$100の取引ウォレットを使用して、Quant AIで実際の$SOLの設定を1つ実行し、リスクパーセンテージがどのように影響するかを確認しました。 設定 エントリー：$105 ストップロス：$100（距離4.76％） 口座：$100 Quant AIが示した結果： 0.5％リスク → リスク額 $0.50 ポジションサイズ：$10.50（約0.10 SOL） 5xレバレッジが必要な証拠金：$2.10 1％リスク → リスク額 $1.00 ポジションサイズ：$21.00（約0.20 SOL） 5xレバレッジが必要な証拠金：$4.20 2％リスク → リスク額 $2.00 ポジションサイズ：$42.00（約0.40 SOL） 5xレバレッジが必要な証拠金：$8.40 ポジションサイズは線形に拡大します。 リスクを2倍にすれば、サイズも2倍になります。 クリーンフィルが実現されれば、潜在的損失は必ず選択したリスク予算と一致します。 レバレッジはリスクを決定せず、ポジションサイズが決定します。 手数料、ファイナンス、スリッページは、実際の損失を計画よりわずかに上回る可能性があります。 Quant AIに質問した内容： 「口座の0.5％、1％、2％の3つの異なるリスクレベルでこの取引設定を分析してください。」 「同じエントリーとストップロスを使用した場合、ポジションサイズはどのように変化しますか？」 「各シナリオでの潜在的損失はどのようになりますか？」 「レバレッジ、手数料、スリッページは実際のリスクにどのように影響しますか？」 私の学び： $100の口座では、0.5～1％のリスクにとどめます。 証拠金と清算距離を並べて見ると、2％のサイズは非常に攻撃的だと感じられます。 目標は最大の利益ではなく、購入ボタンをクリックする前に暴露量を理解することです。 同じ設定をご自身の数値で試してみたいですか？Quant AIをお試しください ⏩ https://t.co/xQVVQFJfSD @tryquantio #QuantAIPioneers