参数。他需要为语文、数学、英语、物理、化学、生物这六个“资产”分别估算两个核心指标：预期提分效率 和 风险系数。
预期提分效率，他将其粗略定义为：在当前的分数水平下，每额外投入一小时高质量学习，预期能为该科目带来的分数增长。这绝非固定不变，它会随着分数提高、知识点难度变化而递减，但在当前阶段，他可以估算一个初始值。他调动起所有的自我观察和历史数据：数学，他思维流畅，基础扎实，解决一道典型难题带来的通透感，往往能辐射到一类题目，他估其初始效率为“高”。物理则截然相反，那些力学板块、电磁综合题，常常消耗他整晚时间却可能仍在原地打转，但一旦突破某个关键模型，又能带来可观的分数跃进，其效率“不稳定但潜在价值大”。语文和英语，他感觉像在打磨一块温润但坚硬的玉石，长时间浸润或许有效，但短期、单位时间内的提分感知非常微弱，属于“低效率”。
仅有“效率”还不够。风险系数才是“夏普比率”思维的精髓。他需要量化各科成绩的“波动性”。他调出过去一年的成绩单，计算各科分数的标准差。数学的标准差最小，成绩曲线平稳得像一条缓坡；物理的标准差最大，峰谷交替，宛如心跳骤停的心电图。语文和英语则居中，但它们的“风险”还来自别处——作文的离题风险、阅读理解的思路与标准答案的微妙偏差，这些难以预测的“主观性风险”，他必须通过主观评估将其量化。他给数学的风险系数打了最低分，物理最高，语文和英语则因其评分的主观不确定性而获得了较高的风险评分。化学和生物，作为理科中的“文科”，记忆成分重，规律性强，被他评估为中等效率和中等偏下风险。
在草稿纸上，他为六门科目画下了六个虚拟的“投资卡片”，每张卡片上都有他基于经验和数据估算出的“效率/风险”特征。仅仅完成这一步，他就感到眼前混沌的决策局面清晰了许多。他不再面对六个名称，而是面对六种不同风险收益特征的“金融产品”。
接下来是最关键的步骤：优化求解。假设他下周可用于自主攻坚的学习时间总额是三十小时（这已刨除上课、作业、必要休息）。他需要将这三十小时，像分配投资资金一样，分配到六张“卡片”上，使得最终“投资组合”的“整体单位风险预期提分”最高。这涉及权衡：是继续加仓已经具备“低风险、高效率”特性的数学，以巩固基本盘？还是将重兵投入“**险、潜在高收益”的物理，以求突破瓶颈？亦或是少量配置“低效率、中**险”的语文
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