”事件前估值约在每股8-10元。
3. 当前价格（P_now）： 例如，他买入时约5.5元。
4. 赔率计算：
◦ 向上赔率 = (V_normal - P_now) / P_now
◦ 向下赔率 = (P_now - V_bad) / P_now （取绝对值）
◦ 例如，向上赔率 ≈ (9 - 5.5)/5.5 ≈ 63.6%；向下赔率 ≈ (5.5 - 2.5)/5.5 ≈ 54.5%。 表面看赔率大致相当。
◦ 但关键修正： 加入“概率权重”。 估算“最坏情况”发生的主观概率（P_bad，如30%）和“正常情况”发生的主观概率（P_normal，如20%，其余为中间状态）。 则预期赔率 = P_normal * 向上赔率 - P_bad * 向下赔率。 计算后可能为负，显示这笔交易期望值为负。
“迅捷科技”的失败，如果当时执行了此计算，并诚实地赋予“调查结果不确定”以高概率权重（中间状态概率高），可能会得出“预期赔率不诱人或为负”的结论，从而放弃交易。
他为不同类型的机会（周期股困境反转、成长股错杀、事件驱动恐慌等）设计不同的简化估值模型和赔率计算公式。核心原则是：没有经过明确数字计算的“机会”，不视为机会。
第二环节：仓位与风险控制（“弹药”计算）
这是“计算替代”的核心应用区，直接对抗“感觉仓位”和“情绪止损”。
1. 单笔风险计算：
◦ 明确单笔交易愿意承受的最大亏损（如总资本的1%，目前约110元）。
◦ 根据对标的波动率和止损幅度的评估，反推可买入的最大仓位。
◦ 公式： 最大可买入金额 = 单笔最大亏损 / 预设止损幅度。
◦ 例如，对某股预设止损-10%，则最大可买入金额 = 110 / 10% = 1100元。 但还需受制于“单一标的仓位上限”（如20%）。
◦ 绝对禁止凭“感觉”或“信心”加大仓位。一切以计算出的数字为准。
2. 组合风险计算：
◦ 在有多个持仓时，计算整体风险暴露（总持仓市值/总资产）。
◦ 计算持仓标的之间的相关性（定性判断），避免过度集中。
◦
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