1,000 场锦标赛
把预期收益与最终亏损概率放在一起看。平均收益为正，也可能出现亏损的比赛序列。还要看区间形状：少数高额收益可能把上端拉长。
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MTT方差计算器
设置 ROI 与赛制假设，观察模拟结果的分布和亏损概率。模拟不能测出你的真实优势，也不预测个人收益。
方法核验 · 2026 年 9 月 7 日
计算结果
预期利润+1,000 $
总量：1,000
最终亏损概率…
估计值
95% 结果区间…
95% 区间
查看可能的结果范围
阴影区间适用于每个时间点，而非整条轨迹。EV 是均值，不是收益承诺。
EV95% 区间
模拟中…
$ · 模拟随机种子 42 · 蒙特卡洛估计：不同随机种子间的小幅差异属正常。
波动无法控制，但你的胜率可以提升。
任何资金管理规则都改变不了这条曲线，只有你的决策水平可以。修正一个反复出现的漏洞，整条区间都会上移。
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查看详细信息
- 总标准差
- 2,065 $
- 预期 ROI
- 10 %
一条样本轨迹的回撤
与此前观测峰值的差额。绘图点之间的低谷可能未被捕捉。
奖金分布模型
| 名次 / 结果 | 总奖金 | 模型概率 |
|---|---|---|
| 1 | 1,098.89 $ | 0.2444 % |
| 2 | 512.65 $ | 0.2444 % |
| 3 | 328.19 $ | 0.2444 % |
| 4 | 239.16 $ | 0.2444 % |
| 5 | 187.11 $ | 0.2444 % |
| 6 | 153.1 $ | 0.2444 % |
| 7 | 129.22 $ | 0.2444 % |
| 8 | 111.57 $ | 0.2444 % |
| 9 | 98.01 $ | 0.2444 % |
| 10 | 87.29 $ | 0.2444 % |
| 11 | 78.6 $ | 0.2444 % |
| 12 | 71.43 $ | 0.2444 % |
| 13 | 65.41 $ | 0.2444 % |
| 14 | 60.29 $ | 0.2444 % |
| 15 | 55.88 $ | 0.2444 % |
| 16 | 52.05 $ | 0.2444 % |
| 17 | 48.69 $ | 0.2444 % |
| 18 | 45.73 $ | 0.2444 % |
| 19 | 43.08 $ | 0.2444 % |
| 20 | 40.72 $ | 0.2444 % |
| 21 | 38.59 $ | 0.2444 % |
| 22 | 36.67 $ | 0.2444 % |
| 23 | 34.92 $ | 0.2444 % |
| 24 | 33.32 $ | 0.2444 % |
| 25 | 31.86 $ | 0.2444 % |
| 26 | 30.51 $ | 0.2444 % |
| 27 | 29.27 $ | 0.2444 % |
| 28 | 28.12 $ | 0.2444 % |
| 29 | 27.06 $ | 0.2444 % |
| 30 | 26.07 $ | 0.2444 % |
| 31 | 25.15 $ | 0.2444 % |
| 32 | 24.28 $ | 0.2444 % |
| 33 | 23.47 $ | 0.2444 % |
| 34 | 22.72 $ | 0.2444 % |
| 35 | 22 $ | 0.2444 % |
| 36 | 21.33 $ | 0.2444 % |
| 37 | 20.7 $ | 0.2444 % |
| 38 | 20.1 $ | 0.2444 % |
| 39 | 19.53 $ | 0.2444 % |
| 40 | 19 $ | 0.2444 % |
| 41 | 18.49 $ | 0.2444 % |
| 42 | 18 $ | 0.2444 % |
| 43 | 17.54 $ | 0.2444 % |
| 44 | 17.11 $ | 0.2444 % |
| 45 | 16.69 $ | 0.2444 % |
| 46 | 16.29 $ | 0.2444 % |
| 47 | 15.91 $ | 0.2444 % |
| 48 | 15.54 $ | 0.2444 % |
| 49 | 15.2 $ | 0.2444 % |
| 50 | 14.86 $ | 0.2444 % |
| 51 | 14.54 $ | 0.2444 % |
| 52 | 14.23 $ | 0.2444 % |
| 53 | 13.94 $ | 0.2444 % |
| 54 | 13.66 $ | 0.2444 % |
| 55 | 13.38 $ | 0.2444 % |
| 56 | 13.12 $ | 0.2444 % |
| 57 | 12.87 $ | 0.2444 % |
| 58 | 12.62 $ | 0.2444 % |
| 59 | 12.39 $ | 0.2444 % |
| 60 | 12.16 $ | 0.2444 % |
| 61 | 11.94 $ | 0.2444 % |
| 62 | 11.73 $ | 0.2444 % |
| 63 | 11.53 $ | 0.2444 % |
| 64 | 11.33 $ | 0.2444 % |
| 65 | 11.14 $ | 0.2444 % |
| 66 | 10.95 $ | 0.2444 % |
| 67 | 10.77 $ | 0.2444 % |
| 68 | 10.6 $ | 0.2444 % |
| 69 | 10.43 $ | 0.2444 % |
| 70 | 10.26 $ | 0.2444 % |
| 71 | 10.11 $ | 0.2444 % |
| 72 | 9.95 $ | 0.2444 % |
| 73 | 9.8 $ | 0.2444 % |
| 74 | 9.66 $ | 0.2444 % |
| 75 | 9.51 $ | 0.2444 % |
| — | 0 $ | 81.6667 % |
模型假设
如何理解模拟
示例常规锦标赛：15% 的参赛者获奖，奖金随名次下降，合计分配扣除抽水后的全部奖池。获奖概率按目标 ROI 校准。这只是一个可能的模型，不预测你的实际名次；未模拟赏金、重新入场或参赛人数变化。
离散结果区间和亏损概率由 2,048 次模拟估计。罕见大奖可能导致估计不稳定。EV 和标准差根据完整分布进行解析计算。
了解资金管理
结果解读练习
比较两种锦标赛场次
在 MTT 中，少数高额奖金会显著影响整段成绩。这些示例帮助理解这种影响。分别输入场景，点击“计算”，再记下图表上方的三个结果。
共同假设：500 名参赛者，总买入 10 美元，预期 ROI 10%，抽水 10%。
2,000 场锦标赛
只把锦标赛场次翻倍。EV 翻倍，总标准差增长得更慢。比较显示的上下界和亏损概率：场次会改变结果分布，但不保证这一系列比赛盈利。
再测试更保守的 ROI
回到 1,000 场，只把 ROI 从 10% 改为 5%。保持参赛人数、买入和抽水不变，单独观察这一假设的影响。历史 ROI 可以帮助构建场景，但也容易受少数突出成绩和赛事水平影响。
最终亏损概率指所选场次或手牌量结束时的结果。要了解过程中出现的下跌，可以显示模拟路径并展开回撤详情。回撤指相对于此前某个高点的下降幅度。
从模拟结果走向具体学习计划
记录表现、复盘决策并建立学习习惯。
选择下一步学习方向
记录表现、复盘决策并建立学习习惯。
01
GTO Wizard
GTO Wizard 把范围研究与决策训练放在同一个浏览器工具中。离桌后选一个局面，理解哪些手牌下注、跟注或弃牌，再进入 Trainer 练习。先核对人数、有效筹码、下注尺度与套餐覆盖，避免把不匹配的解直接套用到自己的手牌。
02
PokerSnowie
PokerSnowie 用 AI 模拟对练与手牌分析帮助你学习无限注德州扑克。练习中不进行现金投注，结束后回顾自己的决策。喜欢先经历完整手牌、再研究选择的读者，可以从一次短训练开始。
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