如，对“迅捷科技”，他后来复盘时估算其V_bad可能在每股2-3元（基于净资产大幅打折和退市风险）。
2. “正常情况”估值（V_normal）：
◦ 假设利空解除或影响有限，公司恢复正常经营。
◦ 基于其历史平均市盈率（PE）、市净率（PB）、或未来现金流折现（DCF，极度简化）进行估算。这是一个相对乐观但合理的估算。
◦ 例如，“迅捷科技”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）
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