Marco de investigaciónEsta nota examina DCAUT (DCA adaptativo a la volatilidad) en diferentes horizontes y activos, contrastado con la estrategia de comprar y mantener (buy-and-hold) y el DCA de cantidad igual.

Muestra y datos claveCuatro backtests del mismo producto cuantitativo:

• BTC (≈5 meses): rendimiento realizado +16.59%, reducción máxima 21.12%, Sharpe 1.17, anualizado +42.55%, tasa de éxito 100%, 2,581 operaciones.

• BTC (≈6 meses): +29.43% / 10.52% / 2.38 / +76.95% / 99.04% / 2,630.

• BTC (≈18 meses): +111.86% / 74.40% / 1.08 / +62.28% / 100% / 8,431.

• ETH (≈8 meses): +28.67% / 9.70% / 1.43 / +44.06% / 99.09% / 3,364.
  Sección transversal: rendimiento anualizado medio 56.46% (mediana 53.17%), Sharpe medio 1.30, reducción máxima media 15.82%. Total de operaciones 17,006. La tasa de ganancias cercana al 100% debe interpretarse con la convención de conteo de entradas/salidas.

Evidencia visual y observacionesLa curva verde de “rendimiento realizado” generalmente se sitúa por encima —y es más suave que— el PnL de compra y retención en azul claro. Después de caídas unidireccionales, la curva de capital de DCAUT vuelve a cruzar por encima de cero antes y sigue subiendo, lo que refleja la reducción de costos de la “ponderación por niveles de reducción + adaptación a la volatilidad”. En el horizonte más largo, la estrategia muestra una reducción máxima de −74.40% pero termina con un rendimiento realizado de +111.86%, lo que indica ganancias diferidas por “promediar a la baja”, aunque requiere una mayor tolerancia al capital.

Mecánica (por qué funciona)

• Escalado de volatilidad: dimensiona cada compra por ATR/ATR-mediana; mayor volatilidad → más unidades por dólar, y viceversa, dando forma a una curva de costos reflexiva.
• Niveles de reducción: cuando la reducción del precio frente a un máximo local se profundiza, activa un dimensionamiento de 1.2×/1.6× para expandir la exposición en la zona de “ventaja de costo”.
• Realización y suavizado: muchas entradas dispersas estabilizan el PnL realizado; la curva es menos sensible al ruido de un solo punto; Sharpe >1 en la mayoría de las ventanas.

Riesgos y límites

• Microestructura: un alto número de operaciones significa sensibilidad a las tarifas/deslizamiento; una alta tasa de ganancias ≠ beneficio sin considerar las relaciones de pago y el tiempo de tenencia.
• Tolerancia de capital: las profundas reducciones cíclicas implican que el escalado temprano en un mercado bajista puede amplificar la volatilidad en papel si el presupuesto de riesgo es ajustado.
• Heterogeneidad de activos: establece umbrales de nivel y factores de volatilidad por activo (BTC vs. ETH) en lugar de una regla única para todos.

Implementación de la plataformaProporcionamos plantillas de múltiples estilos —Conservador (niveles más bajos, multiplicadores más pequeños), Equilibrado (línea base), Agresivo (multiplicadores más grandes, respuesta más rápida)— y divulgamos: tasa de ganancias de la ventana, distribución de la reducción, eficiencia de capital a capital, y pruebas de estrés de sensibilidad a las tarifas, además de registros y scripts de backtest reproducibles.

ConclusiónLa ventaja de DCAUT no es la predicción de precios sino cosechar la volatilidad: asignar más donde se debe soportar la volatilidad, alinear la curva de costos con la volatilidad y convertir la aleatoriedad en ganancias promedio de eficiencia de capital. Para los usuarios que buscan una capitalización a largo plazo con números transparentes, es una curva de “ofensiva constante” que vale la pena añadir a la mezcla.