理想1.1-1.7周上险4300，较上周1.41W环比下降69.5%。 TOP2量化计算了不同情况下的1月交付上限，大家可参考。1月第二周数据公布后，可以更准确的知道1月交付上限。

以1月第一周数据为锚：

这里虚拟补足的概念指的是，12月由于理想在全力冲刺5万交付，购置税影响，部分地补消失这三重因素，会让1月第一周比正常的第一周更加超量下滑，补1000的含义是，认为更加正常的第一周是4300+1000=5300，补2000同理。

激进中性保守就是朴素的中文语意，锚点会在后文解释。 补4000激进1月交付上限45082指，认为正常的一月第一周其实应该有8300上险，激进认为1月交付上限为45082。

认为第一周究竟应该补多少，大家可以按自己想法对照，这里交付上限是减了对应补足量的。

以第二周数据为锚：

当第二周上限量准确公布后，TOP2认为极大概率，1月交付上限不会超过对应的1月交付上限。

举例来说，如果第二周理想上险为8000，则TOP2几乎100%确定，1月交付不会超过37690。

具体算法会在后文解释。

需要强调，保守1月交付上限不理解为较为保守的1月交付量，只能理解成较激进中性算法预测的交付上限更加保守。真实交付量完全有可能低于保守交付上限。

以下为计算过程：

首先是估算6-12月第一周第二周的上险量。

以12月为例，理想11.27-12.3上险0.96W，12.4-12.10上险1.04W，12.1-10累积上险1.30W，则可知12.1-3 上险=1.30-1.04=0.26W，

12.4-7上险量按12.4-10号的天均进行估算=1.04/7*4=5942 故估算12月第一周上险量=2600+5942=8542

同理可以估算每个月的第一周第二周上险量，并可计算对应周天均上险量。估算月上险用的同样的思想

月天均用月上险数据/当月对应天数得出。

月交付数据与估算月上险数据误差基本在2%以内。

两个事实：

1. 6-12月每一个月第一周天均上险量均低于月天均，最低的两次是10月和12月，这两个月理想都有公开的月交付目标，10月有一个额外国庆产线调整debuff。 2. 除了12月和8月，6-12月每一个月第二周天均上险量均高于月天均，最低的是8月第二周，仅为月天均94%。

基于第一周的上险算法为:

以补3000为例

激进1月交付上限40168=（4300+3000）/7/0.7489*31-3000

4300为第一周真实上险，补3000为虚拟补足的，/7是为了算天均，/0.7489 是采用最夸张的12月数据，*31是用天均数据乘对应天数，-3000是因为一开始的3000是虚拟补足的，要减去。

中性是/0.8469,采用的11月数据，保守是/0.9536,采用的6月数据，其余同理。

基于第二周数据的上险算法为：

以8000为例

激进1月交付上限=8000/7/0.94*31

/7是算天均，/0.94是采用最激进的8月数据，*31是算总数。

中性是/1.02,采用的11月7月数据，保守是/1.1,综合考虑了6月10月的数据情况。

其余同理。

真正坚信理想的人，下一个交易日理想跌90%，也一点不怕。