损幅度等系统参数，进行敏感性分析或回测思考（虽然无法正式回测）。 思考“如果参数调整，对过去操作的影响是什么？” 用这种思想实验来优化参数。
为了强制自己执行“计算替代”，他改进了“操作计划表”和“交易日志”模板，在每一个决策步骤旁，都增加了强制填写栏，必须填入具体的计算过程、公式、假设和结果。例如：
• 买入理由栏后，新增 “赔率计算过程”、“仓位计算依据”、“止损/止盈计算”。
• 持仓笔记中，增加 “本周赔率重算”、“情绪成本计算（浮亏占比）”。
• 复盘报告中，增加 “数据统计表”、“参数影响分析”。
他开始在日常的每一次市场观察和决策思考中，刻意练习“计算思维”。看到一只股票大涨，第一反应不再是“要不要追？”，而是“如果我现在空仓，基于当前价格和已知信息，计算出的赔率和胜率是多少？是否符合开仓条件？如果不符合，无视它。”
面对“迅捷科技”止损后的轻微挫败感，他不再陷入“我是不是错了”的情绪，而是计算：“本次操作亏损%，在系统允许的-1%单笔亏损范围内。赔率计算中，对‘P_normal’的概率估计可能偏高，未来对‘事件不确定性’标的，应调低该概率估计值。系统参数需微调。”
这种“计算替代”的初期，是极其刻意和消耗认知资源的。每一个简单的判断，都要强行转化为一道计算题。大脑会本能地抗拒，渴望回到那个更省力、但也更危险的“感觉”模式。他必须用强大的意志力，像训练肌肉一样，训练自己的“计算反射”。
几天后，在一次观察中，他注意到自选股里一只“南山公用”类型的公用事业股，股价缓慢下跌，再次接近前期低点，PB约。论坛死寂。
旧的本能冒头：“跌回前期低点了，会不会是双底？可以买点？”
“计算替代”程序立刻启动：
1. 赔率计算： V_bad（清算价值，给予管网资产高折扣）估算≈元； V_normal（行业平均PB ）≈元； P_now=元。 向上赔率 38%，向下赔率 10%。 赔率一般。
2. 概率权重： 行业稳定，无重大利空，P_bad极低（10%），P_normal较高（40%）。 预期赔率为正。
3. 但与现金比较： 当前市场整体情绪分，暂无系统性风险，但机会成本不高。 该股赔率不算极致。
4. 仓位计算： 若买入，止损设-8%（基于前期低点），单笔风险1%，则最大可买金额 110/8% = 1375元，约%仓位。 符合单个标的仓位上限。
计算结论： 赔率尚可，风险可控，但并非令人心跳加速的
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