王启源投资组合方案

目录本报告结构

本报告以「假设先行 → 存量事实 → 方法与公允锚点 → 已实现现金证据 → 组合决策 → 风险与边界 → 自我批评与修订」为主线， 全部数字源自单一事实来源 model/outputs/results.json（seed=42 可复现）。

1. 00假设与依据总表（假设先行）
2. 01存量事实与现状（滚动再配置）
3. —摘要：税后被动收入 · 纸面存活 ≠ 拿到钱
4. 02方法学与公允数据锚点
5. 03已实现现金：账面 ≠ 拿到钱
6. 04各标的「账面 vs 已实现现金」全表
7. 05组合配置与集中度
8. 滚动真·滚动复利再投引擎（头条模型 · 回笼即再投）
9. 06风险—回报与范围边界
10. R情景：高周转套利资金复利循环（carry 校准锚 · 单锚情景）
11. 07相关性、结论与免责声明
12. A附录 A：全部投资机会对比总表
13. B附录 B：机会来源、赛道与状态索引

00假设与依据总表

先讲清假设，再谈结论：本章在一切分析之前，把全部关键假设的数值与依据逐条写明。 下表由机器可读的 assumption_register（assumptions.yaml）逐条渲染， run_all.validate() 断言每条必须同时具备「数值 + 依据」，缺一即构建失败—— 报告中任何数字若与本表冲突，以本表与 results.json 为准。

99 个项目逐一的期望倍数假设（e_moic_target）及其档位分布、流动性档与工时估计见第 04 章全表与附录 A/B； 逐项校准依据见 calibration_audit.md（§A 公允对照、§B 流动性档、§C 期望对账、§D–§L 逐项校准与纠错记录）。

01存量事实与现状（as_of 2026-07-14）

决策问题已从「一次性配置 500 万」变为「含存量持仓的滚动再配置」。 两项存量事实由决策人确认：永涛 C 栋 150 万已投、按计划产生收益、本金已全额收回——可投现金池回到约 500 万， C 栋成为零成本存量持仓；微算存储已收回 150 万本金、仍持有股权——零成本残余权益，博后续上行。

1.1 存量持仓建模口径（保守、与既有机器一致）

• 不占新资金、不参与优化：已持有的资产不能用新资金"再买一遍"，故从可投集中剔除（机器断言：存量标的不得出现在任何配置）。
• 残余现金 = 本金 × max(逐年已实现倍数 − 1, 0)：只计超出已收回本金的增量现金——本金已落袋的事实不重复计入收益； 路径失败（清零/僵尸）时残余 = 0，不为负（已回本，无追加义务）。
• 相关性保留：C 栋残余现金流沿用原 copula 样本与 realasset_operating 兑现档，与 A 栋共享"同业主/同院落"风险因子（对相关 ≈0.68）—— 若军产政策生变，存量收益流与 A 栋新投资将同时受损，这一共振已计入组合分布。
• 微算残余权益按 deeptech_seed 档（IPO 晚而集中）：95% 的路径残余为 0， 期望 +28.5 万全部来自右尾——零成本彩票，不依赖它做计划。

1.2 存量残余现金期望（万元，已计 20% 个税、按年累计）

1.3 对手方敞口双口径披露 与 概率纪律

• 永涛系敞口（双口径如实披露）：新增资本口径 = A 栋 150 万（限额内，C 栋新资本 0）； 经济敞口口径 = A 栋 150 万新资金 + C 栋存量收益流（零成本但受同一军产政策/业主风险约束）—— 组合对该风险源的总暴露大于新资本口径，已通过共同因子计入分布。
• A 栋前提概率不上调（贝叶斯纪律）：A 栋可研的 G1（拿下主合同）= 65% 本就以「C 栋已运营」为前提； C 栋回本只是确认前提成立，不构成超出前提的新信息——故维持 65% 不变，防止把既成事实重复计为乐观证据。
• 不参与基准仍为 580 万（新资金 × (1+rf)^5）：存量残余现金"参与/不参与"两侧同有，单列披露、不计入对比基底，保证方案间比较公允。

摘要：统一凯利竞争 · 纸面存活 ≠ 拿到钱

投资范围纪律（统一凯利竞争·时间计价）：本报告覆盖文件夹内全部机会文件（99 个机会建模，coverage_ledger 全量文件零遗漏归类，含最新一批热词机会挖掘报告的逐份回源校准）。所有机会（含自营/创始/流动类）按凯利统一竞争 500 万现金，不设工时门槛；时间成本折算为资金成本进入判据：每机会消耗其全AI重估年工时（凡 AI 能做的全由 AI 完成、只计人不可替代残余），按 1000 元/小时（= 决策人锚 100 万/年 ÷ 1000 课余小时）逐年计价，参与判据 = 现金×(E[R]−(1+rf)⁵) > 年工时×0.531万（固定时间成本 FV）。唯一硬约束是物理可行：年工时 ≤ 1000h（课余时间物理上限）；≥1200h/年（准全职）者物理不可行、只分析。回报口径：税后已实现现金（拿到钱），时间只计成本、不放大回报倍数。 本版以「真正拿到现金（已实现现金 / DPI 口径，已计 20% 个税）」为第一性指标， 目标为 最大化 5 年期望已实现现金终值（扣时间成本净值择优）。

头条：被动种子轮资金「逐年真正拿到的现金」收益率（第 1–5 年与第 10 年）

等权代表性单笔被动种子（27 个 saas_seed/deeptech_seed 标的聚合）· 已扣除"拿不到钱"的概率 · 第 10 年为按人民币基金公允兑现节奏（中位约 9 年回本）外推的画像

种子轮资金第 1–10 年累计现金 ROI（外推画像全表）

第 6–10 年为公允外推：种子档累计退出概率按人民币基金兑现节奏延展（saas_seed 至第 10 年累计 66%、deeptech_seed 62%，僵尸态深折兑现移至第 10 年）；第 6–10 年退出的现金额沿用第 5 年终值等价口径、不再额外计息（保守）。机器断言：累计现金单调、10 年胜率 ≥ 5 年胜率、10 年期望 ≤ 账面。依据与方法见 calibration_audit.md §L。

种子轮资金「拿到钱」1–5 年画像（逐年累计已实现现金 ROI · 年化 · 胜率 · 盈亏比）

已计 20% 个税、已扣"拿不到钱"概率；为成功盈利退出（资金真正退出到手）口径，而非纸面存活。代表性标的示例：数字保税区 Token 工厂种子轮（BP 自报 Y1–Y5 公允价值 0.72/1.12/1.49/1.42/1.59×、胜率 16.4%、顺利盈利退出仅 3.4%、盈亏比 8.8:1——下表为本模型再保守折减后的现金读数，比自报的账面更严）。

注：逐年为"已实现现金"累计 ROI（DPI−1），早期为负属正常 J 曲线；胜率=P(成功盈利退出且净 MOIC>1)。微算为含≈62% 失败清零的深科技存储 Pre-A/A 轮（公允重锚），TokenHub 为 1× 非参与清算瀑布下的天使口径。

推荐组合（统一凯利竞争 · 已实现现金 · 单标的上限 150 万）

• 执行状态（2026-06 起）：方硕 + 永涛 A 栋 已于 2026-06 签约并完成投资（各 150 万、合计 300 万已部署），约 1 个月内陆续返还。 A 栋仍满配 150 万在推荐组合内；方硕（现金 E≈1.28×）在时间计价判据下边际让位于近零工时的沪深300指数（150 万现金若给方硕需 20h/年，边际净值 +9.1 万，低于指数的 +26.5 万）——已执行的方硕 150 万仍是正 edge 持仓、不构成损失，回笼资金按边际最优滚动配置即可（见情景 R 与滚动主模型）。
• 滚动复利再投引擎（头条模型）：回笼资金当周期立即再投排名靠前的同类实体套利产能（2 月一周期 × 30 期；并发 ≤3 槽、各 ≤150 万、不加杠杆），滚动 5 年。5 年期望终值 900 万（较静态买入持有 740 万 +160 万），中位 839 万、CE 857 万、P(低于基准) 10.5%、CVaR₅ 478 万、P(跑赢静态) 94.1%。上行完全依赖同类机会供给——管道可得率=0 时逐路径严格退化为静态买入持有（机器断言通过，最大偏差 3.9e-12），无隐藏收益来源，详见「滚动」章。
• 静态期望已实现现金终值 740 万（账面 755 万）、中位 683 万； 跑赢不参与基准 580 万（= 可投现金 500 万 × (1+rf)^5，现金口径；时间成本已在各机会边际价值中扣除，不重复计入基准）。
• 统一凯利竞争（决策人确认口径）：不设工时门槛，99 项机会全部按凯利统一竞争； 时间按 1000 元/小时逐年计价进入边际净值判据。结果：没有任何创始/重工时自营项通过判据—— 「入池竞争」不等于「值得做」，这与 2026-07 各机会挖掘报告「时间计价后凯利归零」的独立结论一致。
• 推荐静态组合年工时仅 59h/年（时间成本 FV ≈31 万，已从净值中扣除；扣后净期望 709 万）： A 栋转租套利（24h）+ JijinMax 基金轮动（30h）+ 沪深300指数（5h）——现金引擎 + 近满兑现流动资产 + 公开市场被动配置。
• 期权 AI 量化未入选（边际案例，如实披露）：其 150 万×(E 1.33−1.159)≈25.6 万超额收益 < 70h/年×5 年×1000元/h 的时间成本 FV≈37 万——被时间计价淘汰；若课余时间真实机会成本仅 300 元/h，它将重新入选（时间价格是第一敏感参数）。
• 沪深300指数入选：多份机会报告一致推荐的被动主仓形态（保守年化 7.7%＜历史 9.7–10.4%），近零工时、随时可赎、150 万上限内满配。
• 同一交易对手合并限额：永涛 C/A 栋同业主同院落同军产政策，合并共享 150 万限额（对相关 ≈0.68）——分散按独立风险源计数。
• 仅排除 3 项物理不可行机会（酒店 300 店 roll-up、AI 笔记本硬件、个人超算整机——年工时 ≥1200h 超课余物理上限 1000h，需准全职）；其余全部参与竞争、据实落选。
• 下行风险（如实披露）：静态 P(终值低于基准)=28.0%、最差 5% 情景均值 CVaR₅=420 万；滚动主模型 P(低于基准)=10.5%、CVaR₅=478 万。
• 存量持仓层（既成事实，不占新资金）：永涛 C 栋与微算存储（均已回本、零成本持有）合计残余现金期望 +144 万（只计回本后增量、失败计 0）；叠加后组合 + 存量期望现金终值 884 万。
• 高周转复利情景（上行/产能情景，不替换基准）：回笼资金按 90%/2月 复投，5 年期望终值约 1,085 万（中位 1,005、P5 548、CVaR₅ 474 万）；成立性逐周期需复核，详见情景 R。

数据来源：model/outputs/results.json（口径：expected_realized_cash_terminal）。本人年工时为全AI运营口径下的人不可替代残余，按 1000 元/h 计价入判据（无工时门槛）；下注基数=实际投入现金（回报按 cash-on-cash，时间只计成本）。全部图表与数字由 python run_all.py 确定性生成（seed=42）。

02方法学与公允数据锚点

从实际出发、按规律办事：所有假设以可公开核验的公允数据为锚，凡 BP 自报高于公允上限者一律下修，避免乐观谬误。

2.1 已实现现金（拿到钱）建模

账面 MOIC 由各 BP 的多档退出情景（已计 20% 个税、复利至第 5 年）经共同因子高斯 Copula 抽样得到（保持项目间相关性）。 在其之上叠加现金兑现层：

• 全损判定：账面 MOIC < 0.3 → 视为注销/无人接盘，现金恒为 0。
• 退出时点 τ：未全损者按该标的流动性档位的 p_event_by_year（账面未全损条件下 1–5 年累计退出概率）抽取退出年。
• 兑现折价：股权退出按 realize_factor（1−二级/IPO 折价）计现金；5 年内无退出事件的"僵尸态"按 zombie_recovery 深折兑现。
• 指标：逐年 ROI_t、年化（已实现）、现金 IRR、胜率 P(已实现现金≥本金)、盈亏比 E[赢]/E[亏]——全部为"拿到钱"口径。

2.3 时间计价方法论——统一凯利竞争

本方案不设工时门槛（决策人确认口径）：所有机会按凯利统一竞争资金； 时间由门槛变为价格——每机会消耗其全AI重估年工时（凡 AI 能做的全由 AI 完成，只计人不可替代残余：关键决策/签约/线下尽调/受监管面签/物理供应链）， 按 1000 元/小时（决策人锚：100 万/年 ÷ 1000 课余小时）逐年计价，5 年终值口径的固定时间成本 = 年工时 × 0.531 万。

• 参与判据（固定费用检验）：现金×(E[R_cash]−(1+rf)⁵) > 年工时×0.531万——时间成本折算为资金成本，逐项进校验断言；不满足者据实落选（不是被门槛排除，是被价格淘汰）。
• 回报口径（保守）：所有机会（含创始/自营）的收益分布均为 cash-on-cash（对实际投入现金的回报倍数）；不因投入个人时间而放大回报倍数，时间只进成本侧。founder 互斥（至多 1 个全力创始项目）与单标的 150 万上限对创始现金注入同样生效。
• 物理可行上限：年工时 ≤ 1000h（课余时间物理总量）；≥1200h/年（酒店 300 店、硬件整机制造等准全职项）物理不可行，只分析。
• 基准口径的一致性：不参与基准取现金口径 580 万（= 500 万 × (1+rf)⁵），时间成本以固定成本从各机会边际价值中扣除、不重复计入基准——机会侧与基准侧用同一把尺子（时间名义值不按复利计入基准，避免双计）。
• 敏感性（如实披露）：时间价格是第一敏感参数。若课余时间真实机会成本为 300 元/h（部分 7 月报告口径），期权 AI 量化（70h，净值转 +14.5 万）与方硕（20h）将重新入选；1000 元/h 为决策人给定锚，从紧执行。

2.2 公允基准锚点（已对一手来源逐项复核，详见 calibration_audit.md）

03已实现现金：账面 ≠ 拿到钱

04各标的"账面 vs 已实现现金"全表

按已实现现金期望倍数降序。蓝色列为"拿到钱"口径核心指标。全部 99 项标的均按最新证据完成校准（含最新一批热词机会挖掘报告新建的 19 项机会与按证伪证据下修的既有标的）；逐项校准出处与对账见 calibration_audit.md。

流动性档定义见 calibration_audit.md §B；现金 ≤ 账面、现金胜率 ≤ 纸面胜率为模型不变量（已校验）。

05组合配置与集中度

口径对照：账面 vs 已实现现金

滚动真·滚动复利再投引擎（头条模型）

滚.1 算法（lot 级 2 月周期 × 30 期，全程无杠杆）

• 建仓：t=0 按静态最优配置（君锦酒店永涛黄花梨A栋(背靠背纯转租价差)、JijinMax 公募基金轮动(自营流动)、沪深300指数基金(公开市场被动配置)，留存 50 万）。流动资产持有至期末（不建模中途赎回换仓——保守，少算一层再投收益）。
• 兑现与还原：实体/股权资产按「已实现现金」层的退出时点逐年兑现；收款额 = 终值等价增量 ÷ (1+rf)^(5−收款年)——还原到收款时点、杜绝双重复利。若全程只按 rf 闲置，恰好逐路径还原静态终值（退化正确性的数学基础）。
• 回笼即再投：收款当周期立即部署到排名靠前的同类实体套利槽位（A 栋型背靠背转租，现金年化 13.8%）；逐槽装填、每槽 ≤150 万（单标的集中度纪律）；部署 ≤ 池内现金（不加杠杆）；超产能部分按 rf 闲置（不勉强配置）。
• 槽位 1 = 锚定 deal 续作：容量受同对手方合并限额约束——初始 A 栋 lot 兑现回笼前不可用；deal 死亡路径永不释放（对手方爆雷不再续作，如实建模）。
• 单周期净 carry：均值 (1+13.8%)^(1/6)−1 = 2.18%、σ=9.07%（复现 ≈40% 亏损周期）、左尾截断 -7.5%——完全复用情景 R 的 A 栋校准，不新造数字；跨槽相关 ρ=0.35（因子隐含 ~0.20 与同对手方 0.68 之间，取中偏保守）。

滚.2 机会管道假设（主要矛盾，如实定价）

「类似机会不断涌现」是本引擎的主要矛盾——上行增量完全依赖同类 deal 供给。 事实锚：2026 上半年实际 sourcing 并落地/尽调 4 个同类实体套利与运营 deal（方硕、永涛 C 栋、A 栋、毛纺路 58 号），观测节奏约 8 个/年 → 保守折 8 倍为每年新开 1 个槽位，最大并发 3 槽（450 万产能上限）；基准可得率 100%（决策人给定），敏感性全档披露：

蓝底为基准采用值。可得率降至 50% 时期望仍 +95 万于静态；0% 时严格退化为静态——上行不依赖任何"纸面假设"，只依赖可逐周期检验的 deal 供给。

滚.3 资金池轨迹与终值分布

滚.4 机器断言（防乐观谬误）与诚实边界

• 退化正确性（通过）：管道可得率=0 时逐路径 |W_滚动 − W_静态| 最大偏差 3.9e-12 < 1e-6——收款还原与 rf 再复利互逆，引擎无隐藏收益来源。
• 无杠杆（通过）：单路径最大部署 450 万 ≤ 满槽产能 450 万；每周期部署 ≤ 池内现金。
• 工时（通过）：满槽并发年工时 131h ≪ 1000h 物理预算。
• 诚实边界：① 年末收款粒度（A 栋实际 1.5 月回本更快）→ 再投启动偏晚，保守方向；② 新 deal 经济性=A 栋锚（已含 47.5% 亏损结局权重），未对后续 deal 质量递减单独建模，以 ρ 共同因子 + 可得率敏感性部分覆盖；③ "每年 1 个新 150 万级同类 deal"是执行变量而非市场常数——逐周期复核，达不到产能引擎自动回落 rf。

06风险—回报与范围边界