学マスのキャラ人気率が単純に知りたかったため、Googleフォームを作成しました！
性別と1番好きなキャラor推しキャラを1人選択するのみです！
FFさん以外のPさんもぜひぜひご協力お願いします🤲
https://t.co/4UZKUOTi3E December 12, 2025

【原稿、大募集】

第37回フランス書院文庫官能大賞の募集を開始しました。

紙原稿での応募や、テキストデータでの投稿のほか、小説投稿サイトのURLでの投稿も可能です。

今回より新たにGoogleフォームで受付します。
また、全年齢向けの電子書籍レーベルでも作品を募集します。（男性向け＆女性向け、2026年創刊予定）
ジャンルは自由です。

詳しくはこちら
https://t.co/YXINKff08x December 12, 2025

■「Geminiの検索周りは他社のAIと比べて圧倒的に出来が悪く、設計から見直さないと深い調査には使えない」
ワイがずっと言ってるGeminiの検索ポンコツ問題、まったく同じような意見がRedditに投稿されていた。
なお、GeminiのWebアプリでも、Google AI StudioでWebグラウンディングしても同様。
どれも、ワイが言い続けている内容とかなり整合する。
※ここで書かれているのは確定している"公開仕様"ではなく、観測された挙動からの推測を含むことに注意。

主な問題は以下。
---
① 検索クエリの立て方が極端に悪く、古い知識に引きずられる
最新情報が必要な質問でも、いきなりバージョン番号や年月を含んだ「狭いクエリ」を投げてしまい、検索前から古い前提に縛られている。例として「最新の Gemini モデルは？」と聞いたときに、Gemini が内部の古い知識を前提にしたようなピンポイント検索ばかりする一方で、OpenAI 側（GPT‑5.1）はまず広いクエリで全体像を探り、その後で絞り込んでいく挙動を見せる。
→これ、実際使ってるとマジで遭遇するよね。「そりゃそんな決めつけたような検索の仕方をしたら、正しい答えなんて得られないだろ」ってのがGeminiだとマジである。
これもついこの前書いた
https://t.co/cGXTwyO67l
『OpenAIのReasoningモデルは）基本動作として初手でとりあえず検索して『世界の状況をざっくり知る』からスタートする傾向にあるからこういうことが起きにくい』
Geminiはこれをやらないから、思い込みで恣意的な答えをWebから集めてポンコツ回答をするって話。

② （特にDeep Researchにおいて）事前に「固い計画」を作りすぎて、実際の検索結果に合わせて軌道修正できない
まず内部知識をもとに細かい調査計画を立て、その計画に沿って検索していく設計になってそうだという話。
その結果、「最近仕様が変わった API」などを調べるときでも、古いバージョン番号やすでに廃止されたエンドポイントを前提にした計画を組み、その計画を機械的にこなしてしまうので、最新の情報に辿り着けない。本来は、ざっくり広く調べてから、見つかった情報に合わせて次の一手を変えていくべきなのに、それが出来ていないという指摘。
→ChatGPTだと、GPT-5.1 ThinkingもDeep Researchも、検索結果に応じて調査方針を動的に更新しながら進んでくれるけど、Geminiは事前に決めた計画でしか調査しないから、思い込みで間違えた答えを出してくるって話。これ、ワイも以前にポストした。
https://t.co/WzhKwStdYj

③ 検索結果が「スニペットだけ」で、ページ本文を読めない設計
Google 検索と連携しても、Gemini 側にはWebページ全文ではなく「Googleにキャッシュされてる、検索結果用の短い抜粋（スニペット）」だけが、固い構造化データの形で渡されると指摘されてる。そのうえで、特定の URL を開いてページ本文を読ませる手段が用意されておらず、API の仕様など「細かい情報を読み込んで調べるタイプのタスク」がほぼ不可能。ChatGPTはページを普通に読みに行く(フェッチする)。

④ 検索プロセスの中身がユーザーから見えない
Web 版の Gemini では、どんな検索クエリを投げて、どのサイトを見ようとしたのかが表示されない。
開発者向けの API でも、レスポンスが出たあとに「どんなクエリを使ったか」の一覧が少し見えるだけで、「推論のどのタイミングで、どのように検索したか」が分からず、調査の網羅性を検証しにくい December 12, 2025

Google pixelって写真撮って合成みたいなのもできるんだ！？すごいね！？って思いながらじっと見てたけど、これをやってる将生にジワジワきてたw

#GooglePixelPosterZoom
#MasakiとShutoとShinoとGooglePixel https://t.co/pydmWe8Akd December 12, 2025

📣親愛なる冒険者の皆様：
今回のイベントは多数のご参加をいただいております。抽選の集計を円滑に行うため、前回の抽選投稿へのコメント受付を終了させていただきます。
🙇‍♀️前回の投稿にいただいたコメントはすでに集計済みですので、重複してのコメントはご遠慮ください。
👏まだイベントにご参加されていない方は、本投稿のコメント欄でご参加いただけます～
以下、イベントの詳細です：

冒険者の皆さん、お待たせしました！正式リリース日 2025年12月3日(水)
『英雄伝説ガガーブトリロジー』の正式リリース日が決定しました。🎉
日頃のご応援に感謝を込めて、冒険者の皆さま向けに特別なプレゼント企画をご用意しました！コミュニティで交流しながら、豪華賞品をぜひゲットしてくださいね〜！

イベント詳細
賞品：
特賞： iPhone 17 512G（ 1名）
1等賞： Amazonギフト券 10,000円分 （1名）
2等賞： コミュニティ限定ギフトコード （ 20名）

参加方法：
1️⃣ 公式アカウントをフォロー
2️⃣ 本投稿をリポスト
3️⃣ コメント欄に事前登録のスクリーンショットを添付
※iOS と Google の両方のスクショ、または同一プラットフォームでも別アカウントで複数回の事前登録スクショがあると、当選確率がアップします！
⏰開催期間：11月29日〜12月2日まで

⬇️事前登録は引き続き受付中⬇️
https://t.co/C0BAqjpUQR December 12, 2025

3年ぶりにfirst authorで、6年ぶりに単著で論文を書きました。昔から気になっていた、そして最近googleの実験で話題になっているOTOCがどういう量を測っているのか、というのをQuantum Signal ProcessingやQuantum Singular Value Transformationという量子アルゴリズムの言葉で理解し、OTOC spectroscopyとして一般化するという話です。

量子アルゴリズム出来には、k次のOTOCは、i番目とj番目のサイトについて縮約された時間発展演算子の特異値のチェビシェフモーメントを観測していることになります。causal coneの外にあるなど、correlationがない場合は、特異値の分布が0と1に集中するbimodal distribution、Haar random unitaryだと一様分布になりますが、これらの違いが高次のチェビシェフモーメントだと鮮明に検出できます。

つまり、ダイナミクスの複雑性は、空間の２地点で縮約された時間発展演算子の特異値分布に反映され、それは指数的に多くあるので、その分布のチェビシェフモーメントをはかろうというのが、k次のOTOCの実験であるということになります。

また、OTOCではかる物理量に回転の自由度を入れるという一般化をすると、完全にQSPに対応し、特異値の多項式変換ができます。なので、特定の特異値成分のフィルターを構成することもできます。これをOTOC spectroscopyと新たに読んでいます。
https://t.co/KFymDOYXiF December 12, 2025

AI覇権争い、グーグルがChatGPTに追いつかない理由 https://t.co/4JP49gKxXJ December 12, 2025

進化し続ける AI 。
もっと楽しむために、
グッドなマナーを AI と。

各サービスのポリシーを確認したうえでご利用ください。
Google の AI ポリシーはこちら: https://t.co/OlPlNJWu9P https://t.co/0QJlj6ZFXu December 12, 2025

11月の振り返り🕊️🌿

〈暮らしのこと〉
・毎日コツコツ勉強 合計44時間✍️
・7冊読了📕
・4~5時起きが習慣化
・懸賞4つ当選
・Xフォロワー1,000人以上増えた
・沖縄旅行の飛行機/ホテル手配完了✈️
・大掃除を少しずつ着手
・残り50日でやりたいことリスト作成
・Google AI Proの4ヶ月お試しスタート

〈出産・育児のこと〉
・産後1ヶ月！身体もだいぶ回復して元気に
・子は1ヶ月で6キロ台突入 どっしり！
・お宮参り完了＆お食い初め予約
・昼夜の区別がついて夜まとめて寝るように
・抱っこ紐＆ベビーカーデビュー
・ベビーマッサージ教室デビュー
・遊んだり話しかけると笑うように☺️

1ヶ月が濃くてあっという間で、月初のことが遠い昔のよう🫨12月も楽しむぞー！ December 12, 2025

Nanobanana Pro からスプライトでGif動画作れるツールを作りました

これは…ヤバいです🤣特にクレジットの溶けが
単純に16マス作らせてGifにしてるだけなのでお手元のGoogle Buildとかでもv0でも作れると思いますが、まあ楽しい🔥

動画生成じゃないのでいい感じにカクつくし、味があるしもー好き😻

🍌生成スピード、API直打ちだとほんとに速いですね。時間帯のせい？サクサク作れちゃうからマジで浪費してしまう

＠HiggsField_AI で作って別途GIFにするとかやってたんですが、無駄に時間がかかるので自作しました。

欲しい人います？多そうだったらアプリもGithubも含めて公開します！ December 12, 2025

🚀📈 Google 正在建造 AI 时代的“数字高速公路”：为什么它的基础设施价值被严重低估？

Google 的真正力量，从来不在搜索框，而在它默默构建了二十多年、规模全球第一的 AI 基础设施体系。这些系统正在成为未来十年的“生产力底座”，也是资本最忽视、但最关键的价值源头。

1️⃣ 全球最大级别的数据中心矩阵
Google 在全球布局了数十座超级数据中心，自研冷却系统、超高能效、专为 AI 优化的硬件架构，让它成为全球算力网络中最强的节点。
这是任何公司难以在短期内复制的资本与工程壁垒。

2️⃣ TPU：Google 的隐藏武器
相比行业依赖 GPU，Google 拥有自己迭代多代的 TPU（Tensor Processing Unit）。
它是专为大模型训练打造的算力芯片：
• 高能效矩阵计算
• 超大规模并行训练
• 与 TensorFlow、JAX 深度优化
Gemini 的训练完全依赖 TPU，这让 Google 拥有了别人无法轻易获取的算力自由度。

3️⃣ 自建全球互联网骨干
Google 拥有世界上最大、最快的私人互联网网络，包括二十多条自建海底光缆、数据中心之间的高速链路，以及专为数据吞吐优化的协议。
在 AI 时代，这意味着：
更低延迟的模型调用、更大规模的分布式训练能力、更稳的全球服务。

4️⃣ 世界最大的知识图谱体系
覆盖全球网页、视频、地图、人物关系、实体语义等结构化与非结构化数据。
它成为 Google 在 AI 认知层面最大的优势来源，也是大模型“更懂世界”的关键原因。

5️⃣ 全套 AI 工具链：行业标准
过去十年，AI 研究者和工程师使用的核心工具几乎都来自 Google：
• TensorFlow
• JAX
• Vertex AI
• 分布式训练框架
工具链是生态粘性最强的部分，会持续把全球开发者锁定在 Google 的技术体系中。

6️⃣ 真实世界的海量数据循环
Google 独有的“数据三角”构成了全球最大规模的用户反馈系统：
• Search：语言与意图
• YouTube：视频理解与推荐
• Maps：地理与实时流量
再加上 Android、Gmail、Chrome，它形成持续反馈、持续训练、持续增强的大模型循环系统。

7️⃣ 为什么 Musk 会点名 Google？
因为这些基础设施组合起来，形成的是：
AI 时代的土地 + 水 + 电 + 公路 + 工具链 + 生产系统
这是底层价值，不是应用价值。
未来十年的资本迁移方向，很可能围绕这些底座展开。

在你看来——
Google 的基础设施里，哪一个部分会成为未来竞争中最难被超越的护城河？

📬专注解析科技企业的结构性转折、算力基础设施与未来增长引擎，为长期投资者提供前瞻视角。欢迎订阅，提前布局下一轮科技浪潮。

#AI #GOOGL #Cloud #Semiconductors #TechInfrastructure #BigTech #MachineLearning December 12, 2025

一些交易所为了方便用户体验，会让大家在一些支付场景取消繁琐操作，取消输入谷歌验证器密码。

跟着 GPT 学习，为什么大家一定要启用谷歌验证器，一定要用离线不触网的单独手机安装谷歌验证器，它的密码学原理是什么？

为什么“离线的手机 + Google Authenticator”最安全？

因为它本质上是一个只在你手机里、永不上传的秘密钥匙（Secret Key）+ 数学时钟。

你可以把它想象成：你手机里藏着一个只有你知道的“保险柜密码生成器”，它按时间每 30 秒自动换一个密码。这个生成器不联网也能工作，因为它不需要任何服务器数据。

当你启用谷歌验证器时，你扫描二维码，里面包含一个随机生成的 20～32 字节密钥（Secret）。这个密钥只会存在两个地方：你的谷歌验证器（离线手机里），平台服务器（如交易所）谷歌完全不知道你的密钥，也没有人能远程偷走它，因为它不上传任何东西。没有密钥就无法生成你每 30 秒的验证码。

验证码是“算”出来的，不是“传”来的。谷歌验证器每 30 秒给你显示的 6 位数字，其实不是从服务器获取的，是根据密钥 + 当前时间，用数学公式计算出来的。没有网络也能算，因此离线更安全。

即使黑客知道你账号密码，也无法算出你的验证码，因为黑客没有你的 Secret Key（密钥），而这个密钥永远不会离开你的手机。

短信/邮箱会被拦截或盗取，但离线手机不会。短信会被：黑客社会工程学、运营商换卡；劫持短信网关；SS7 协议劫持；木马 APP 读取短信。邮箱也会：被撞库，中间人攻击，被钓鱼，被浏览器木马读取 session。但一个不插卡、不联网、无 SIM 卡、无社交媒体的离线手机：黑客没有任何办法远程接触到它。这是“物理隔离安全性”。

谷歌验证器为什么能离线运转？

因为它使用了一套叫 TOTP 的密码学标准，全称：Time-based One-Time Password，基于时间的一次性密码。它的核心特征就是：只需要一个共享密钥 + 时间，不需要网络、不需要服务器，它完全本地计算。

用一个最形象、最直白的小白比喻：

第一步：你与服务器共享一把秘密钥匙（Secret Key），像你和平台共享了一把：特殊计算器里的秘密种子，双方都保存这个密钥。

第二步：双方同时看“全世界统一的时钟”，时间是公共基础设施，全球一致：每 30 秒一个时间片（例如 1234567890、1234567920 …），像两个人同时看同一个“秒表”。

第三步：用统一的数学机器计算数字（HMAC-SHA1）。谷歌验证器和服务器都执行：验证码 = HMAC-SHA1( 密钥 + 当前时间 ) % 1,000,000，不用管 HMAC-SHA1 是什么，只要知道：它是一台数学搅拌机，把“密钥 + 时间”混合得不可逆。换 1 bit 都会完全变成另一个数字。双方用同样的密钥、同样的时间 → 得到同样的六位数。因为公式完全公开、算法人人能检验，所以：没有后门，不依赖谷歌，全世界任何人都可以做自己的验证器。

为什么谷歌验证器可以完全离线？因为生成验证码只需要：密钥（你已经存本地），时间（手机系统时间即可），数学函数（HMAC-SHA1，程序内置）。所以没有任何一环需要连接互联网，只要手机有电，它就会计算。

为什么离线手机比在线手机更安全？因为在线手机会有恶意软件、云同步泄漏、木马 APP、黑客远程控制、浏览器窃听、云备份被破解。而离线手机不联网、不登录社交账户、不安装应用商店、不插 SIM 卡、不开 WiFi。完全物理隔离 = 安全极高。这种手机在安全行业叫：Air-gapped device（空气隔离设备），是军队、情报机构、银行、密码学系统的最高标准。

一个离线谷歌验证器究竟多安全？要破解你的 2FA，黑客必须同时得到：你的账号密码，你手机中的秘密密钥（看不到），你离线手机的物理访问，在你察觉之前复制密钥，正确推算出时间窗口，现实上几乎不可能。 December 12, 2025

Google GeminiのCMで私が1番キンプリっぽさを感じたのは2人で一台のスマホを渡されてるとこ December 12, 2025

AIの成長における最大のボトルネックが、ついに露呈しました。

GoogleのCEO「Sundar Pichai氏」とMicrosoftのCEO「Satya Nadella氏」も電力制約への懸念を表明しており、米国のエネルギー生産は前例のない規模で増加しています。

データセンター容量は2025年に過去最高の約80GWに達する見込みです。

この容量は理論上、6000万世帯への電力供給が可能で、過去1年で総容量は2倍以上、2022年比では8倍に急増しています。

計画中のプロジェクトだけでも約65GWに達します。

現在、AGIを実現するための、再生可能エネルギーだけではこの容量拡大を達成できないことは明白です。

核エネルギー（原子力、核融合）は不可欠であり、再生可能エネルギーと共に、核融合エネルギーが実現するまでの道を切り開くことになると思われます。 December 12, 2025

【Gemini、ChatGPT超えも時間の問題か】

GeminiがChatGPTを「滞在時間」で逆転
追い上げが凄い

・月間ユーザー：Gemini 6.5億 vs ChatGPT 8億
・滞在時間：Gemini 7.2分 vs ChatGPT 6分
・GeminiのDL数が半年で4.4倍に急増
・Gemini 3がGPT-5を性能で上回る
・Google時価総額が兆に迫る

詳細↓ https://t.co/XKBEIXlUXU December 12, 2025

💹週刊investment💹
🟡4570 免疫生物研
空売り買い戻しを誘発し需給相場の様相でストップ高
🟡2342 トランスＧＧ
マウス作成受託で国策バイオ関連の一角として頭角でストップ高
🟡4446 リンクユーＧ
サウジ社と倭国マンガのローカライズで提携が好感されストップ高
🟡202A 豆蔵
フィジカルAI関連のキーカンパニーで目先買い戻し観測で続急騰
🟡4552 Ｊ#Ｒファ
波状的な投資資金の流入で1年半ぶり800円台乗せ
🟡4579 ラクオリア
アステラスとの共同研究の新規標的追加・一時金受領でストップ高
🟡5243 ノート
米グーグル「Gemini3」の評価高まり物色人気化で急反騰
🟡5724 アサカ理研
レアアース関連として注目で急反騰
🟡6862 ミナトＨＤ
メモリー市況高騰で好調収益に一段の上乗せ期待で4連騰
🟡7711 助川電気
政府が核融合開発加速に1000億円超投資と報道でストップ高
🟡9449 ＧＭＯ
限100億円の自己株取得枠を設定で急反騰
🟡9509 北海電
「北海道知事が泊原発の再稼働容認で調整」で大幅反発 December 12, 2025

ChatGPTが3周年を迎えたが、OpenAIの背後では債務が急膨張しデータセンター関連借入は1,000億ドル規模に迫る。依然赤字の中、競争は激化し、Googleの「Gemini 3」がGPT-5を凌駕したとの声も強まる。技術覇権を巡る勢力図は揺らぎ、先行者といえど歩みを止められない。この領域に永続する王者はいない。 https://t.co/Ea55CK4lkv December 12, 2025

私はヴォクアラが好きでこんな絵を描く人間なので、間違ってフォローしてしまった人は逃げてくださいね…

I like StaticRadio and draw pictures like this, so if you followed me by mistake, please unfollow me.(I used Google Translate.) https://t.co/8ULBlVHk36 December 12, 2025

れんかい距離近いなーと思いつつスマホ2人で見てたらそりゃ近くなるか、と公平性を愛する私は今までのGoogleの CMを調べて確認してみました。
こんだけ近いのはれんかいだけでした。　　　　
Q.E.D. December 12, 2025

国内纳指基金排行榜

过去几年，随着更多的中国家庭开始投资海外股票市场，越来越多的中国基金公司发行了跟踪国际股市的QDII基金。

比如，在2019年8月，中国只有150只QDII基金，总规模仅为800亿元左右。到了2025年8月，QDII基金总数达到了320只，总规模增长到了约8000亿元。

也就是说，在6年内，QDII基金的总规模增长了10倍，平均每年增长46%！这种增长速度，令人瞠目结舌。

而其中，跟踪纳斯达克100指数的基金最引人注目。原因很简单：在过去二十年里，纳斯达克100指数的收益率远超标普500指数。比如，过去15年，纳斯达克100指数的平均年化收益率为19.5%，而标普500指数的平均年化收益率为14.6%，二者相差4.9%。

那么，我们如何挑选这些让人眼花缭乱的纳指基金呢？

一、纳指基金的基础数据

我先前分析过，在挑选指数基金时，我会考虑下面三个因素。

1、基金的规模，越大越好。

太小的基金，流动性就比较差。那么我们在场内交易的时候，付出的买卖价差成本就比较大。

2、基金的历史，越久越好。

毕竟，我们需要时间考察基金跟踪指数的能力。

3、 基金的费用，越低越好。

影响指数基金收益率最重要的参数就是费用。如果一个指数基金的资金全部用于持有指数里的公司股票，那么指数本身的收益率减去费用，就等于基金投资者实际能够取得的收益率。

因此，如果有两款基金跟踪同一个指数，而且跟踪误差相同，那么费用低的基金，往往更值得选择。

例如，美国的Invesco公司先后发布了两款纳斯达克100指数基金，分别是QQQ和QQQM。QQQM的管理费为0.15%，而QQQ的管理费是0.2%；前者比后者低0.05%。

截止2025年9月底，过去3年，QQQM的平均年化收益率是30.99%，而QQQ的年化收益率是30.93%。前者比后者高0.06%，这几乎和二者管理费率的差异（0.05%)一模一样。正因如此，我更推荐QQQM，而不是QQQ。

但是，当我们仔细考察国内的QDII基金时，上述逻辑似乎不成立了，费用并不能完全决定指数基金的收益率。下面我就仔细分析一下。

我们看几个规模最大、发行时间超过两年以上的纳斯达克100指数基金。它们分别是：

1. 国泰纳指基金 513100
2. 广发纳指基金 159941
3. 华夏纳指基金 513300
4. 华安纳指基金 159632
5. 嘉实纳指基金 159501
6. 大成纳指基金 159513
7. 招商纳指基金 159659
8. 易方达纳指基金 159696

下表是它们的基础参数，其中费率包括基金管理费和托管费。

场内ETF 场外 规模(亿) 费率 发行
513100 160213 150 0.8% 2013
159941 000055 260 1.0% 2015
513300 015299 90 0.8% 2020
159632 040046 95 0.8% 2022
159501 016532 70 0.6% 2023
159513 000834 60 1.0% 2023
159659 019547 50 0.65% 2023
159696 161130 28 0.6% 2023

如果单纯从费率上看，嘉实的159501和易方达的159696是最低的(0.6%)，而广发的159941和大成159513是最高的(1.0%)。由于159501的规模要比159696的规模大很多，因此，我先前更推荐159501。

可是，如果我们分析它们的收益率，就会发现它们的表现层次不齐。

截止到2025年9月底，这些基金半年、一年、两年的累积收益率如下。如果基金的历史超过三年，我也列出过去三年的累积收益率。

场内ETF 半年 一年 两年 三年
513100 26.3 29.2 65.4 123
159941 23.5 26.6 62.1 118
513300 23.1 26.0 62.5 115
159632 23.5 25.8 60.3 缺
159501 26.0 26.8 62.2 缺
159513 23.9 26.4 59.9 缺
159659 25.2 27.2 62.5 缺
159696 26.5 27.3 63.8 缺

从上表的数据，我们可以得出以下结论：

-- 1、在过去半年，最高和最低的基金收益率的差距居然高达3.4%。最好的是易方达159696，最差的是华夏513300，次差的是广发159941和华安159632。

-- 2、在过去一年，最高和最低的基金收益率的差距为3.4%。最好的国泰513100，最差的是华安159632，次差是华夏513300。

--3、在过去两年，最高和最低的基金收益率的差距为5.1%。最好的国泰513100，最差的是华安159632，次差是大成159513。

--4、在过去三年，最高和最低的基金收益率的差距是8%。最好的是国泰513100，最差的是的华夏513300。

很显然，单纯用基金费率的不同是无法解释上述收益率的巨大差异的。那么还有什么隐藏在背后的因素呢？

二、影响基金收益率的因素还有哪些？

我觉得最明显的因素是场内基金溢价的差距。如果两只基金最初都没有溢价，而当下基金A的溢价比基金B高，那么A目前的收益率就比B高。

另外一个因素是基金的持仓。众所周知的是，这些基金公司必须从国家外汇管理局那里拿到外汇额度，才能将投资者申购的人民币换成美元购买美股股票。如果基金公司当下没有外汇额度，就只能把人民币现金存在存款账户里，收取几乎可以忽略不计的利息。

这也解释了，为了尽量保持现金的比例低于一个阈值（通常是5%），基金公司不得不限制场外的申购数量，也就是限购，甚至短期关闭申购。当然，投资者在券商账户里交易场内基金是投资者之间倒手，不受基金限购的影响。

如果一个基金持有的现金比例过高，那么该基金跟踪指数的能力就大打折扣了。

比如，如果一个基金A把95%的美元持仓买入纳指成分公司的股票，而其余5%的人民币放在存款账户里，利息率仅为0.3%。如果我们排除溢价的波动，并不考虑分红税，该基金的理论收益率就是：

95% × 纳指指数收益率 + 5% × 0.3% - 基金费率

以2025年为例，从2025年初到9月底，纳斯达克100指数本身的收益率是17.9%。如果该基金没有溢价波动，基金的费率是0.8%，它的收益率就是：

95% × 17.9% + 5% × 0.3% - 0.8% = 16.2%

而如果有另一个有着同样费率的基金B，它的金比例只有2%，那么它的收益率就是：

98% × 17.9% + 2% × 1% - 0.8% = 16.7%

很显然，基金B比基金A的收益率高了0.5%！

由于在任何时候，各个基金公司获得的QDII资金额度不同，而且基金公司在不同基金之间分配的额度也千差万别，我们可以考察单个基金过去三个季度的平均现金比例。现金比例越低的基金，其潜在的跟踪误差就越小。

下表是上述纳指基金的当前的溢价和持仓中的现金比例。

场内ETF 当前溢价 平均现金比例
513100 3.4% 4.6%
159941 1.6% 8.8%
513300 0.8% 4.2%
159632 0.8% 8.0%
159501 1.0% 5.2%
159659 0.6% 3.0%
159513 0.8% 16.8%
159696 1.1% 3.2%

从上表可以看到，溢价最高的基金，刚好就是表现优秀的国泰513100，而它的现金比例也是相对较低的。

而存款比例最低的基金，就是成立较晚、规模较小的招商159659和易方达基金159696。而易方达159696半年的表现也刚好最为亮眼。

相反的，现金比例高企的大成159513、广发159941和华安159632，恰好是表现比较糟糕的基金。

这些数据，再次印证了我的假设：除了费率之外，溢价波动和现金比例也导致了这些基金收益率的巨大差异。

当然，基金价格的溢价是可以波动的，而基金公司在未来获得外汇额度的数量，也是无法预测的。如果一个基金公司突然获得了大批外汇额度，也有可能把现金比例降下来。

三、纳指基金排行榜

综合考量费率、近期跟踪误差和规模，我们可以做一个简单的排行榜。

1、黄金梯队：国泰513100、嘉实159501和易方达159696。

2、白银梯队：招商159659和广发159941。

3、青铜梯队：华夏513300、华安159632和大成159513。

当然，这个排行榜会在未来发生变化；影响因素包括新基金的加入、基金费率的调整、基金公司获得新投资额度的差异等等。

而在当下，我觉得我们最好投资黄金梯队里的纳指基金。

另外，有些基金公司发行的纳指基金，没有场内ETF而只有场外。我们可以用同样的标准选择基金，尽可能挑选低费率（包括管理费、托管费、申购费和赎回费）、低现金比例的基金、成立时间久、规模大的基金。

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