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第102章 用“夏普比率”思维分配精力

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英语,仅仅为了“避险”和“满足最低配置要求”?

他尝试在脑中模拟几种分配方案。方案A:平均分配,每科五小时。这看起来公平,但忽视了资产特性的巨大差异,就像把资金平均投入股票、债券、期货,必然不是最优。方案B:重点进攻物理和数学,其他维持。这似乎更符合直觉,但他担心会否在语文英语上“爆雷”,导致总分波动过大。方案C:完全根据“效率”高低分配,忽略风险。这可能导致组合过度暴露在物理的波动风险下,一旦物理攻坚受挫,满盘皆输。

他需要更系统的工具。凭借自学过的简单优化思想和Excel的基本功能,他尝试构建一个极简的数学模型。他将各科的预估效率和风险系数代入,将总时间设为约束条件,目标函数设为“风险调整后的总预期提分”。虽然模型参数充满主观估测,但计算过程本身强迫他进行更严格的思考。

模型给出的理论最优解,与他最初的直觉既有吻合,也有惊人的背离。吻合之处在于:物理和数学获得了最高的时间配比,物理因其巨大的提升空间(尽管风险高)而获得了最大的一块时间蛋糕,数学则凭借其卓越的“风险调整后收益”稳居第二。化学和生物作为“稳定器”,获得了适中且稳定的配置。最大的背离出现在语文和英语上。模型冷静地显示,基于他当前估算的低效率和中**险,将大量时间投入这两科,对提升“投资组合”整体“夏普比率”的贡献极低。模型建议,只需分配最低必要的时间,用于维持基本技能不退步、完成老师要求的任务即可,应将节省下来的宝贵时间,重新配置到效率更高或战略性更强的科目上。

这个结果让古民停顿了。这违背了他从小接受的“不偏科”的教育信条,也挑战了他内心“努力就该均等”的道德感。但模型的逻辑是冰冷而自洽的:在资源极度稀缺、目标极度明确(高考总分最大化)的前提下,情感性的“公平”和道德性的“努力”,必须让位于决策性的“效率”和“风险控制”。对语文英语的“战略性轻视”,不是放弃,而是基于理性计算的资源最优配置,是一种更高阶的“努力”——将努力用在刀刃上。

他接受了模型的方向性指导,但也明白模型只是工具,现实远比公式复杂。他需要将理论最优解,转化为可执行的、有弹性的周度精力分配框架。

他制定了一份新的周学习计划,核心原则如下:

1. 物理攻坚的“重仓定投”:每天固定保留两小时以上的完整时段,用于物理专题突破。这不是平均用力,


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