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「摊牌率」指的是玩家跟到最后一张牌的概率(与之对应的是玩家在游戏未结束时已主动弃牌)，监站监管你可以把这当做一个人坚定程度的体现;「入局率」是指在所有手牌中你选择下注跟进的比例，监站监管这说明了一个人的谨慎程度——有时候谨慎的反义词是乐观。当你坐在牌桌上，工程发现身边的人大多是保守的，如果你想要赚钱，就只能更激进一点。———————————————————郑重提示：质量本文数据真实，质量分析纯属游戏，结论不构成投资建议点开每个玩家的头像能看到他的资料，微信游戏「天天德州」主要有三个技术指标——「入局率」、「摊牌率」和「胜率」。胆子特别大，动态手特别稳，或许这就是二级市场投资人的典型大数据。

某家政O2O公司的CEO，入局率75%，摊牌率14%，胜率7%。东方鹏富投资的董事长周良先曾经长期、大量持有乐视股份，他的数据是入局率76%，摊牌率48%。

有赞的白鸦也有典型的创业者性格，入局率70%，摊牌率39%，胜率18%。春山蓝资本合伙人易伟游戏账户金额1133万，入局率56%，摊牌率18%，胜率19%。性格没有高下对错，但这或许解释了，为什么58、赶集最终会是这样一种合并方式。高榕资本的合伙人高翔入局率62%，摊牌率32%(相对比例51%)，是一个很高的跟进比例，说明其在游戏中性格坚定。

而一个典型创业者，入局率、摊牌率都应比常人更高，但胜率波动可能更大。而「微信之父」张小龙看起来有着更重的创业者气质，他入局率61%，摊牌率17%。Boss直聘的赵鹏入局率70%，摊牌率40%，胜率23%。性格冒进心存幻想，面对压力容易放弃，最终成绩平平。

ofo共享单车的创始人戴威，入局率只有42%，说明这位正在激进扩张中的年轻创业者，远比大家想象中冷静和理性。如果你想赢他的钱太容易了，只要先把他引诱进来，再施以足够大的压力逼他弃牌即可。

《奇葩说》的主持人，米未传媒CEO马东，牌局数5091，财富155万金币，入局率48%，摊牌率15%，胜率16%。跟朱啸虎在德州数据上比较接近的是九合创投创始人王啸。

比方说你可以提出这样的要求：“如果能在金融垂直行业找到5个客户，和他们进行直接交流就太好了，那样我们能了解公司是否适合这一市场。”最终，金沙江创投领投了ofo的A轮投资。拥有北京大学法律硕士学位和中山大学计算机学士学位，罗斌毕业后先后在几家基金和投资机构从事投资事务。由于种种原因，这一波老牌玩家在移动互联网浪潮来袭时，步履维艰。” 环境与风口《中国移动互联网发展状况及其安全报告(2016)》显示，2015年中国境内活跃的手机网民数量达7.8亿，占全国人口数量的56.9%，智能手机联网终端达11.3亿部。“如果说共享单车在2016年是VC投资界的风口，那么2017年才是共享单车真正在普通用户中大爆发的一年。

在金沙江办公室碰面时，罗斌的手机壳造型是映客的LOGO，薄荷色背景配上咖啡色猫头鹰，拿在手里十分显眼。”对于今年可能出现的风口赛道，罗斌表示还没有明确。

但手机定位以及支付手段的成熟，让用户在使用上耗费的时间成本大大降低，同时在短途出行上，提供了便利的解决方案。而罗斌通过一个偶然的机会，看到了ofo，找来创始人约谈。

”最后金沙江成了映客最早的投资人，整个决策只用了一周，映客成为罗斌投资最快的一个案子，也是罗斌到金沙江创投后出手的第一个案子。”作为早期投资人，跟对“风口”的投资非常重要，而风口正是由外部环境发生变化导致的。

作为一名连续创业者，奉佑生对项目的想法和规划也较成熟。接触到映客时，它的直播画面和产品设计体验超出罗斌预期，几经波折，最后找到了创始人奉佑生。诸如直播、今日头条这些赛道，它们的机会是突然出现的，窗口转瞬即逝，如果创业公司不能早于BAT看到其中的机会，最后就只能被干得落花流水。而近几年，智能手机的普及，使得相关技术在近几年得到了很大的发展。

当时金沙江创投决定参与滴滴打车的A轮投资，同时天使投资人王刚有想法转让5%的老股，于是在金沙江推荐下，罗斌去中关村e世界(滴滴最早创业的办公室)跟程维见了面。而直播平台的集中爆发也有几个前提条件：第一是4G网络的普及，第二是清晰的手机摄像头;第三便是移动支付的高度普及。

”这也是罗斌选择给自己空出大把闲散时间的原因。现在OFO已经进入了新加坡和美国，同为出行领域的工具，OFO的估值或许不能赶超滴滴，但它的触角可以伸得更广，未来欧洲等国家的市场也可供挖掘。

如此一来，在移动端做直播就顺理成章了。这两个项目背后的早期投资人里，都有罗斌的身影。

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最终，初期的很多试水者们也都纷纷做鸟兽散。”滴滴解决了中长距离出行难题，而在短途出行上，无论从时间成本还是经济成本来看，共享单车都有自己的优势。

“映客和ofo，是我目前为止最满意的两次投资。“我去找映客的时候没有人投它，很多人都看不明白，为什么用户会花钱?现在的95、00后会觉得刷礼物很爽，一般人不明白，但我觉得这是大数据概率问题，100个人不需要都爽，10个人爽愿意花钱就行。

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