综合得分
0.67
Kelly
10.9%
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一线城市购房
房产 / 大件 · 120 个月时间窗
综合得分 0.67 · 在你的画像下 → 建议执行 (GO)
在你给定的资源投入（¥1,296,800 等价资本）与时间窗（120 个月）下，本机会的胜率先验为 48.0%，盈亏比 b=1.40，对应期望收益 EV=¥197,114，风险调整后收益 RAROC=0.38。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 10.9% 在你画像（在职决策者）的风险预算上限 20% 之内。
首付 + 10 年贷款。低盈亏比、低波动、高资金占用，主要价值是对冲机会成本与户籍/教育。
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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
48.0%
成功概率（先验）
盈亏比 b
1.40 ×
b = E[win] / E[loss]
期望收益
¥197,114
EV = capital × (p × b − (1 − p))
Kelly 仓位
10.9%
(b·p − (1 − p)) / b
RAROC
0.38
EV / (capital × σ)
综合得分
0.67
score = p × b
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你投入了什么
等价资本 ¥1,296,800，由五类资源折算而来。
本机会的等价资本为 ¥1,296,800，其中最大的一笔投入是「现金」，占比 93%（¥1,200,000）。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
46.7%
Beta(α=14, β=16)
行业盈亏比 P50
1.40 ×
P90 2.20×
你给的胜率 48.0% 与该类别的行业基线 46.7% 基本持平。 盈亏比 1.40× 与基线 P50 1.40× 接近。 基线来自：链家研究院 2023 中国住房 ROI。
基线来源：链家研究院 2023 中国住房 ROI
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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：可以做（GO） — 在你的风险预算内放手干。
- 按 Kelly 推荐的仓位上限投入；保留至少 30% 的资源作为缓冲。
- 把决策横向告诉一位你信任、但不在这个圈子里的人；他能问出最一针见血的问题。
- 为这件事设一个『撤退条件』（例如 6 个月内未达 X 指标就止损），写进日历。
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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 ¥597,565）。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 ¥348,580），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-tier1-property——同样的输入重跑会得到同样的分布。
P5
-¥1,678,564
中位数 (P50)
-¥920,991
P95
¥3,016,663
正收益概率
47.6%
10,000 次蒙特卡洛模拟显示：P5 = -¥1,678,564，P50 = -¥920,991，P95 = ¥3,016,663，正收益概率 = 47.6%。分布形态偏右偏（长尾收益占主导）。
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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 = ¥571,526，Base = ¥197,114，Bear = -¥138,083。Bull 与 Bear 之间的差距 ¥709,609 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 = 0.48, 1.4, 0.4, 1296800
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 = 0.48, b = 1.4, sigma = 0.4, capital = 1296800;
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：链家研究院 2023 中国住房 ROI
- · Decision Lab 算法文档
- · 完整商业计划书 (PDF)