先問它模擬了什麼，再看跑了幾次
看到「電腦跑過一百萬次」，很容易覺得答案一定可靠。但電腦會照你給的規則運算；如果把機率、費用或結果之間的關係設定錯，再多次也只是在更穩定地重複那個假設。
模擬很適合回答「如果條件是這樣，可能出現什麼結果」。至於真實平台是否符合那些條件，仍然需要實際資料，不能由模擬次數替它背書。
同樣百萬次，換個設定就換個答案
本篇實際執行一個純教學程式：使用Python偽亂數、固定種子20261008，產生100萬個0到1之間的數。設定小於0.5算命中，得到500,182次；改成小於0.6算命中，使用同一批數，得到600,273次。
兩者約是50.0182%與60.0273%。差異來自我們先設定的判定門檻，不是程式發現了一個更容易贏的方法。這些都是模擬數字，沒有使用牌局、帳戶或玩家資料。
能重跑出相同結果，仍不等於符合真實
固定種子有助重現：同樣的程式、環境和參數，可再次產生相同序列，方便查錯與核對。它回答的是「這個運算能否重做」，不是「模型是否真的像現實」。
例如真實流程若是不放回發牌，卻用每次互相獨立的固定機率代替，就漏掉了牌組變化。又如只計命中次數、不計各次金額與費用，也沒有回答淨損益。這些缺口都不會因為跑得更久而消失。
閱讀模擬報告，先找這幾項
至少應看得見：研究問題、規則與版本、機率從哪裡來、結果是否互相影響，以及哪些成本或情況沒放進去。若只剩一個漂亮比例和「百萬次」標語，就還無法判斷它在回答什麼。
我會把模擬視為解釋假設的工具，而不是預測保證。你可以用它發現哪些條件會改變答案，卻不需要把模擬結果拿到真實遊戲中驗證，更不必因為程式跑得多就提高投入。
資料參考：Python官方文件：偽亂數與重現。