存下来的钱，放在哪里？
同样的出生起点，改变理财方针之后，财富、风险与整条人生如何分岔？
01 / 先看结果，再解释原因
中国组65岁：全球指数路径更高
与存款比较，815 对共同幸存者的净资产配对差中位为 +653,326 元；胜率 64.2%。两臂净资产中位分别为 2,480,745 / 1,658,853 元。
自行选股：多数配对低于指数
65岁与股票指数比较，812 对的净资产差中位为 -789,644 元，胜率 28.1%。这是整条策略路径差，不是交易账户的超额收益率。
24岁：不动产臂几乎没有差异
相对存款，净资产差中位为 0 元，正差比例仅 1.2%。应结合市场可用性与持有记录解释，不能据此说不动产终身无效。
这是游戏引擎中的策略路径比较，不能作为现实投资、教育或人生决策建议。同种子固定出生起点，但策略会改变后续随机数消耗和整条人生；观察到的差异包含这种路径变化。
02 / 绝对金额与分布
人民币采用游戏内部金额 × 3.5 的中国购买力等价值，非外汇换算，也不是现实收入预测。月均收入为年收入 ÷ 12，非税后工资。净资产含现金、投资、自住房、出租房和企业权益，可为负。
上表各臂使用自身存活样本，分母可能不同，不应直接视作相同人的效果；下面给出配对差及“所有策略均存活”校验。
净资产：P10 — 中位数 — P90
横轴为带符号 log10(1+金额)，保留负值；不是等距人民币轴。
净资产中位数随年龄变化
各年龄幸存者不同；曲线不是同一人的增长轨迹。使用带符号对数轴。
配对差：策略臂 − 对照臂
胜率为配对净资产差大于0的比例，相等也计入分母。差值中位数不等于两个中位数相减。均值区间为探索性正态近似，重尾、多重比较和选择偏差未被消除。
所有策略均有快照：固定共同样本
这能减少臂间存活构成差异，但仍条件于所有策略均存活，不代表所有出生者。疾病、死亡及收入为零的快照不会被人为过滤。
收入位置、学历与身心状态
使用各臂自己的年龄快照样本。收入位置为游戏 pct × 100，非现实收入排名；学历0–5为类别编码，不能当作线性年数。幸福、健康为游戏内部评分。
同种子扰动参考 N2
出生后丢弃一个随机数会移动后续随机路径；N2不是策略专属误差，不能从策略差中扣除。它与本次策略对照的幸存样本也可能不同。
03 / 开关打开后，究竟发生了什么
七臂都在18岁起每年尝试设为目标理财方式。全球指数和自行选股不可用时先退到股票，再退存款；债券、股债各半、不动产不可用时退存款。条件改变后再尝试切回。现金臂也会改写自动选择，所以它不等于未经干预的默认人生。
policyActs 记录实际切换；当目标回退为现金、当前已经是现金时，没有切换记录。因此“曾回退人数”只是有显式 fallback 记录的人，零不等于从未受市场限制。策略抉择为零也不等于策略没执行，还可能通过每年直接切换生效。
年度 v 字段只记录状态变化：脚本向后延续上一状态，成年后 money>0 时显示品种，money<0 时显示 loan/debt；储备 pot 可能仍在投资，因此它不是完整投资账户。年度记账压缩为主要收支条目，不能完整复原每年的投资本金、收益或回撤。
成年年度轨迹：目标品种、存款与负债
按实际观察到的成年年度记录计分母；省略的 v 视为沿用上次状态，显式空值才清空。目标持有要求当年显示目标品种。存款臂的目标持有列与存款列重合，不可相加；其他臂各列互斥。未观察到目标不等于从未投资，可能存在 pot 或年内变化。
全体出生样本的寿命分布
04 / 回到具体人生
固定展示中国组，各策略相对基准的40岁净资产配对差第10、50、90百分位附近案例，展示不利、典型与有利路径。按差值排序、种子打破平局，非人工挑选成功故事。以下案例不随顶部筛选改变。
05 / 口径、边界与复算
- 同一国家、同一 seed 配对；脚本核验各臂出生状态完全一致，原始快照与摘要一致，任务 ID 唯一且与计划集合相等。
- 每国每策略1,000局。年龄快照缺失者不补零；只比较双方有快照的人，并公开分母。全样本策略分配、共同幸存者和执行证据子组分开列出。
- 执行证据只使用截至观察年龄的记录，不使用未来是否成功。按执行筛选会引入选择偏差，不能声称净因果收益。
- 收益差不等于投资回报率；资产还受劳动收入、家庭、住房、健康和路径分岔影响。收益率需要资金进出和本金时间序列，本报告没有据此编造年化回报或最大回撤。
- 中国与其他国家金额均按同一游戏标尺换算；当地中位收入倍数是另一种相对指标，不能称为财富中位数倍数。
完成采集：2026-10-24T13:17:21.534Z。摘要 SHA-256：9ec4449917362a6d786ad03a6bf022def0292000a9856a768d2bc90d0cb86959
复算：把 analyze_policy_reports.py 放回项目 scripts/，在保留原始 experiments 和 N_noise 的项目根目录运行 python3 scripts/analyze_policy_reports.py P2_invest，再运行 python3 scripts/build_policy_reports.py P2_invest。源数据体积较大，网页只内嵌聚合和所选案例。