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=== Assistant: 好 — 我直接算好了。下面给你 5 个代表性情景 的精确结果（包含：达到 1,000,000U 所需的最少“胜利次数” wmin⁡w{\min}wmin、在规定交易次数 nnn 内成功的概率、每次交易的期望对数增长 Eln⁡ME\ln … ===
好 — 我直接算好了。下面给你 5 个代表性情景 的精确结果（包含：达到 1,000,000U 所需的最少“胜利次数” wmin⁡w_{\min}wmin、在规定交易次数 nnn 内成功的概率、每次交易的期望对数增长 E[ln⁡M]E[\ln M]E[lnM] 以及按几何均值预期的放大倍数）。我也会在每个情景后给一句简单解读。

（模型假设 — 必读）
* 起始本金固定为 10U，目标是 1,000,000U（总倍率 R=100,000R=100{,}000R=100,000）。
* 每次交易要么“赢”（以概率 ppp，本金乘以 Mwin>1M_{\text{win}}>1Mwin>1），要么“输”（以概率 1−p1-p1−p，本金乘以 Mloss∈(0,1]M_{\text{loss}}\in(0,1]Mloss∈(0,1]）。
* 交易独立，参数固定（不考虑手续费、滑点、资金追加、保证金限制、爆仓强制平仓机制等现实影响）。
* 成功事件定义为：在最多 nnn 次交易内最终本金 ≥ 1,000,000U。
* 数值计算使用精确的二项分布累加（或在全连胜情形用 pkp^{k}pk 计算）。

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==== - 场景 A（×2/×0.5，p=0.5）是个“对数公平”（E[ln⁡M]≈0E[\ln M]\approx0E[lnM]≈0）的例子：长期没有净趋向，但短期内有小概率极端表现，100 次内约 4.4% 有机会把 10U 拉到 1,000,000U。注意这并不等于“期望收益高”——它只是表示“在一些幸运路径上可以实现”，多数路径会失败或波动剧烈。 ====
* 场景 B 和 C 显示：单次大奖倍数不能弥补低胜率和严重亏损 —— 虽然赢一次涨很多，但输得也快且概率高，整体成功概率几乎为 0。
* 场景 D 表明：如果每次亏损只是小幅（例如×0.8），而胜率又高（0.6）且允许大量交易（500 次），几何增长会产生几乎确定的成功概率（但现实中手续费、爆仓、资金限制、市场关联性会大幅影响该结论）。
* 场景 E（17 次连续×2）强调“全胜策略”极不现实：即便胜率 50%，也要 17 连胜，概率极低（7.6e-6）。

==== - 把上面任一情景的分布画成直方图 / 累积分布（Monte-Carlo 模拟，显示中位数、P90、P99 等）。 ====
* 用你指定的一组参数（直接给 p、Mwin、Mloss、n）做精确计算并输出表格与解释（无需我再问）。
* 考虑手续费 / 每次固定百分比成本 / 爆仓阈值 等现实约束后重新计算概率（这对结果影响非常大，我可以一并加上）。

你现在想让我做哪一项？（比如：“用 p=0.35, win×3, loss×0.5, n=300 算一次” — 直接给参数即可，我会立刻算出精确概率并解释。）