透過蒙地卡羅模擬，可以得知理論上勝率、盈虧比、破產風險的關係。
關鍵假設及其潛在影響
- 交易結果的獨立性與分佈假設
假設交易結果獨立：模擬通常假設每次交易的結果是獨立事件，但現實中市場可能存在自相關性（如趨勢或均值回歸），連續虧損可能影響交易者心理或策略執行。
分佈假設的侷限性：常用正態分佈生成隨機路徑，但金融市場常呈現「肥尾現象」（極端事件發生機率高於正態分佈預測）。若忽略此點，可能低估破產風險。
- 參數的穩定性
固定勝率與盈虧比：模擬假設勝率和盈虧比在模擬期間保持不變，但實際市場條件變化（如波動率上升、流動性下降）可能使參數失效，導致結果偏差。
忽略交易成本與滑點：手續費、滑點、稅費等未被納入模型時，可能高估策略的實際盈利能力和低估破產風險。
- 資金管理策略的簡化
固定風險比例：常見假設是每筆交易投入固定比例的資金（如2%），但實際可能動態調整頭寸（如凱利公式或根據波動率調整）。若忽略動態管理，破產風險的估算可能不準確。
忽略最大回撤限制：現實中交易者可能設定停損或暫停交易的規則，但模擬通常假設持續交易直到破產，導致風險被高估。
- 時間與路徑的假設
離散交易與時間無關性：模擬假設交易次數為離散且時間無關，但實際策略可能依賴特定時間週期（如日內交易或長期持倉），市場特性隨時間變化（如週期性波動）。
路徑依賴性的忽略：某些策略的表現受歷史路徑影響（如加倉策略），但蒙特卡羅模擬通常生成獨立路徑，可能低估路徑依賴風險。
- 模型參數的估計誤差
歷史數據偏差：若勝率、盈虧比等參數基於特定歷史週期估算，未來市場結構改變（如政策調整、黑天鵝事件）可能使參數失效。
小樣本誤差：若參數來自小樣本（如僅100次交易），模擬結果可能不穩健，需驗證參數的統計顯著性。
- 破產定義的簡化
絕對破產假設：通常定義破產為「資金歸零」，但實務上可能提前停止交易（如損失50%即退出），需調整破產閾值以反映實際情境。
未考慮外部資金注入：模擬忽略追加保證金或外部資金救援的可能性，可能高估破產風險。
建議
敏感性分析：測試不同分佈假設（如Student’s t分佈）、參數範圍（勝率±10%）、資金管理規則，評估結果穩健性。
加入現實約束：將交易成本、滑點、動態頭寸調整納入模型，提升模擬的實用性。
結合壓力測試：模擬極端市場情境（如2008年金融危機級別的波動），檢驗策略的韌性。