评估一个链上仓位离爆仓有多远，常见的两种办法都有盲区：手工压力测试只会拷问你想象得到的那几种行情，分叉沙盘推演忠实回放历史某一天的状态，对还没发生的行情同样沉默。第三种工具补的是中间地带：拿仓位自己的历史收益做原料，用重放零件、组装新轨迹的自助法生成成千上万条虚拟价格路径，数一数其中有多少条在计划撤退天数内击穿了清算线。它不预测行情，只统计这种性格的行情历史上惯于长出什么形状的轨迹。
搭一个最小可用的路径机只需要三步。第一步取原料：过去一段时间内该资产按仓位持有颗粒聚合的收益序列，按天或按小时，窗口必须横跨至少一段高压行情。第二步抓零件：从这条序列里有放回地随机抽取收益块——可以一块抽一天，也可以一次抽连续五天保持行情记忆——拼成一条虚拟轨迹，起点钉在现价，把抽取到的收益块逐段复利上去。第三步重复装配：几千条轨迹铺开就是一束路径，每条路径都长得像历史上真实存在过的行情片段，但组合方式是历史里没发生过的。整个流程不需要任何分布假设，也不需要拟合参数，这是它对非专业用户友好的根本原因。
路径束生成后，风险读数直接从束里数出来。给仓位叠上参数：借款余额、利息随时间的累积、清算触发线的位置，于是每条路径可以回答一笔判断题——从入场到撤退预算天数内，这条路径是否击穿清算线。击穿比例就是最硬的那个数字：按计划最多拿三天处理仓位，当前参数下未来三天内被击穿的虚拟概率是多少。同一套机器换个问法还能回答另一类问题：把清算线当分母，数出每条路径首次穿越它的首次通过时间分布，中位数告诉你按历史性格平均有多少天的处置余量，十分位数告诉你运气差的边缘上余量会缩水到哪里。做流动性池仓位的读者可以用同样的机器问退出缓冲：从当前价到被迫实现损失的边界，路径束里有多少条在收费回本之前到达。
三种工具的分工线要画清楚，否则会互相打架。分叉沙盘的价值在保真：历史那天的清算队列、深度分布、预言机状态是原样的，适合验证一种已发生过的事故剧本在你的参数下会怎么走；随机路径的价值在广度，它抽样的是历史上没出现过但由历史零件组成的轨迹，适合给还没遭遇过的行情定概率量级；手工情景的价值在判断力，它是唯一能提问历史上完全没发生过的结构性突变的入口。一个体检合格的仓位，三个数字应该互相咬合：历史回放幸存、路径击穿率足够低、结构情景有预案。
方法自带的三块短板必须留在报告旁边。自助法相信零件——它只能重排历史收益，无法凭空生成比历史单日最惨更惨的一跳，机制突变日的行情不在零件库里；有放回抽样会让罕见日的存在感被反复放大或遗漏，样本本身要报数量；路径束的颗粒选择会系统性改变结论——按小时抽会低估跨日缺口，按周抽会抹平盘中触发，报告必须写明颗粒和窗口。诚实的用法不是给一个数，而是把颗粒、窗口、块长、抽样次数四件参数全列出来，让任何拿到报告的人能原样复算。
落地流程收拢成六步：取与持有周期匹配的颗粒聚合历史收益；选块长做自助抽样生成足够多条路径；对每条路径叠加借款利息与清算线判定击穿；输出击穿率、首次通过时间分位数两张表；换两组窗口和块长做敏感性，三张表结论稳定才敢用；最后手工补一条结构突变情景作为方法外的对照。全程只需要历史行情和协议参数，不需要任何预测能力——这正是它适合普通人做仓位体检的原因：它把未知的未来压缩成一个可以被反复审问的概率问题，而不是一个需要信仰的预言。
本文只做模拟方法与统计口径的一般说明，所有输出为方法演示，不代表对任何行情的预测。模拟无法覆盖历史上未出现过的机制突变损失，内容不构成投资建议。
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