Mesma operação. Mesma entrada. Três níveis de risco. Realizei o experimento dentro do @tryquantio usando uma conta hipotética de $10.000 👇 A configuração: BTC long Entrada: $83.000 Stop: $80.500 Alvos: $85.000 / $90.000 • 0,5% de risco → $50 → 0,02 BTC • 1% de risco → $100 → 0,04 BTC • 2% de risco → $200 → 0,08 BTC Mesma tese. Mesma entrada. Mesmo stop. Mas o cenário de 2% tem 4x o tamanho da posição do cenário de 0,5%. Depois, pedi ao Quant AI para considerar alavancagem, taxas e derrapagem. Um mau preenchimento do stop pode aumentar a perda estimada para aproximadamente: $55 / $111 / $221 E o Quant AI sinalizou outro risco importante: em alavancagem suficientemente alta, a liquidação pode ocorrer antes do stop planejado ser atingido. Esse foi o verdadeiro aprendizado para mim. Seu risco não é apenas a configuração. É o tamanho que você coloca por trás dela. O cenário de 1% me forneceu um caso intermediário útil para este experimento hipotético, sem tornar o maior tamanho possível o objetivo. Testei a mesma configuração de três maneiras usando o Quant AI. Experimente você mesmo aqui: https://t.co/pvhsJ8QvNb #QuantAIPioneers