这款实用脚本是否做了蒙特卡洛模拟？

我可以帮你判断一个脚本是否做了蒙特卡洛模拟，或者帮你实现它。

请你提供以下任一信息,我就能给出准确答案：

1. 脚本的名称或来源（比如是某个开源项目、某篇教程里的代码）。
2. 脚本的核心代码（哪怕只是片段）,我可以帮你分析。
3. 脚本的功能描述（比如它是用来算期权定价、预测天气还是做风险分析的）。

如果你暂时拿不到代码，可以参考以下“三大信号”快速自查：

一个脚本如果做了蒙特卡洛模拟,通常会有以下特征：

1. 含有“随机数生成”：代码中会出现 random、numpy.random、rand()、np.random.normal() 等函数，这是蒙特卡洛的基础（生成随机路径或随机样本）。
2. 含有“循环”且次数很大：会有 for i in range(10000) 或 while 循环，且循环次数通常在几千到几百万次,用来模拟成千上万种可能的结果。
3. 输出是“统计量”而非“单一值”：最后的结果通常不是唯一的，而是给出均值、标准差、分位数（如5%分位）,或者画出一个直方图来展示结果的分布范围。

如果确认没做，且你想加一个，我可以帮你写。 告诉我你的脚本是做什么用的（比如股票价格预测、工程可靠性计算）,我可以给出对应的蒙特卡洛模拟代码示例。