Исследовательская базаВ этой заметке рассматривается DCAUT (DCA с адаптацией к волатильности) на разных горизонтах и активах, в сравнении с стратегиями «купи и держи» и DCA с равными суммами.

Пример и ключевые данныеЧетыре бэктеста одного и того же количественного продукта:

• BTC (≈5 месяцев): реализованная доходность +16.59%, максимальная просадка 21.12%, Шарп 1.17, годовая +42.55%, процент выигрышей 100%, 2,581 сделок.

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

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

• ETH (≈8 месяцев): +28.67% / 9.70% / 1.43 / +44.06% / 99.09% / 3,364.
  Средняя годовая доходность по всем активам 56.46% (медиана 53.17%), медиана Шарпа 1.30, медиана максимальной просадки 15.82%. Всего сделок 17,006. Почти 100% коэффициент выигрыша следует интерпретировать с учетом соглашения о подсчете входов/выходов.

Визуальные доказательства и наблюденияЗеленая кривая «реализованной доходности» обычно находится выше — и является более гладкой, чем — светло-голубая кривая PnL «купи и держи». После односторонних снижений кривая капитала DCAUT пересекает нулевую отметку раньше и продолжает расти, отражая снижение затрат за счет «многоуровневого взвешивания просадки + адаптации к волатильности». На самом длинном горизонте стратегия показывает максимальную просадку −74.40%, но заканчивается с реализованной доходностью +111.86%, что указывает на отложенную прибыль от «усреднения вниз», при этом требуя более сильной толерантности к капиталу.

Механика (почему это работает)

• Масштабирование волатильности: размер каждой покупки по ATR/медиана-ATR; большая волатильность → больше единиц на доллар, и наоборот, формируя рефлексивную кривую затрат.
• Уровни просадки: когда просадка цены по сравнению с локальным максимумом углубляется, запускается масштабирование 1.2×/1.6×, чтобы увеличить экспозицию в зоне «ценового преимущества».
• Реализация и сглаживание: множество рассредоточенных входов стабилизируют реализованный PnL; кривая менее чувствительна к одноточечному шуму; Шарп >1 в большинстве окон.

Риски и границы

• Микроструктура: большое количество сделок означает чувствительность к комиссиям/проскальзыванию; высокий коэффициент выигрыша ≠ прибыль без учета коэффициентов выплат и времени удержания.
• Толерантность к капиталу: глубокие циклические просадки подразумевают, что раннее медвежье масштабирование может усилить бумажную волатильность, если бюджет риска ограничен.
• Гетерогенность активов: устанавливайте пороговые значения уровней и коэффициенты волатильности для каждого актива (BTC против ETH), а не универсальное правило.

Реализация платформыМы предоставляем многостилевые шаблоны — консервативный (нижние уровни, меньшие множители), сбалансированный (базовый), агрессивный (большие множители, более быстрый отклик) — и раскрываем: коэффициент выигрыша окна, распределение просадки, эффективность капитала к собственному капиталу, стресс-тесты чувствительности к комиссиям, а также воспроизводимые журналы и скрипты бэктестов.

Заключение
Преимущество DCAUT заключается не в прогнозировании цен, а в сборе волатильности: выделяйте больше там, где должна быть волатильность, выравнивайте кривую затрат с волатильностью и преобразуйте случайность в средние эффективность капитала выгоды. Для пользователей, стремящихся к долгосрочному накоплению с прозрачными показателями, это кривая «устойчивого наступления», которую стоит добавить в свой портфель.