Quadro di ricercaQuesta nota esamina il DCAUT (DCA adattivo alla volatilità) su diversi orizzonti e asset, confrontato con il buy-and-hold e il DCA a importo fisso.

Campione e dati chiaveQuattro backtest dello stesso prodotto quantitativo:

• BTC (≈5 mesi): rendimento realizzato +16.59%, massimo drawdown 21.12%, Sharpe 1.17, annualizzato +42.55%, tasso di successo 100%, 2,581 scambi.

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

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

• ETH (≈8 mesi): +28.67% / 9.70% / 1.43 / +44.06% / 99.09% / 3,364.
  Sezione trasversale: rendimento annualizzato medio 56.46% (mediana 53.17%), Sharpe mediano 1.30, massimo drawdown mediano 15.82%. Scambi totali 17,006. Il tasso di vincita quasi del 100% dovrebbe essere interpretato con la convenzione di conteggio entrata/uscita.

Prove visive e osservazioni
La curva verde del “rendimento realizzato” si trova generalmente al di sopra—ed è più liscia—del PnL buy-and-hold azzurro. Dopo i cali unidirezionali, la curva del capitale DCAUT torna al di sopra dello zero prima e continua a salire, riflettendo la riduzione dei costi da “ponderazione a livelli di drawdown + adattamento alla volatilità”. Sull'orizzonte più lungo, la strategia mostra un max drawdown di −74.40% ma termina con un rendimento realizzato di +111.86%, indicando guadagni differiti da “mediazione al ribasso”, pur richiedendo una maggiore tolleranza al capitale.

Meccanismi (perché funziona)

• Scalatura della volatilità: dimensiona ogni acquisto per ATR/mediana-ATR; maggiore volatilità → più unità per dollaro, e viceversa, modellando una curva dei costi riflessiva.
• Livelli di drawdown: quando il drawdown del prezzo rispetto a un massimo locale si approfondisce, attiva un dimensionamento di 1.2×/1.6× per espandere l'esposizione nella zona di “vantaggio di costo”.
• Realizzazione e smoothing: molte entrate disperse stabilizzano il PnL realizzato; la curva è meno sensibile al rumore di un singolo punto; Sharpe >1 nella maggior parte delle finestre.

Rischi e limiti

• Microstruttura: un elevato numero di operazioni significa sensibilità a commissioni/slippage; un alto tasso di vincita ≠ profitto senza considerare i rapporti di payoff e il tempo di detenzione.
• Tolleranza al capitale: i profondi drawdown ciclici implicano che la scalatura all'inizio del mercato ribassista può amplificare la volatilità cartacea se il budget di rischio è limitato.
• Eterogeneità degli asset: imposta le soglie dei livelli e i fattori di volatilità per asset (BTC vs. ETH) piuttosto che una regola universale.

Implementazione della piattaforma
Forniamo modelli multi-stile—Conservativo (livelli inferiori, moltiplicatori più piccoli), Bilanciato (base), Aggressivo (moltiplicatori più grandi, risposta più rapida)—e divulghiamo: tasso di vincita della finestra, distribuzione del drawdown, efficienza capitale-su-capitale, e stress test di sensibilità alle commissioni, oltre a log e script di backtest riproducibili.

ConclusioneIl vantaggio di DCAUT non è la previsione del prezzo ma la raccolta della volatilità: allocare di più dove la volatilità dovrebbe essere sopportata, allineare la curva dei costi con la volatilità e convertire la casualità in guadagni medi di efficienza del capitale. Per gli utenti che cercano un compounding a lungo termine con numeri trasparenti, è una curva di “offensiva costante” che vale la pena aggiungere al mix.