ForskningsramverkDenna notering undersöker DCAUT (volatilitetsanpassad DCA) över olika horisonter och tillgångar, i kontrast till köp-och-behåll och DCA med lika belopp.

Urval och nyckeldataFyra backtester från samma kvantitativa produkt:

• BTC (≈5 månader): realiserad avkastning +16.59%, maximal nedgång 21.12%, Sharpe 1.17, annualiserad +42.55%, vinstfrekvens 100%, 2,581 affärer.

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

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

• ETH (≈8 månader): +28.67% / 9.70% / 1.43 / +44.06% / 99.09% / 3,364.
  Tvärsnitt: genomsnittlig annualiserad avkastning 56.46% (median 53.17%), median Sharpe 1.30, median maximal nedgång 15.82%. Totalt antal affärer 17,006. Den nästan 100% vinstfrekvensen bör tolkas med konventionen för in-/utgångsräkning.

Visuella bevis och observationer
Den gröna ”realiserade avkastningskurvan” ligger generellt sett över – och är jämnare än – den ljusblå köp-och-behåll PnL. Efter ensidiga nedgångar korsar DCAUT-aktiekurvan tillbaka över noll snabbare och fortsätter att klättra, vilket återspeglar kostnadsreduktion från ”drawdown-tierad viktning + volatilitetsanpassning”. På den längsta horisonten visar strategin en −74.40% maximal nedgång men slutar på +111.86% realiserad avkastning, vilket indikerar uppskjutna vinster från ”genomsnittlig nedgång”, samtidigt som det kräver starkare kapitaltolerans.

Mekanik (varför det fungerar)

• Volatilitetsskalning: dimensionera varje köp med ATR/median-ATR; större volatilitet → fler enheter per dollar, och vice versa, vilket formar en reflexiv kostnadskurva.
• Nedgångsnivåer: när prisnedgången jämfört med en lokal topp fördjupas, utlöses 1.2×/1.6× dimensionering för att utöka exponeringen i ”kostnadsfördelszonen”.
• Realisering och utjämning: många spridda ingångar stabiliserar realiserad PnL; kurvan är mindre känslig för enskilda störningar; Sharpe >1 i de flesta fönster.

Risker och gränser

• Mikrostruktur: höga handelsvolymer innebär känslighet för avgifter/slippage; en hög vinstfrekvens ≠ vinst utan att beakta utbetalningskvoter och innehavstid.
• Kapitaltolerans: djupa cykliska nedgångar innebär att tidig björnmarknadsskalning kan förstärka pappersvolatiliteten om riskbudgeten är snäv.
• Tillgångsheterogenitet: ställ in nivåtrösklar och volymfaktorer per tillgång (BTC vs. ETH) snarare än en universell regel.

Plattformsimplementering
Vi tillhandahåller mallar i flera stilar – Konservativ (lägre nivåer, mindre multiplikatorer), Balanserad (baslinje), Aggressiv (större multiplikatorer, snabbare respons) – och redovisar: vinstfrekvens för fönster, nedgångsdistribution, aktie-till-kapital effektivitet och stresstester för avgiftskänslighet, plus reproducerbara backtestloggar och skript.

SlutsatsDCAUT:s fördel är inte prisprediktion utan skörda volatilitet: allokera mer där volatilitet bör bäras, anpassa kostnadskurvan till volatilitet och omvandla slumpmässighet till genomsnittlig kapitaleffektivitetvinster. För användare som söker långsiktig sammansättning med transparenta siffror är det en "stabil offensiv"-kurva värd att lägga till i mixen.