，研究允許政策性銀行、商業銀行貸款支援有條件的企業市場化收購房企土地，盤活存量用地，緩解房企資金壓力。在必要的時候，也可以由中國人民銀行提供再貸款支援。同年11月，政策進一步向 “落地執行” 細化。自然資源部發文要求各地積極運用地方政府專項債券資金加大收回收購存量閒置土地力度，促進房地產市場平穩健康發展。這一過程中，也強調優先收回收購企業無力或無意願繼續開發、已供應未動工的住宅用地和商服用地，通過政策引導，吸引市場主體參與土地盤活工作，側面鼓勵了市場化方式盤活存量閒置土地。從更宏觀的政策層面來看，市場化盤活的制度基礎正不斷夯實。2020 年，《關於建構更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》發佈以來，要素市場化改革持續前行、配套政策日益完善。2024年7月，黨的二十屆三中全會審議通過了《中共中央關於進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》，進一步要求“完善要素市場制度和規則”“建構城鄉統一的建設用地市場”“最佳化城市工商業土地利用，加快發展建設用地二級市場，推動土地混合開發利用、用途合理轉換，盤活存量土地和低效用地”，為國企盤活存量土地資產創造了良好的環境。2025年5月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關於持續推進城市更新行動的意見》提出，在保障公共利益前提下擴大國有土地土地使用權人自主更新權限，允許以轉讓、入股、聯營等方式盤活低效用地，同步最佳化地價計收規則、推進建設用地立體分層確權、完善不動產登記制度。從宏觀指引到微觀舉措，從土地管理到金融支援，這一系列政策為市場化盤活存量閒置土地搭建了制度框架，鼓勵社會資本、先進技術和管理經驗參與到存量土地盤活工作中來。政策落地的成效也正逐步顯現。據中指研究院監測，截至2025年8月末，26個省市已公示的擬使用專項債收購閒置存量土地總金額超6100億元，專項債實際發行約1752億元，為存量土地盤活提供了堅實資金支撐。自然資源部9月10日披露的資料更直觀展現了改革成果：“十四五”以來，已累計處置閒置土地面積500多萬畝，完成低效用地再開發171萬畝。其中，上海、江蘇、浙江等地存量土地供應已經佔比過半。━━━━仍面臨多重梗阻儘管政策支援力度大，地方與企業探索積極，但存量閒置土地盤活仍面臨多重現實梗阻。在李宇嘉看來，當前閒置土地盤活主要存在五大難點：一是市場預期問題，土地價格穩定但房價下跌可能影響接盤主體積極性，導致後續貨值與資金平衡困難；二是債務與司法糾紛，開發商債務債權關係複雜，存在司法糾紛，增加了盤活難度；三是價格協商難題，部分開發商寄望政府救市，對土地回收價格預期過高，難以達成一致；四是配套不完善，部分地塊市政配套不到位，不具備再開發條件；五是區域去化壓力，部分區域不動產供給過剩，去化難度高，限制盤活空間。不過，針對這些差異化難題，各地也逐漸探索出了“一項目一策”的創新解決方案。如針對產權不清、邊界模糊、歷史遺留問題等情況，以金華市某工業項目為例，改造前340餘畝用地竟然分屬7個主體，包含1家國企、5家民企和一個村集體，且各主體廠房均用於出租，承租戶達100余家，導致不同產權主體的訴求難以統一，極大阻礙了低效土地盤活的處理程序。為了平衡各方利益訴求，項目創新採用“政企村聯動”模式，即國企牽頭，民企和村集體共同參與，聯合改造。首先，通過土地規整置換的方式，將分散的零星用地進行整合，確保土地的完整性和利用效率；其次，採取 “一類一策”方式，重構國企、民企及村集體產權，確保各方利益得到合理安置；再次，先行開展片區整體規劃工作，並聯動國有企業、民營企業及村集體等多元主體共同參與，以此保障各功能區域實現協同互補發展。根據項目產業特點，引導工業上樓，推進地上地下空間高效利用。還有，如針對現狀功能與城市新規劃定位不匹配等問題，蘇州市某產業園區給出了轉型答案。該園區原本是用於儲存五金交電集團的物資，然而隨著電商時代來臨和城市商貿功能轉型，倉儲功能逐步衰敗，亟須重新盤活。於是，項目基於存量建築活化利用5年過渡期政策，啟動地塊改造建設，打造文化創意園，發展文化創意產業。同時基於長久發展考慮，項目方還於次年申請推進地塊自主更新，經政府批准同意並補繳地價後，土地用途由倉儲用地調整為商業用地，成為蘇州市首個完成“工改商”的低效用地再開發試點項目。針對財政資金支援有限，社會資本對其投資積極性不高，導致資金短缺問題突出等情況，漳州市某產業園區項目建立了“基金+產業+園區”模式，通過引入社會資本注資、地方國企墊資、產業社區引資、入駐企業投資、設立基金融資等方式有效保障項目改造資金。同時，利用已建成的廠房，經主管部門審批後，設定合理的租售比，確保資金能及時回籠，租金可保障園區營運，從而實現資產淨增、收入遞增、效益倍增。福州市某福利院項目則採取財政統籌和地方政府發行專項債方式，為項目開展提供資金保障。其中福州市社會福利院改造由市財政全額出資；福州市社會養老中心項目則採用 “投建運一體化” 模式，由福州城投營運服務集團負責，資金由企業自籌1.95億元與專項債4.55億元構成。對於當前中國存量閒置土地盤活適配的市場化模式方面，李宇嘉認為，存量土地盤活不存在 “一刀切” 的普適模式，核心在於堅持 “一項目一策”，首先需精準診斷低效用地的成因，明確是規劃指標不合理或滯後、基礎設施與公共配套不足，還是區域同類用地供給過剩、市場競爭飽和，抑或是市場主體自身經營能力不足導致土地閒置。在市場化盤活框架下，關鍵要通過規劃指標動態調整、補齊公共配套短板等針對性舉措，充分激發原土地使用權人及其他潛在市場主體的參與意願，讓各類主體從“要我盤活”轉變為“我要盤活”，切實提升盤活工作的主動性與有效性。為此，李宇嘉建議，可通過授權經營或作價入股推動國企與市場化主體合作，結合職住平衡、站城一體趨勢推進土地綜合開發，為有開發能力的主體調整規劃指標、補齊公共配套，支援無開發能力的主體在二級市場轉讓或引入新主體，同時針對政府原因導致的閒置，通過協商收回、協議置換、規劃補償等方式解決。綜合來看，中國市場化盤活閒置土地正進入加速期。 (中國房地產報)

要提升企業在納斯達克上市時的估值，需從戰略規劃、財務最佳化、合規建設到資本市場運作進行系統性佈局。結合2025年最新市場動態與監管要求，以下是關鍵策略與實操建議。一、精準匹配納斯達克新規，夯實上市基礎1. 適應MVUPHS計算規則變化2025年納斯達克新規要求非限制性公眾持股市值（MVUPHS）僅通過IPO募資所得計算，排除轉售股東股份。企業需確保新股發行規模足夠大，例如：若目標市值為1億美元，按最低公眾持股比例25%計算，需通過IPO募資至少2500萬美元。這要求企業在制定發行計畫時，優先擴大新股發行量，而非依賴老股轉讓。2. 強化審計合規與內控體系選擇通過PCAOB檢查的頂級審計機構（如四大會計師事務所），確保財務報告符合國際標準。同時，建立嚴格的內控流程，例如：每月進行跨境資金流審計、季度財務資料交叉驗證，以降低“不確定性折價”。3. 最佳化股權結構與流動性降低內部人士受限股份比例，確保公眾持股量充足（建議不低於25%）。例如，通過員工持股計畫（ESOP）或引入戰略投資者稀釋創始團隊股權，提升二級市場流動性。二、創新估值邏輯，突破傳統指標侷限1. 引入行業專屬估值模型科技與AI企業：採用“算力儲備估值法”，即“有效算力×行業係數+模型呼叫量年金現值”，替代傳統P/E或P/S比率。例如，某AI企業若擁有500P有效算力，行業係數為150萬美元/P，疊加年模型呼叫收入5000萬美元（折現率10%），估值可提升至12.5億美元。生物醫藥企業：突出研發管線價值，例如將臨床試驗階段（Phase II/III）的預期收入進行機率加權折現，結合專利組合估值（如每專利價值=預期市場份額×行業平均專利溢價） 。2. 研發支出資本化與長期價值指標合理將研發投入資本化，改善EBITDA表現。例如，某軟體企業將年度2000萬美元研發費用中的70%資本化，可使EBITDA率提升12個百分點。同時，強調長期訂單佔比（如3年以上合同佔比超60%）、使用者生命周期價值（LTV）等指標，增強投資者對持續增長的信心。3. 分層披露策略（三明治披露法）底層硬實力：展示專利密度（每百萬營收對應專利數）、研發投入佔比（建議不低於15%）、核心技術團隊背景（如來自輝達、Google等企業的專家佔比）。中層商業驗證：列舉與行業標竿客戶的合作案例（如與微軟、亞馬遜簽訂的長期合同）、市場份額提升資料（如過去兩年複合增長率超50%）。上層增長預期：披露未來3年的產能擴張計畫（如新建資料中心、研發中心）、區域市場拓展目標（如進入北美/歐洲市場的時間表）。三、聚焦高溢價賽道，強化行業壁壘1. 錨定納斯達克偏好領域2025年納斯達克對科技（尤其是AI、雲端運算）、生物科技、綠色能源等賽道估值溢價顯著。例如：生物科技企業：納指生物科技類股當前預期市盈率18倍，處於歷史低位，但未來盈利增長預期明確（如Argenx的VYVGART銷售額兩年增長564%）。企業可通過展示管線進展（如進入III期臨床試驗）、與跨國藥企的BD合作（如亞盛醫藥與武田達成90億元合作）提升估值 。AI算力企業：參考CoreWeave案例，其通過繫結輝達、服務微軟等大客戶，即便淨虧損8.63億美元，仍實現189億美元估值，核心在於“稀缺算力資源+頭部客戶粘性” 。2. 建構不可複製的競爭壁壘技術壁壘：申請核心專利（建議數量≥50項），例如某機器視覺企業通過20項發明專利覆蓋演算法、硬體設計全鏈條，在納斯達克上市時估值較同行高30% 。資料壁壘：積累行業專屬資料庫（如農業B2B平台一畝田累計服務5600萬使用者），通過資料驅動的精準匹配模型提升客戶留存率 。四、資本運作與投資者關係管理1. 引入基石投資者與戰略夥伴知名基石投資者（如紅杉資本、老虎基金）的參與可帶來5-8%的估值溢價，並承諾12個月以上鎖定期以穩定股價。例如，DraftKings通過SPAC上市時引入賭場營運商Entain作為戰略夥伴，不僅獲得資金支援，更借助其線下管道拓展使用者，推動市值從33億美元增至180億美元。2. 選擇差異化上市路徑傳統IPO：適合需要投行背書的成長期企業。例如，生物科技公司可選擇高盛、摩根士丹利等擅長醫療領域的承銷商，利用其機構投資者網路提升認購熱度。SPAC上市：適合對時間敏感的企業。例如，某物聯網企業通過SPAC模式僅用6個月完成上市，較傳統IPO節省50%時間，並借助SPAC發起人（如前納斯達克高管）的資源加速投資者對接 。3. 最佳化承銷商選擇與路演策略細分領域經驗：科技企業優先選擇瑞銀、中金等兼具中美市場經驗的投行，其在AI、雲端運算領域的承銷案例（如CoreWeave）可提供估值定價參考。路演精準觸達：針對納斯達克投資者偏好，重點展示“全球化佈局+本地化執行”能力。例如，某跨境電商企業在路演中強調“北美倉儲網路覆蓋90%人口+東南亞供應鏈成本優勢”，推動機構投資者認購比例超70% 。五、持續價值傳遞與後市管理1. 上市後動態維護估值研報覆蓋：與承銷商合作推動機構發佈研報（建議上市後3個月內至少3篇），例如某半導體企業通過高盛、美銀證券的“買入”評級，上市6個月內股價上漲45%。投資者關係（IR）體系：設立專職IR團隊，定期舉辦線上交流會（如每季度一次），針對機構投資者關注的技術迭代、客戶拓展等問題進行透明化溝通。2. 利用資本市場工具放大價值綠鞋機制：通過超額配售15%股份，在上市後30天內穩定股價。例如，某新能源企業上市首日破發，承銷商通過綠鞋機制買入500萬股，推動股價在1個月內回升至發行價的110%。再融資規劃：上市6個月後啟動增發，例如某軟體企業通過增發募資2億美元用於AI研發，推動市盈率從30倍提升至45倍。六、規避風險與應對監管挑戰1. 應對SEC稽核與資訊披露預演SEC問詢：模擬SEC可能關注的問題，例如跨境資料合規（GDPR、加州CCPA）、VIE架構穩定性等。某教育科技企業因提前準備了中美兩地資料隔離方案，順利通過SEC三輪問詢，上市周期縮短2個月。主動披露敏感資訊：例如，若客戶集中度較高（如前兩大客戶貢獻77%收入），需在招股書中詳細說明客戶續約條款、替代客戶開發計畫，降低投資者擔憂 。2. 防範地緣政治與市場波動分散業務佈局：將研發中心、生產基地分佈於多個國家（如美國、東南亞、歐洲），降低單一市場政策風險。某消費電子企業因在墨西哥設廠，避免了中美貿易摩擦對供應鏈的衝擊，上市估值較同行高18% 。避險匯率風險：通過遠期合約鎖定跨境收入的美元兌人民幣匯率，例如某跨境電商企業避險80%預期收入，上市後匯率波動對淨利潤的影響降至±2%以內。總之，提升納斯達克上市估值的核心在於將企業真實價值轉化為資本市場可量化的指標。從適應新規、最佳化財務結構，到建構行業壁壘、精準對接投資者，每個環節都需深度結合企業特性與市場趨勢。建議企業提前12-18個月啟動上市籌備，通過“投行+律所+審計師”三方協同，制定個性化的估值提升路線圖，最終實現“高估值發行”與“長期市值增長”的雙重目標。 (境外上市指南)

在加密貨幣交易中，一個好的交易策略不僅要帶來豐厚的回報，還需要有良好的風險控制。本文將詳細分析通過前瞻性最佳化（Walk-Forward Optimization）增強的以太坊交易策略，與傳統的買入持有策略進行對比，展示其在實際市場中優越的風險控制與回報能力。我們通過前瞻性最佳化，將最大回撤有效地減少至43.88%，遠低於傳統買入持有策略的79.33%。這意味著，即使在市場大幅波動的情況下，投資者也能有效規避大額虧損，保持資金的穩定增長。本文策略完整程式碼請在文末下載。一、前瞻性最佳化：用資料靈活應對市場如何應對市場的波動與變化，防止策略過擬合，是每個交易員都會面臨的挑戰。為了避免策略只對歷史資料表現優秀，但在未來市場中卻不堪一擊，我們引入了前瞻性最佳化（Walk-Forward Optimization）的方法，這不僅可以增強策略的穩健性，還能確保其在面對不同市場環境時都能靈活應對，持續盈利。什麼是前瞻性最佳化？前瞻性最佳化是一種動態調整策略參數的技術。與傳統的靜態回測不同，前瞻性最佳化通過將資料分割成多個時間段，並在每一個時間段內進行參數最佳化，使得策略能夠根據不同的市場環境自動調整。具體來說，在每個測試年，我們會選擇前兩年的資料作為訓練資料，從中尋找表現最好的策略參數。然後，再將這些參數應用到接下來的一年，進行即時的模擬回測。在最佳化過程中，每年的參數調整都能有效避免過擬合，使得策略能在真實的市場中保持適應性和靈活性。前瞻性最佳化的具體過程：資料獲取：首先，我們通過CryptoCompare API獲取以太坊（ETH）的歷史資料。利用這些資料，我們可以計算出以太坊的開盤價、收盤價、高低價、成交量等資訊，為接下來的策略開發和回測打下基礎。技術指標計算：採用了兩個強大的技術指標——終極震盪器（Ultimate Oscillator）和質量指數（Mass Index）。這些指標能有效捕捉市場的動量變化和趨勢反轉訊號，為我們提供精準的買入與賣出時機。參陣列合生成：我們生成了多個參陣列合，包括不同的回溯期設定，以便在不同市場條件下進行測試和選擇最優的參數。回測與最佳化：每年我們都通過前兩年的資料來進行回測和參數最佳化，並選擇回報率最高的參陣列合進行未來一年的模擬。這樣一來，我們就能確保每年的策略都能適應當時的市場環境，避免了“死記硬背”過去的資料。比如，2020年的最佳參陣列合是（5, 16, 30, 5, 10），而2021年的最佳參陣列合則是（5, 14, 29, 11, 22）。每年都根據市場的變化來調整，確保策略能與時俱進。完整輸出結果如下：無論你是經驗豐富的交易員，還是剛剛入門的投資者，這套前瞻性最佳化的策略都能幫助你在波動的市場中穩步前行，帶來可觀的回報，避免大幅回撤，充分展現出量化交易策略的優勢與前景。二. 超高回報與顯著減少的回撤通過前瞻性最佳化，交易策略在2020到2024年的回測期內實現了令人矚目的總回報：2882.60%！最讓人欣慰的是，在賺得盆滿缽滿的同時，這套策略顯著降低了最大回撤。相比於買入持有策略的79.33%，我們將最大回撤降低至43.88%，這意味著即使在市場暴跌時，你的資金也能大幅減少虧損，像個穩穩的“護航員”。本文策略完整程式碼請在文末下載。三. 每年最佳化，穩步提升這個策略並不是“走一步看一步”，每年都在不斷最佳化。每年根據上一年的資料，自動調整最佳的參陣列合。比如，在2020年，系統選擇了短期（5），中期（16），長期（30）的參陣列合，結果回報超出了我們的預期，策略始終能夠保持較低的風險並持續獲取回報。而隨著每年市場情況的變化，參數也相應調整，確保了策略始終處於最佳狀態。四. 降低風險：最大回撤的顯著減少回撤是衡量投資風險的關鍵指標。而我們在這套交易策略中，特別注重回撤控制。在市場出現大幅波動時，策略通過前瞻性最佳化大大減少了回撤的幅度。從傳統買入持有的79.33%回撤降低到43.88%，這一點尤其值得關注，這樣做的好處就是，投資者能夠更好地承受市場的短期波動，避免因為一次大的回撤而被“洗盤”出局。五. 蒙特卡洛模擬：不怕未來的波動通過蒙特卡洛模擬，我們進一步確認了策略在多種市場情況下的穩健性。該系統的最大回撤始終優於基準策略，並幾乎沒有任何可能的虧損大於買入持有策略。這表明，儘管市場的未來走勢充滿不確定性，最佳化後的策略能夠始終保持較低的風險暴露，確保投資者的資金不受過度波動影響。六. 穩健策略，不僅僅是回報，更是控制風險雖然回報是投資者最關心的指標之一，但我們認為，控制風險同樣重要。通過這套最佳化後的交易策略，投資者能夠在享受穩定回報的同時，減少投資過程中的波動性。策略的夏普比率達到了1.40，明顯優於傳統的買入持有策略（1.20）。此外，Omega比率和Sortino比率分別為1.30和2.29，這表明該策略在實現收益的同時，也能夠大幅減少負收益波動。總結：穩健與盈利平行該交易策略的優勢不僅僅體現在回報率上，最關鍵的是它如何在控制風險的同時提供了可觀的回報。通過前瞻性最佳化和蒙特卡洛模擬的聯合驗證，這個系統已經證明自己在長期投資中具備了高度的適應性與穩健性。尤其是在面對加密貨幣市場的巨大波動時，該策略展現出了比傳統買入持有策略更為出色的風險控制能力。 (開發者阿橙)

【超強AI學霸來襲！AlphaEvolve讓電腦自己寫程式碼搞發明】聽說過會寫作業的AI嗎？現在有個更厲害的"AI學霸"叫AlphaEvolve！它把Google最聰明的大腦（Gemini模型）和自動批改作業的機器老師組合在一起，專門解決最燒腦的數學題和電腦難題。就像班裡總有幾個學霸組團刷題，一個負責腦洞大開，一個負責檢查答案對不對。這個AI有多牛呢？1️⃣ 在Google資料中心當起了"節能委員"，每年省下0.7%的電量，相當於多出幾千台電腦幹活2️⃣ 幫晶片設計師修改電路圖紙，像橡皮擦一樣精準擦掉多餘零件3️⃣ 讓AI訓練速度提升23%，原本要跑1個月的作業現在能提前1周完成！最絕的是它解開了數學家300年沒搞定的"接吻數問題"——不是真的親親啦，是計算11維空間裡最多能塞幾個相切的球體（答案：至少593個）！就像用樂高積木搭出了從未見過的形狀。【工作原理大揭秘】簡單說就是"腦暴→考試→進化"三連擊：1️⃣ 先用Gemini閃電版快速想100個點子2️⃣ 再用Gemini專業版深度分析3️⃣ 自動批改系統給答案打分，把最高分的送進"學霸筆記"反覆循環這個過程，就像遊戲裡打怪升級！現在這AI已經在幫Google做了以下好事：✓ 設計更省電的Google伺服器✓ 最佳化手機晶片性能✓ 加速AI大模型的學習速度說不定下次你打遊戲更流暢，背後就有它的功勞呢！重點：我們還將AlphaEvolve應用於分析、幾何、組合數學和數論中的50多個開放問題，包括接吻數問題。在75%的情況下，它重新發現了迄今為止已知的最佳解決方案。在20%的情況下，它改進了以前最好的解決方案，從而產生了新的發現。GoogleAI已偷偷進化一年！現在放出的成果只是“過期貨”，真正的狠活還在實驗室裡憋大招？這不就是妥妥的“技術奇點+自我進化”的死亡循環嗎？！Google自己都承認，這些AI搞出來的演算法發現其實壓箱底藏了一年才公開（論文裡寫的），明顯是為了搶跑競爭對手啊！現在問題來了——既然現在公佈的成果都是一年前的“過時貨”，那他們實驗室裡現在到底在搞什麼逆天玩意？？Google這波屬實是在悶聲發大財，DeepMind怕不是已經用LLM+強化學習（RL）燉出一鍋黑暗科技濃湯了……最騷的是，這AI用“達爾文式進化”在2025年直接干翻了人類最頂尖演算法——所以下次當你發現手機突然變快、Google搜尋秒出答案時，可能正踩著AI在實驗室裡自我迭代的屍骸前進呢。================================================Google的「AI套娃」進化論：一年前的成果只是開胃菜？1. 「壓箱底」的AI進步，現在才放出來？Google承認AlphaEvolve的成果其實已經藏了一年——這意味著，現在公開的只是「過時貨」，而他們實驗室裡可能已經迭代出更恐怖的東西。為什麼拖一年？ 大機率是為了商業競爭，先偷偷最佳化自家產品（比如Gemini、TPU晶片、資料中心），等對手追不上了再發論文。現在的Gemini 2.5可能已經用上了AlphaEvolve的「精華」，甚至可能正在訓練下一代AI最佳化器，形成「AI最佳化AI，AI再最佳化AI」的死亡自舉循環。2. 對AI加速的實際影響：真的有那麼神？Google提到AlphaEvolve最佳化了AI訓練速度（提升23%）、晶片設計、數學演算法，但外界無法完全驗證，因為：資料沒全公開（DeepSeek曾直接開源最佳化演算法，但Google被質疑過「選擇性公佈資料」）。核心最佳化（Kernel Optimization）雖然重要，但已有AI模型擅長這個（比如RE-Bench的研究），AlphaEvolve是否真的突破尚存疑。3. 未來：AI 的「自我進化」才剛剛開始Google暗示，AlphaEvolve的真正價值在於「反饋循環」：短期：最佳化現有AI（比如Gemini的訓練效率）。長期：把AlphaEvolve的最佳化經驗「蒸餾」到下一代大模型，讓AI自己改進自己。但奇怪的是，研究人員承認還沒開始做這個——要麼是資料不夠乾淨，要麼是計算資源都拿去搞更瘋狂的研究了。4. 真正的亮點：通用強化學習系統AlphaEvolve最牛的不是某個具體最佳化，而是它能跨領域工作（數學、晶片設計、材料科學），這意味著：不用等到「超級AI」（ASI），它現在就能在科學、工程領域帶來實際突破。未來可能變成「AI科研助手」，自動發現新演算法、最佳化實驗流程，甚至幫數學家猜證明。5. 暴論總結：Google在憋什麼大招？如果2023年的成果現在才公開，2024年的Gemini 2.5可能已經用上了更高級的自我最佳化。AlphaEvolve的終極形態可能是「AI煉金術」——AI不僅解決人類給的問題，還會自己定義新問題、自我升級。危險點：如果最佳化循環完全自動化，人類可能很快看不懂AI的「黑箱演算法」了…… (極道Jdon)

DeepSeek 開源周第四天放大招，推出平行計算最佳化三劍客，直接放出了DeepSeek-V3和R1 模型背後的平行計算最佳化技術，一口氣帶來了三個寶藏項目！ 三個項目，簡單來說分別對應： ✅ DualPipe - 雙向流水線平行演算法，讓計算和通訊高效協同 ✅ EPLB - 專家平行負載平衡器，讓每個 GPU 都“雨露均霑”

DeepSeek又有大動作！ 開源周第三天，DeepSeek宣佈開源Optimized Parallelism Strategies（最佳化平行策略）。 Optimized Parallelism Strategies，該策略是為了提高計算效率、減少資源浪費並最大化系統性能而設計的平行計算方案。這些策略通過合理分配任務、協調資源利用和減少通訊開銷，實現在多核、分佈式或異構系統中的高效平行執行。 與此同時，輝達開源了首個在Blackwell架構上最佳化的DeepSeek-R1，實現了推理速度提升25倍，並且每token成本降低20倍的驚人成果。這一新模型的推出，標誌著輝達在人工智慧領域的又一次重大進展。

生成式人工智慧已經顛覆了搜尋，正在改變計算領域，現在它又威脅要顛覆 EDA。儘管人們紛紛議論紛紛，紛紛宣稱未來將發生翻天覆地的變化，但目前仍不清楚它將對那些領域產生影響，以及變化的深度。 EDA 有兩個主要作用——自動化和最佳化。許多最佳化問題都是 NP 難題（NP hard），這意味著在多項式時間內不可能找到最優答案，尤其是在設計規模不斷擴大的情況下。隨著時間的推移，啟髮式方法已經發展起來，可以在合理的時間內獲得“足夠好”的結果。雖然可以想像人工智慧可以提供類似甚至更接近最優的結果，但它對設計的影響可能更多是進化而非顛覆。 顛覆性創新通常會導致市場發生變化。假設一個問題：“如果 EDA 能夠在零時間內提供最佳結果，半導體行業將受到怎樣的影響？”上市時間將加快，設計的 PPA 也會略有改善。但這是否足以導致設計啟動數量大幅增加或導致新市場的開發尚不清楚。 在這些假設條件下，設計建立和驗證仍會成為限制因素。生成式人工智慧或許能夠改善這一點，而且有令人鼓舞的跡象表明它可以做到這一點。如果設計和驗證時間顯著減少，幾乎肯定會創造新的市場。