? 风险（波动性）观测：

        ? 计算四次“净值”的标准差，数值不大，说明总分波动相对可控。

        ? 但分析单科成绩标准差：物理波动最大（符合预期的**险属性），语文、英语次之，数学、化学、生物相对稳定。这与“夏普比率”模型中对各科σ的评估基本吻合。

        ? 最大回撤：观察净值曲线，未出现显著下跌，呈现“阶梯式上升”形态，仅在开学考后略有平台期。这显示策略具有一定的“抗跌性”或风险控制能力。

        第三步：归因分析与策略有效性评估。

        古民将净值增长归因于三个主要因子：

        1. 战略资产配置（精力分配的“夏普比率”思维）：

        ? 验证：模型建议在数学（低风险高效率）和物理（**险高潜在收益）上重仓投入。结果：数学保持绝对优势（135分），物理实现最大幅度提分（+13分），成为净值增长的核心引擎之一。化学、生物获得适中投入，成绩稳中有升。语文、英语维持性投入，成绩未下滑。实际时间分配与成绩结果，高度印证了模型的前瞻性和有效性。

        ? 修正：英语的实际提分低于模型预期，其“单位风险预期提分”可能被高估。需下调其E0估值，未来考虑微调时间分配，或探索更有效的英语学习方法。

        2. 精选工具与系统（“知识引擎”的构建与运行）：

        ? 数学错题集系统：数学在时间被部分挤占的情况下，仍取得135分的高分，且解题速度和稳定性提升。这强烈暗示，该系统产生的“指数化收益”效应（网络效应、模型杠杆）开始显现，起到了“风险对冲”和“效率放大器”的作用，保障了优势科目的“阿尔法收益”（超额收益）。

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