账户破产概率可通过四类方法量化：一、gambler’s ruin公式，基于胜率w、败率l与可承受亏损次数u计算；二、引入盈亏比r的扩展公式，分q=1与q≠1情形；三、蒙特卡洛模拟，通过50000轮随机交易统计破产频率并给出置信区间；四、历史回测实证法，统计不同连续亏损长度k下的条件破产概率，重点关注k=5与k=8的峰值。
全球主流的正规交易所推荐
欧易OKX：
Binance币安：
火币Huobi：
Gateio芝麻开门：
账户在连续亏损场景中面临破产风险，其概率可通过数学模型量化评估。该计算聚焦于资金管理参数与交易统计特征的耦合关系。
一、使用Gambler’s Ruin基础公式
该方法基于经典赌徒破产模型，适用于固定单位下注、盈亏金额相等的情形。它直接关联胜率、败率与初始可承受亏损次数。
1、确定胜率W与败率L，确保W + L = 1；
2、计算账户能承受的连续亏损次数U，即初始资金 ÷ 单次风险资金；
3、代入公式：破产概率 = [(1 − (W − L)) / (1 + (W − L))]^U；
4、将结果以小数形式保留四位，例如0.0173代表1.73%破产概率。
二、引入盈亏比修正的扩展公式
当盈利金额与亏损金额不等时，需将盈亏比R纳入模型，使结果更贴近实际交易结构。
1、设定盈亏比R（如盈利100点对应亏损50点，则R = 2）；
2、计算调整因子q = (1 − W) / (W × R)；
3、若q ≠ 1，破产概率 = [q^U − q^(U+V)] / [1 − q^(U+V)]，其中V为翻倍目标所需净胜次数；
4、若q = 1，破产概率 = U / (U + V)；
5、关键参数U必须为整数，U取值向下取整以确保保守估计。
三、通过蒙特卡洛数值模拟估算
该方法不依赖解析解，而是通过大量随机序列重演交易过程，统计破产发生频率，适用于非线性仓位策略。
1、设定初始资金、单次风险比例、胜率、盈亏比及最大交易次数（如10000）；
2、生成符合设定分布的独立交易结果序列，逐笔更新账户净值；
3、记录是否在任意时刻净值 ≤ 0，标记为一次破产事件；
4、重复步骤2–3共50000轮，统计破产轮次占比；
5、最终输出值应标注置信区间，例如1.68% ± 0.09%（95%置信水平）。
四、基于历史回测序列的实证统计法
该方法绕过理论假设，直接从真实策略信号中提取破产路径频次，反映系统在实盘环境中的脆弱点。
1、导出完整历史交易清单，包含每笔开仓时间、方向、盈亏点数、仓位大小；
2、按时间顺序排列，构造所有长度为K的连续子序列（K从1至最大连续亏损数）；
3、对每个K，统计其中导致账户净值归零或穿仓的子序列数量；
4、计算K阶破产条件概率：P(破产|K连亏) = K阶破产子序列数 ÷ 总K阶子序列数；
5、重点关注K=5与K=8对应的两个峰值概率，作为风控阈值参考依据。
