用概率视角看黄金

把过去每个交易日的涨跌幅视为一个"骰子"，从最近约 3 年的日收益中反复抽样，模拟出明天的一万种可能。输出的是明日价格分布的分位数区间。短期价格近似随机游走，所以 1 日模型刻意保持"谦逊"——几乎不加入方向判断，只刻画波动幅度。

单日收益有聚集性（大波动挨着大波动），因此以 5 日为"块"整体抽样，保留波动聚集特征。动量修正取最近 21 日平均收益的一小部分（最多 0.5 倍日波动率）作为漂移，模拟趋势的短期延续。

在 5 日模型基础上引入趋势状态机信号（EMA20/EMA60 相对位置、10 日斜率、MACD 柱），趋势确认时给模拟路径加入与趋势强度成比例的漂移。用于捕捉中短期趋势行情的延续性。

与 15 日同类，但趋势权重更高、动量权重降低——一个月维度上，趋势比短期动量更可靠，但模型对趋势的置信度仍做了上限约束，避免过度外推。

两个月以上的尺度，近期波动率会向长期均值回归：若近期波动异常放大，区间会适度收窄；异常缩小时则放宽。这是对"波动率不会永远极端"这一统计规律的处理。

最长周期，仅保留微弱的趋势与动量成分，区间宽度主要由波动率均值回归校准决定。长周期预测的本质是"风险量度"而非"方向判断"，请以 P10–P90 区间的宽度来理解未来 3 个月的不确定性。

① 概率数字（如 63%）= 一万条模拟路径中高于现价的比例，不是"会涨到某个价"的断言；② 红色竖线是现价、黑短线是中位数 P50；③ 区间宽度反映不确定性大小；④ 所有模型只用历史价格数据，不含宏观事件信息——重大政策或危机时实际分布可能显著偏离。