MonteCarlo 是 Finance Guru 组合策略的蒙特卡洛模拟引擎，面向 4 层股息收入加保证金生活策略，运行 10,000 个市场情景，预测 28 个月内的收入概率、保证金安全性与组合结果。
用途：对投资组合进行压力测试与概率预测，回答收入目标达成概率、保证金追缴风险等问题。
主要能力：包含 RunSimulation 与 IncorporateBuyTicket 两个工作流。前者由“run monte carlo”“simulate portfolio”“stress test”等触发，自动从 notebooks/updates/Portfolio_Positions_.csv 读取组合数值，按 v3.0 四层模型运行 10,000 个情景，输出 JSON 摘要、完整 CSV 与 Excel。后者由“include buy ticket”“add ticket to simulation”触发，读取 fin-guru-private/fin-guru/tickets/buy-ticket-2025-12-31-.md，解析 YAML frontmatter 与 Execution Summary 表，按票据配置调整起始组合值后重新模拟。
产出指标：成功指标包括 P($100k income)、P($75k income)、P($50k income)、margin call rate、backstop usage rate；组合指标包括第 28 个月总值的中位数、P5、P95，以及 Layer 1 成长、Layer 2 收入、Layer 3 对冲、GOOGL 建仓等分层情况；风险指标包括保证金比率（须保持大于 3:1）、最大回撤、盈亏平衡时点。
输出文件：保存至 fin-guru-private/fin-guru/analysis/，包括 monte-carlo-v3-{date}.json、monte-carlo-v3-full-results-{date}.csv、monte-carlo-v3-analysis-{date}.xlsx。
配置：模拟参数位于 fin-guru-private/strategies/dividend_margin_monte_carlo.py，涵盖起始组合值、月度部署金额、分桶配置与收益率、保证金计划、市场状态概率。
模型版本：v3.0（2026 年 1 月）为完整四层组合，并修复了持仓下限为 0、全组合保证金比率、Fidelity CSV 起始值等问题。
限制：资料未提供安装命令、收费方式、支持平台及具体使用步骤，暂未提供。