综合得分
0.70
Kelly
0.0%
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二线城市开咖啡馆
小微店主 / 加盟 · 24 个月时间窗
综合得分 0.70 · 在当前假设下期望收益为负 (NO_GO)
在你给定的资源投入（¥992,000 等价资本）与时间窗（24 个月）下，本机会的胜率先验为 22.0%，盈亏比 b=3.20，对应期望收益 EV=-¥75,392，风险调整后收益 RAROC=-0.05。在当前假设下，这并不是一个值得动手的机会。Kelly 公式建议的最优仓位 0.0% 在你画像（在职决策者）的风险预算上限 20% 之内。
二线社区独立咖啡馆。高资金 + 高时间 + 高波动，胜率最低，多数情况下不建议。
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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
22.0%
成功概率（先验）
盈亏比 b
3.20 ×
b = E[win] / E[loss]
期望收益
-¥75,392
EV = capital × (p × b − (1 − p))
Kelly 仓位
0.0%
(b·p − (1 − p)) / b
RAROC
-0.05
EV / (capital × σ)
综合得分
0.70
score = p × b
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你投入了什么
等价资本 ¥992,000，由五类资源折算而来。
本机会的等价资本为 ¥992,000，其中最大的一笔投入是「现金」，占比 42%（¥420,000）。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
26.7%
Beta(α=8, β=22)
行业盈亏比 P50
3.00 ×
P90 5.50×
你给的胜率 22.0% 低于该类别基线 26.7%（-4.7%）。这通常是『决策更稳健』而非劣势 — 但也意味着 EV 会偏低。 盈亏比 3.20× 高于基线 P50 3.00× — 请确保你建模的『成功』情景没有把长尾压扁。 基线来自：中国连锁经营协会 2023 + 大众点评聚合。
基线来源：中国连锁经营协会 2023 + 大众点评聚合
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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：不要做（NO_GO） — 在当前胜率与盈亏比假设下期望收益为负，钱和时间不应该投。
- 目前期望收益为负 — 不是『胆量不够』，是『数学不允许』。
- 考虑两条路：(a) 调整投入结构（更少现金 / 更多时间）让 EV 翻正；(b) 把资源转向你 Portfolio 中排名靠前、Action=GO 的机会。
- 把这个决策保存下来，每 3 个月重算一次 — 行业胜率 / 盈亏比是会随时间变化的。
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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 ¥366,643）。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 ¥279,347），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-tier2-cafe——同样的输入重跑会得到同样的分布。
P5
-¥2,916,402
中位数 (P50)
-¥775,831
P95
¥9,321,348
正收益概率
22.2%
10,000 次蒙特卡洛模拟显示：P5 = -¥2,916,402，P50 = -¥775,831，P95 = ¥9,321,348，正收益概率 = 22.2%。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 = ¥182,568，Base = -¥75,392，Bear = -¥301,925。Bull 与 Bear 之间的差距 ¥484,493 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 = 0.22, 3.2, 1.4, 992000
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 = 0.22, b = 3.2, sigma = 1.4, capital = 992000;
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：中国连锁经营协会 2023 + 大众点评聚合
- · Decision Lab 算法文档
- · 完整商业计划书 (PDF)