相同的交易。相同的進場。三種風險等級。 我在 @tryquantio 內使用假設的 $10K 帳戶進行了實驗 👇 設定： BTC 多單 進場價：$83,000 停損價：$80,500 目標價：$85K / $90K • 0.5% 風險 → $50 → 0.02 BTC • 1% 風險 → $100 → 0.04 BTC • 2% 風險 → $200 → 0.08 BTC 相同的觀點。 相同的進場。 相同的停損。 但 2% 的情境，倉位大小是 0.5% 情境的 4 倍。 接著，我讓 Quant AI 考慮槓桿、手續費和滑點。 不良的停損成交可能使預估損失推高至大約： $55 / $111 / $221 而 Quant AI 標示出另一項重要風險：在足夠高的槓桿下，強制平倉可能在計畫停損觸發前就發生。 這才是我真正的收穫。 你的風險不僅來自設定，更來自你投入的倉位大小。 在這個假設實驗中，1% 的情境為我提供了一個實用的中間案例，而非將最大可能倉位作為目標。 我使用 Quant AI 測試了同一設定的三種方式。 立即自行嘗試實驗：https://t.co/pvhsJ8QvNb #QuantAIPioneers