直接结论
蒙特卡洛模拟会用同一组策略参数生成大量可能的交易顺序。即使胜率和盈亏比相同，交易顺序不同，期末权益和最大回撤也会不同。固定随机种子后，相同输入会得到相同图表。
策略参数
增加模拟路径可让估算更平滑，但浏览器计算时间也会更长。
使用确定性种子：输入相同，图表相同。
Each trade risks a fixed equity fraction. Wins add risk × R; losses subtract risk.
蒙特卡洛估算
期末权益中位数—
第 5 / 25 / 75 / 95 百分位—
期末权益盈利的概率—
路径触及破产线的概率—
最大回撤中位数 / 最差值—
最差 / 最好期末权益—
这是使用随机种子的模型估算，不是预测。
权益路径与期末区间
细线为前几条确定性样本路径。下方图表标出最差、第 5、第 25、中位数、第 75、第 95 百分位和最好期末权益。
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计算方法
模拟内容
每笔交易按输入胜率决定输赢；盈利按单笔风险乘以盈亏比计入，亏损按单笔风险扣除。每次都以当时权益为基数，因此路径包含复利效果。
结果
页面显示期末权益中位数、第 5 与第 95 百分位、触及破产线的概率、最大回撤中位数和最差最大回撤，并绘制权益路径与期末分布。
随机种子
种子相同、输入相同，模拟结果相同，便于复核。
限制
- 假设胜率、盈亏比和风险比例不变。
- 不模拟点差、滑点、相关性和策略参数漂移。
- 分位数来自有限条模拟路径，会随模拟次数变化。
常见问题
为什么每次结果不同？
没有固定相同随机种子时，模拟的交易顺序会变化。
固定种子有什么用？
相同输入和种子会复现同一组路径。
第 5 百分位是什么意思？
约 5% 的模拟路径期末权益不高于该值。
最大回撤怎么算？
按每条权益路径从历史高点到后续低点的最大跌幅计算。
模拟次数越多越好吗？
更多路径通常让分位数更稳定，但计算量也更大。