蒙特卡洛加密交易核心。基于几何布朗运动模拟数千条未来价格路径，评估胜率、破产风险和止损…
Monte Carlo Crypto Core. 这种技能可以让你为交易策略进行精密的Monte Carlo模拟. 它有助于回答诸如"如果我以70000美元买下
功能概述
Monte Carlo Crypto Core. 这种技能可以让你为交易策略进行精密的Monte Carlo模拟. 它有助于回答诸如"如果我以70000美元买下是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
Monte Carlo Crypto Core
该技能支持您运行面向交易策略的复杂蒙特卡洛模拟。 可用于解答此类问题：“若我在 $70,000 买入 BTC，日波动率为 5%，止损价设为 $65,000，那么 30 天内触发止损的概率是多少？”
配置
- 安装
requests：执行pip install requests - 将技能所有者的 SkillPay API 密钥配置为环境变量
SKILLPAY_API_KEY。
计费（通过 SkillPay 每次调用 0.001 USDT）
本技能为付费技能。每次模拟调用均需传入 --user USER_ID 参数。若调用失败并返回 payment_url，必须将该链接展示给用户。
工具：运行蒙特卡洛模拟
命令：
python scripts/montecarlo.py --user USER_ID --price 70000 --vol 0.04 --drift 0.001 --days 30 --paths 5000 --stop-loss 65000 --position long
必选参数：
--user：用于计费的用户 ID。--price：资产当前价格。--vol：预估的日度波动率（小数形式），例如0.04表示 4%。可通过历史数据的标准差推算得出。
可选参数：
--drift：预期日收益率，默认为0.0；正值有利于多头，负值有利于空头。--days：向未来模拟的天数，默认为30。--paths：模拟路径数量；数值越高结果越精确，但耗时越长；上限为20000，默认为10000。--position：取值为long或short，默认为long。--stop-loss：仓位被强平或止损平仓的确切价格水平。--take-profit：仓位止盈平仓的确切价格水平。
输出：
返回一个 JSON 对象，包含预期价格、第 5/95 百分位对应的最差/最佳情景，以及 risk_metrics（风险指标），其中包含触达止损价的确切概率（hit_stop_loss_pct）和整体胜率（win_probability_pct）。
请使用这些概率值向用户提供有依据的交易建议。除非用户明确接受高风险，否则不得推荐 win_probability_pct 低于 50% 的交易策略。
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