Editing Openai/69286a1e-2f50-800a-b685-0647e6b12a18 (section)

==== 在严格满足模型前提下，你说的结论是成立的：若每次胜率真是 0.6 且每次的收益/亏损严格是 ×2/×0.5，485 次可以使成功概率接近 99.99%。但在现实市场中，这些前提几乎不可能完全成立——如果 p 被高估、或有费用、滑点、保证金/爆仓、相关性或极端事件存在，所需次数会显著增加，甚至目标会变得无法实现。 ====

如果你愿意，我可以 帮你做一个更现实的蒙特卡洛模拟（默认配置：手续费 0.1% 每次、滑点 0.2%、允许爆仓规则或固定仓位规则），并输出 P50/P90/P99 分布与最终成功概率。 我可以直接用默认假设跑一次并把结果给你（无需你先提供更多信息）。要我直接跑一个这样的模拟吗？