01 / 模擬方法
更多次數改善的是統計估計
蒙地卡羅模擬使用隨機抽樣，重複產生許多可能路徑，再估計平均值、分位數或事件比例。當模型與亂數程序正確時，樣本增加通常令估計較穩定；不同批次之間的平均差異會縮小，但不會完全消失。
對平均值而言，標準誤常按樣本數平方根下降。若想把抽樣誤差大約減半，通常需要約四倍樣本，而不是只多一倍。這種平方根關係提醒我們，後期增加計算量的邊際改善會逐步變小。
『更準』必須說明目標。估計平均、估計百分之一尾部或畫出最長連敗分布，需要的樣本量不同；只報運行一百萬次，沒有誤差範圍與指標，不能證明分析已足夠。
02 / 模擬方法
稀有尾部需要更多有效樣本
若研究發生率約萬分之一的事件，十萬次模擬平均只產生約十個相關樣本，估計會很不穩定。樣本總數看似巨大，真正落在尾部的資料仍很少；要呈現極端風險，應同時報告尾部樣本數與不確定範圍。
最大值尤其容易隨模擬次數增加而變得更極端，因為更多路徑提供更多機會看到罕見結果。不能把一批模擬中的最壞一條當成固定下限，也不能因為尚未觀察到某事件便宣稱它不可能。
分位數比單一最大值較穩定，但仍受時間長度影響。一百次操作路徑的第五百分位，不能與一萬次累積路徑直接比較；觀察窗、起始額及停止條件必須一致。
03 / 模擬方法
模型錯誤不會被樣本量修好
若輸入的事件機率、賠付表、相關性或停止規則錯誤，模擬愈多只會更精確地重複錯誤模型。這叫模型偏差，與抽樣誤差不同；增加運行次數不能替代規則核對及資料驗證。
亂數品質、種子管理與程式錯誤也要檢查。每次都使用同一未預期序列，可能令不同實驗其實重複同一資料；相反，完全無法重現又不利稽核。可靠報告會保存模型版本、種子政策及程式測試。
可用已知答案的簡單硬幣模型先驗證程式，再處理複雜分布。若模擬對公平硬幣仍得不到合理區間，應先修正實作，不要直接把結果套到高波動模型。
04 / 模擬方法
模擬分布不是下一次提示
模擬可以回答在假設下長期平均或尾部有多寬，不能告訴使用者下一次會走哪條路徑。上一批模擬出現很多正結果，不會令現實下一次更有利；重新運行直到得到喜歡的圖，是選擇偏誤而非分析。
閱讀模擬文章時應找四項：模型假設、樣本數、誤差或區間、是否公開完整結果。只展示最好一條路徑、隱藏負面尾部或把平均稱作保證，均屬不可靠表達。『886』的發發諧音是文化符號，不會改變抽樣分布。
本文只介紹機率模擬和風險識讀，不提供獲利策略。高波動娛樂的實際界線仍應由可承受港元總額、固定時間及冷卻期決定；任何一項先到便停止，不能用模擬次數為追加金額辯護。
05 / 模擬方法
理性看待與免責聲明
僅供知識分享，請理性看待；娛樂為主，量力而為。本站不接受投注、不提供註冊或博彩平台連結。
本文只解釋規則、文化、技術或機率，不預測個別結果，也不構成任何參與建議。