Estrutura de Pesquisa
Esta nota examina o DCAUT (DCA adaptativo à volatilidade) em diferentes horizontes e ativos, em contraste com o buy-and-hold e o DCA de valor igual.

Dados de Amostra e Chave
Quatro backtests do mesmo produto quantitativo:

• BTC (≈5 meses): retorno realizado +16.59%, drawdown máximo 21.12%, Sharpe 1.17, anualizado +42.55%, taxa de vitória 100%, 2,581 negociações.

• 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.
  Corte transversal: retorno anualizado médio 56.46% (mediana 53.17%), Sharpe mediano 1.30, drawdown máximo mediano 15.82%. Total de negociações 17,006. A taxa de vitórias de quase 100% deve ser interpretada com a convenção de contagem de entrada/saída.

Evidências Visuais e Observações
A curva verde de “retorno realizado” geralmente fica acima — e é mais suave do que — o PnL de compra e retenção em azul claro. Após quedas unidirecionais, a curva de patrimônio DCAUT cruza de volta acima de zero mais cedo e continua a subir, refletindo a redução de custos da “ponderação em camadas de drawdown + adaptação à volatilidade”. No horizonte mais longo, a estratégia mostra um drawdown máximo de −74.40% ainda termina com um retorno realizado de +111.86%, indicando ganhos diferidos de “média para baixo”, enquanto exige maior tolerância de capital.

Mecânica (Por que funciona)

• Escala de volatilidade: dimensionar cada compra por ATR/ATR-mediano; maior volatilidade → mais unidades por dólar, e vice-versa, moldando uma curva de custo reflexiva.
• Níveis de drawdown: quando o drawdown do preço em relação a um pico local se aprofunda, acionar dimensionamento de 1.2×/1.6× para expandir a exposição na zona de “vantagem de custo”.
• Realização e suavização: muitas entradas dispersas estabilizam o PnL realizado; a curva é menos sensível a ruídos de ponto único; Sharpe >1 na maioria das janelas.

Riscos e Limites

• Microestrutura: altas contagens de negociações significam sensibilidade a taxas/derrapagem; uma alta taxa de vitórias ≠ lucro sem considerar as proporções de pagamento e o tempo de retenção.
• Tolerância de capital: drawdowns cíclicos profundos implicam que o dimensionamento no início do mercado de baixa pode amplificar a volatilidade no papel se o orçamento de risco for apertado.
• Heterogeneidade de ativos: defina os limites de nível e os fatores de volatilidade por ativo (BTC vs. ETH) em vez de uma regra única para todos.

Implementação da Plataforma
Fornecemos modelos multi-estilo — Conservador (níveis mais baixos, multiplicadores menores), Equilibrado (linha de base), Agressivo (multiplicadores maiores, resposta mais rápida) — e divulgamos: taxa de vitórias da janela, distribuição de drawdown, eficiência de patrimônio-para-capital e testes de estresse de sensibilidade a taxas, além de logs e scripts de backtest reproduzíveis.

ConclusãoA vantagem do DCAUT não é a previsão de preços, mas a colheita de volatilidade: alocar mais onde a volatilidade deve ser suportada, alinhar a curva de custo com a volatilidade e converter a aleatoriedade em ganhos médios de eficiência de capital. Para usuários que buscam composição de longo prazo com números transparentes, é uma curva de “ofensiva constante” que vale a pena adicionar à mistura.