同じ取引。同じエントリー。3つのリスクレベル。 @tryquantio 内で仮想的な$10,000口座を使って実験を実施しました 👇 設定： BTCロング エントリー：$83,000 ストップ：$80,500 ターゲット：$85,000 / $90,000 • 0.5% リスク → $50 → 0.02 BTC • 1% リスク → $100 → 0.04 BTC • 2% リスク → $200 → 0.08 BTC 同じ思想。 同じエントリー。 同じストップ。 しかし、2%のシナリオは、0.5%のシナリオの4倍のポジションサイズです。 その後、Quant AIにレバレッジ、手数料、スリッページを考慮させました。 悪いストップフィルは、推定損失を以下のように押し上げる可能性があります： $55 / $111 / $221 また、Quant AIはもう1つの重要なリスクを警告しました：十分に高いレバレッジでは、計画されたストップに達する前に清算が発生する可能性があります。 これが私にとっての真の教訓でした。 あなたのリスクは、単なる設定だけではありません。 それは、それにかけた規模です。 この仮想的な実験では、1%のシナリオが適切な中間ケースを提供し、最大のポジションサイズを目標とすることなくバランスを取りました。 私はQuant AIを使用して、同じ設定を3通りでテストしました。 ご自身で実験してみてください：https://t.co/pvhsJ8QvNb #QuantAIPioneers