「這套方法，我們用了10年才想通。」
— James
一人基金公司
用最淺白的方式／說最專業的內容
基金公司CEO聯手家辦掌舵人，教導你機構隱藏極深的運作秘笈。以AI 為支點，你自己就可以成就一間高效率盈利的基金！
（James）
每日運行（Dennis）
＋ 1 節免費分享會
James Wong
王榮昆 · CEO
Almagest Asset Management
將機構營運與賺錢的方法
拆解至原子層面
Dennis Tong
湯紹彰 · CIO
Almagest Asset Management
用 AI 代理系統
將交易策略變成可複製的流水線
你的交易
瓶頸在哪裡？
3 條題目，30 秒找出你的主要問題。
「90%散戶死在第一個瓶頸。」
基金為什麼這麼厲害？
流程規範、人手充足、懂得進退
散戶與基金之間的距離，很少是「誰看得准一點」。真正的距離在流程——誰能處理更多資訊、誰分得清運氣與實力、誰能驗證得到自己的方法、誰做得到閉環。這四樣，全部都是人手問題。
資訊不足
一天只有廿四小時。年報、業績會、行業數據、新聞流——基金有整隊人分工去讀，你只有一個。所以你不是分析錯，你是根本沒時間看到那份資料。
用研究 agent 做初篩與摘要，把你的時間留給判斷，不是留給閱讀。
分不清 β 與 α
「我上年賺 20%」——這句話沒有資訊量。大市升 18% 的話，你那 20% 裡面只有 2% 是你的本事。拆不開，你就分不清自己是有實力還是剛剛好。
正數才是你真正的本事
回報拆件、alpha 的一生五步、alpha decay——用數字看自己的方法還有效嗎。
迷信回測
一條漂亮曲線是最容易造的東西。沒有 out-of-sample、沒有 walk-forward、沒有計成本，那個回測值零元——但你會拿真錢去試。
三大陷阱、70/30 分割、walk-forward、參數 heatmap——進場前的三道門檻。
做不到閉環
研究在 Excel、記錄在筆記、下單在行情軟件、復盤靠記憶。每一段斷開，經驗就累積不到，錯了也不知道錯在哪裡。
用 MCP 把工具串成一條線，研究、決策、執行、復盤留下同一套紀錄。
散戶 vs 一人基金
拖動中間那條線，看看兩邊的分別有多大。
👆 拖動中間那個圓圈，左右對比一下
「AI幫忙，自立自強」
由營運到賺錢，
六個核心功能
滑鼠移上去查看詳情 →
從「看不完」到「看到重點」
從前：年報、業績、行業數據、新聞流——一個人根本看不完。
現在：研究 agent 做初篩與摘要，你只需要看重點與做判斷。
從「感覺」到「數字」
從前：覺得這隻股好，但說不出為什麼好、好多少。
現在：量化框架幫你拆回報、算 alpha、驗證假設。
從「靠自律」到「靠系統」
從前：止損靠記憶、倉位靠感覺、風險靠運氣。
現在：系統幫你計倉位、設止損、監控風險，不會被情緒帶走。
從「手忙腳亂」到「按計劃執行」
從前：看盤看到眼酸，下單下到手軟，還要怕打錯價。
現在：交易機器人按計劃執行，你只需要負責計劃本身。
從「凌亂」到「有系統」
從前：研究在 Excel、記錄在筆記、交易在軟件——每樣分開。
現在：所有東西串成一條線，由研究到復盤，有完整紀錄。
從「不會寫code」到「說得出就做到」
從前：有個想法但不會寫程式，永遠停在想。
現在：用自然語言說出你的想法，AI 幫你寫成工具。
用AI打造
一間基金公司！
以前要一整隊分析師、幾千萬成本才能做到的事，你現在一部電腦加幾個 AI agent 就能打造出來。課程按一間真實基金公司的部門劃分——由總裁辦到跨部門協同，一層一層建起你自己的系統。
總裁辦
一切的起點：你到底想要一個什麼樣的基金？
你會學到
基金的基本概念（MPT／PMPT）、demand discovery（理解自己想要什麼）、投資邏輯、資產類別結構、期限匹配。
研究部
找資料、監察、總結、記錄。基金一整隊人做的事，你只有一個人。
你會學到
資訊獲取與監察自動化、規律尋找與事件比較、單一資產到市場間指標配合、宏觀與微觀操作環境界定。
投資部
研究做完，不等於落實決定。由資訊到注碼，中間還有一大段。
你會學到
主導因素釐定、AI 輔助策略配對、注碼控制方法、投資決定流程。
風控部
基金裡面最有權力的部門。它不負責賺錢，但負責讓你不會一次過輸光。
你會學到
AI 即時風險控制、自動化風險邊際管理、流動性管理、本地市場限制認知（A股／印度沽空限制、細價股風險）。
中後臺
最沉悶，但經驗能不能累積、成本控不控得住，全靠它。
你會學到
全自動化管理、三部門運作合一、自動流水線搭建、流程調適、成本計算與比較。
跨部門協同
單一部門做得好不等於贏。要整間公司運轉起來，才叫一人基金公司。
你會學到
全流程工序整合、AI 工具串聯、變數統一管理、獨家研發一人基金模型搭建。
「每堂我都會即場出題考Dennis。」
James 出題，
Dennis 示範
全程七堂，James 與 Dennis 以拍檔形式一起教授——James 講解投資框架、提出真實問題，Dennis 即場示範用 AI 如何實踐。開課前，你要先看完兩節分享會的錄影。
獨贏第四季指南 + AI實操科普
別人看不懂，我們很清晰。獨贏的優勢在於：
- 用 AI 找資料、做類比；
- 用二十年基金操盤人的經驗做篩選、解讀、和決定；
- 用 AI 做執行、掌風控。
三堂核心課
每堂 60 - 90 分鐘
James + Dennis 雙人授課
MPT／PMPT、demand discovery（理解自己想要什麼）、投資邏輯、資產類別結構、期限匹配。
James
+
Dennis
獲取、監察、總結、記錄各項數據資訊，進行規律尋找與事件比較，界定宏觀與微觀的操作環境。
James
+
Dennis
決定主導因素，配對相應 AI 輔助操作策略，做法碼控制同投資決定。
James
+
Dennis
四堂進階課
前 3 堂 60-90 分鐘
第 4 堂 100-120 分鐘 · 實體
用研究部與投資部的邏輯與資訊，以 AI 即時控制風險邊際與流動性管理。
James
+
Dennis
以 AI 做全自動化管理，將三個部門合一演變成自動流水線，調適過程並計算成本。
James
+
Dennis
將所有部門的工序、工具、變數結合，製造出可產生穩定回報的獨家研發模型。
James
+
Dennis
現場運行、打通每一個部門與 AI 環節、即時實操、答問與故障排除。時間為前六堂的一倍以上。
James
+
Dennis
📍 香港 · 實體直播
看完課程，立即報名 · 獨贏第四季指南分享會 →
立即報名兩位導師的媒體訪問
James Wong
資產配置 · 宏觀策略
Bloomberg：中國刺激政策與市場策略
Cathaysia's Wong on China stimulus & market strategy
鳳凰衛視
08:45
鳳凰衛視：日元套利與環球資金流向
美日聯手干預匯市，套利交易邏輯會否改變？
Now 財經台：中證監維穩與 A 股走勢
解讀內地市場政策，分析後市投資機會
Dennis Tong
量化交易 · AI 工具
經濟一週
18:22
經濟一週：騰訊是否變公用股？
複製中移動舊路？騰訊投資價值重估
ViuTV
22:10
ViuTV 智富財經：衰退下的資產配置
滯脹風險下，穩定現金流企業與黃金避險價值
InvesTalk
LIVE
InvesTalk 直播：港股開市策略
基金經理湯紹彰即場分析港股投資機會
兩位實戰派 一位講解透徹 一位親身實踐
James Wong
原子導師王榮昆 · CEO，Almagest Asset Management
將機構營運同賺錢的方法拆解至原子層面
專長：令「投資」變成穩定盈利的「生意」
理念：投資未必是比誰預測準，而是比誰懂得算整盤帳
實戰履歷
- ● 次按危機時在美國入行，以分析員身份參與管理 10 億美元資產
- ● 回港後從零開始，從前線爬升至證券及資管公司行政總裁
- ● 實操制定營運邏輯、設計運作流程、篩選投資標的、整合前中後臺
- ● 格物致知，擅長化繁為簡，訪問常見於各大中英文新聞平臺
「市場最大的風險，
是你不知道自己在做什麼。」
Dennis Tong
量化導師湯紹彰 · CIO，Almagest Asset Management
用 AI 代理系統，將交易策略變成可複製的流水線
專長：量化投資系統開發、AI 代理工作流搭建
理念：好策略不靠猜，要可驗證、可複製、可擴展
實戰履歷
- ● 20 年經驗，先後從事期貨商、證券、新股保薦人、收購合併等投行工作
- ● 研發及實戰使用量化投資工具逾 10 年，深入理解 family office 架構
- ● 現任資管公司 CIO 及多重策略／Quant Fund 基金經理
- ● 已建成 18 個 AI 代理系統，涵蓋資料蒐集、分析、風險管理、注碼控制、及整合決策，每日實際運行
「AI 不會取代交易員，
但會用 AI 的人會。」
由報名到畢業，
一步一步來
清晰的學習路徑，由零開始，一步一步建起你的一人基金公司。
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收到課程資料
＋學習指南
課前準備
看完 2 節分享會
安裝工具
Week 1-3
基石班
總裁辦 → 研究部
→ 投資部
Week 4-6
進階班
風控部 → 中後臺
→ 跨部門協同
Week 7
實操班
香港實體課
現場運行
畢業 🎉
你的一人基金
公司上線
畢業後
3-6 個月社群
支援＋持續迭代
報名後
收到課程資料 ＋ 學習指南
課前準備
看完 2 節分享會 · 安裝工具
Week 1-3 · 基石班
總裁辦 → 研究部 → 投資部
Week 4-6 · 進階班
風控部 → 中後臺 → 跨部門協同
Week 7 · 實操班
香港實體課 · 現場運行
畢業 🎉
你的一人基金公司上線
畢業後
3-6 個月社群支援 ＋ 持續迭代
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