01 / 路徑風險
回撤從過去高點開始量度
最大回撤描述一條累積結果路徑中，由某個先前高點下降到其後低點的最大幅度。若紀錄由一百升到一百二十，再跌到七十五，這段回撤是四十五個單位；若用高點作基準，比例是四十五除以一百二十。它關心過程，而不只看最後餘額。
最後回到一百，起點與終點看似沒有改變，途中仍可能出現很深跌幅。只比較總結果會漏掉個人在低點是否仍有生活資金、是否因壓力改變決定，以及是否能承受長時間未回復。
02 / 路徑風險
相同期望值可以走出不同路徑
兩個簡化模型可有相同負期望值：模型甲多次出現小幅變動，模型乙大部分平靜、偶爾大跌。大量重複後的平均方向可能接近，但模型乙的回撤分布更長，短期資金壓力也更集中。RTP 或平均值不能單獨展示這項差異。
即使結果集合相同，發生順序也會改變回撤。先出現低點再回升，與先升高再急跌，最後總額可以一致，最大回撤卻不同。這就是路徑依賴：衡量過程的指標不能只由終點推回。
03 / 路徑風險
百分比回撤也有基準陷阱
從一百跌百分之五十會剩五十；由五十回到一百卻需要上升百分之一百。下降與回升使用不同基準，因此百分比不能對稱抵銷。把『跌五成再升五成』理解為回到原位，是常見算術錯誤。
比較資料時還要確認回撤按單次、每日還是整段紀錄計算，以及高點是否會不斷更新。不同時間窗可能得到不同最大值；只報一個百分比而沒有起訖與單位，不能完整說明風險。
04 / 路徑風險
回撤指標不是翻本計時器
知道目前距高點多遠，不代表下一次較容易回升。隨機系統不會因回撤較深便欠使用者一段反彈；把曲線低點當成必然轉折，會把描述工具誤用成預測訊號。風險管理應以可承受損失和時間為界，而非等待回到舊高點。
做無金錢模擬時，可為每條路徑記錄起點、每次新高、其後最低點、絕對回撤及百分比回撤，再比較一百條路徑。平均終點相近時，最大回撤仍會形成寬闊分布；單看其中最順或最差一條，亦不能代表下一次必然走法。
回撤還會影響決策品質。當實際結果跌過原先界線，人容易縮短思考時間、提高單次金額或把生活資金稱為臨時周轉。這些反應不是數學模型的一部分，卻會把財務後果放大，因此停止規則必須在情緒出現前設定。
高波動娛樂尤其需要在開始前設定不可擴大的損失上限、時間上限及冷卻期，任何一項先到即停。本文只作數學風險教育，不保證任何路徑或回復；『886』的發發諧音屬文化寓意，與回撤分布及事件機率無關。
若要比較兩份回撤報告，必須使用相同起始額、相同觀察長度和相同更新頻率。按分鐘記錄與按日結算可能漏掉不同低點，任意改變尺度會令數字看似較小，卻沒有真正降低過程風險。
05 / 路徑風險
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