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=== Assistant: 好 — 我把问题当作独立同分布的二项模型来算（与你之前的模型一致）： ===
好 — 我把问题当作独立同分布的二项模型来算（与你之前的模型一致）：
* 每次胜率 p=0.8p=0.8p=0.8，赢时本金 ×2，输时本金 ×0.5。
* 起始 10U，目标 1,000,000U（倍率 R=100,000R=100{,}000R=100,000）。
* 交易次数上限为 nnn。在最多 nnn 次交易内，至少出现 www 次“赢”则能达标。
* 我计算了不同“接近 100%” 的阈值对应所需的最小 nnn（用精确的二项分布累加求概率）。

下面是结果（每行说明：阈值 → 需要的最小交易次数 nnn → 在该 nnn 下的成功概率 → 达标所需最少胜场 wmin⁡w_{\min}wmin）：
* 要成功概率 ≥ 90%：n=39n = 39n=39，成功概率 ≈ 92.58%，需最少胜场 wmin⁡=28w_{\min}=28wmin=28。
* 要成功概率 ≥ 95%：n=43n = 43n=43，成功概率 ≈ 96.38%，需最少胜场 wmin⁡=30w_{\min}=30wmin=30。
* 要成功概率 ≥ 99%：n=51n = 51n=51，成功概率 ≈ 99.21%，需最少胜场 wmin⁡=34w_{\min}=34wmin=34。
* 要成功概率 ≥ 99.9%：n=63n = 63n=63，成功概率 ≈ 99.93%，需最少胜场 wmin⁡=40w_{\min}=40wmin=40。
* 要成功概率 ≥ 99.99%：n=73n = 73n=73，成功概率 ≈ 99.991%，需最少胜场 wmin⁡=45w_{\min}=45wmin=45。

补充两句帮助直观理解：
* 按对数期望计算，每次的期望对数增长为 E[ln⁡M]=0.8ln⁡2+0.2(−ln⁡2)=0.6ln⁡2≈0.4159E[\ln M] = 0.8\ln2 + 0.2(-\ln2) = 0.6\ln2 \approx 0.4159E[lnM]=0.8ln2+0.2(−ln2)=0.6ln2≈0.4159。 因此按均值估计需要的交易次数是 ln⁡(100,000)/0.4159≈27.7\ln(100{,}000)/0.4159 \approx 27.7ln(100,000)/0.4159≈27.7 次（这是“平均所需次数”的近似），但为了把概率推到接近 100%，要比均值大得多（上面给出的是精确概率下的 nnn）。
* 绝对 100% 的概率在独立随机模型里不可能（任何 p<1 时，总存在失败的正概率）。所以上面的“接近 100%”我分别给出了 99%、99.9%、99.99% 等常用阈值。

如果你要我做下一步，我可以立刻：
* 把每个给定的 nnn 对应的成功概率随 nnn 的曲线画出来（Monte-Carlo 或精确二项累积），或者
* 把计算结果导成表格 / CSV 下载，或
* 把现实因素（手续费、爆仓阈值、保证金限制）加进模型再算一次（这通常会显著增加所需 nnn）。

你想看哪一种？