综合得分
0.90
Kelly
49.6%
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买入 ETF 定投 5 年
理财 / 投资 · 60 个月时间窗
综合得分 0.90 · 数学上值得做，但需按风险预算缩减仓位 (GO_REDUCED)
在你给定的资源投入（¥242,400 等价资本）与时间窗（60 个月）下，本机会的胜率先验为 72.0%，盈亏比 b=1.25，对应期望收益 EV=¥150,288，风险调整后收益 RAROC=1.38。这是一个 EV 为正、数学上值得动手的机会。Kelly 公式建议的最优仓位 49.6% 高于你画像（在职决策者）的风险预算上限 20%，因此平台对你的建议会自动缩到上限。
宽基 ETF 月度定投，5 年。高胜率、低盈亏比、波动可控，对绝大多数人是默认推荐之一。
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三大数字
胜率、盈亏比与期望收益决定了建议的大部分；Kelly、RAROC 与综合得分把它们变成一个可执行的动作。
胜率 p
72.0%
成功概率（先验）
盈亏比 b
1.25 ×
b = E[win] / E[loss]
期望收益
¥150,288
EV = capital × (p × b − (1 − p))
Kelly 仓位
49.6%
(b·p − (1 − p)) / b
RAROC
1.38
EV / (capital × σ)
综合得分
0.90
score = p × b
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你投入了什么
等价资本 ¥242,400，由五类资源折算而来。
本机会的等价资本为 ¥242,400，其中最大的一笔投入是「现金」，占比 99%（¥240,000）。现金投入有清晰的下限，但请预留 30% 应急资金；切勿把全部可流动资源压在一件事上。
非现金资源如何折价
你自己的时间按每小时 ¥120 计价，雇佣人力按每人月 ¥36,000 计价。这是市场影子价格，不是你个人的实际收入；改动它只影响绝对量级，不改变排序。
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与同类决策的对比
你的假设 vs 这一类决策的 Beta(α, β) 先验。
行业平均胜率
73.3%
Beta(α=22, β=8)
行业盈亏比 P50
1.25 ×
P90 1.80×
你给的胜率 72.0% 与该类别的行业基线 73.3% 基本持平。 盈亏比 1.25× 与基线 P50 1.25× 接近。 基线来自：Wind ETF 5Y backtest 2014-2024 + Bessemer Cloud Index。
基线来源：Wind ETF 5Y backtest 2014-2024 + Bessemer Cloud Index
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行动方案
按你的画像「在职决策者」的风险预算来定仓位。
建议：减仓做（GO_REDUCED） — 这件事 EV 为正、值得做，但 Kelly 推荐仓位超出了你的风险预算上限，请按下方 risk_budget 缩减投入规模。
- Kelly 公式给的仓位明显超过你的风险预算，意味着这件事虽然好，但对你目前的资源来说太大；按风险预算上限投入即可。
- 用『拆分阶段投入』替代『一次性 All-in』：先做一个 MVP 或试点，跑通指标后再加码。
- 评估是否能拉一个合伙人共担 50% 的资金 / 时间投入；这等价于把你的实际仓位降一倍。
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敏感性分析
每个变量单独摆动 ±20% 时期望收益的变化，按影响大小排序。排在最前的两个，是你投入之前最值得先去核实的。
- · Tornado 显示「胜率 (p)」是结论最敏感的变量（±20% 摆动会让 EV 移动 ¥157,075）。建议优先收集这个变量的更准信息。
- · 第二敏感变量是「盈亏比 (b)」（EV 摆动 ¥87,264），其余变量影响显著较小。
- · 把『信息成本 < EV 摆动 / 5』作为收集情报的快速判定法 — 高于这个值就不值得再花时间。
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蒙特卡洛分布
10,000 次模拟，随机种子 demo-etf-dca——同样的输入重跑会得到同样的分布。
P5
-¥302,503
中位数 (P50)
¥241,214
P95
¥599,338
正收益概率
72.2%
10,000 次蒙特卡洛模拟显示：P5 = -¥302,503，P50 = ¥241,214，P95 = ¥599,338，正收益概率 = 72.2%。分布形态偏对称（收益与亏损分布均衡）。
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情景分析
乐观 / 基准 / 悲观三档，胜率与盈亏比同向变动 ±15%。
情景分析（胜率与盈亏比同向 ±15%）：Bull = ¥246,824，Base = ¥150,288，Bear = ¥63,569。Bull 与 Bear 之间的差距 ¥183,254 反映了你假设的脆弱性 — 差距越大，越值得做更详细的尽调。
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反事实矩阵
换成其他胜率与盈亏比组合时期望收益会是多少——也就是你的假设可以错到什么程度，结论才会翻转。
反事实矩阵显示：要让 EV ≥ 0，胜率至少要达到 20%，或者盈亏比至少要 0.5×。请用这两条线作为后续验证假设的最低门槛。
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假设清单
支撑上述所有数字的全部输入，集中列在这里。
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数学复现附录
自行重算这份报告所需的一切。
核心公式
EV = capital × (p × b − (1 − p)) f* = (b·p − (1 − p)) / b RAROC = EV / (capital × σ)Python
from models.feasibility_model import expected_value, kelly_fraction, raroc, go_no_go
p, b, sigma, capital = 0.72, 1.25, 0.45, 242400
ev = expected_value(p, b, capital)
kelly = kelly_fraction(p, b)
rr = raroc(ev, capital, sigma)
print(ev, kelly, rr, go_no_go(ev, kelly, 0.20, rr))TypeScript
import { expectedValue, kellyFraction, raroc, goNoGo } from "decision-lab/lib/feasibility";
const p = 0.72, b = 1.25, sigma = 0.45, capital = 242400;
const ev = expectedValue(p, b, capital);
const kelly = kellyFraction(p, b);
const rr = raroc(ev, capital, sigma);
console.log(ev, kelly, rr, goNoGo(ev, kelly, 0.20, rr));两套实现都在代码仓库中，并由 golden parity 测试保证一致：models/feasibility_model.py 与 lib/feasibility/。
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数据来源与免责声明
- · Kelly J.L. (1956). A New Interpretation of Information Rate. Bell System Technical Journal.
- · Markowitz H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance.
- · Sharpe W.F. (1966). Mutual Fund Performance. The Journal of Business.
- · Kahneman D. & Tversky A. (1979). Prospect Theory. Econometrica.
- · 行业基准来源：Wind ETF 5Y backtest 2014-2024 + Bessemer Cloud Index
- · Decision Lab 算法文档
- · 完整商业计划书 (PDF)