Strategie zur Durchschnittsberechnung der Dollarkosten

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-09-15 16:52:06
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Diese Strategie nennt sich Dollar Cost Averaging Strategy. Sie zielt darauf ab, durch periodische Festbetragkäufe eine Zielposition zu akkumulieren, wodurch langfristige Bestände ermöglicht werden.

Wie es funktioniert:

Festlegen Sie einen festen Kaufbetrag und eine feste Häufigkeit.
Periodische Einkäufe des Vermögenswerts in festen Abständen nach festgelegten Beträgen vornehmen.
Veräußern, wenn die kumulierte Positionsgröße einen Schwellenwert erreicht.
Wiederholen, um die Akkumulation von Positionen regelmäßig fortzusetzen.

Typischer Arbeitsablauf:

Kaufen Sie regelmäßig einen bestimmten Betrag an Vermögenswerten (z. B. 200 USD pro Monat).
Veräußern Sie alle, wenn die kumulierte Positionsgröße einen Schwellenwert überschreitet (z. B. 200 Aktien).
Wiederholen Sie den regelmäßigen Kauf, um die Akkumulation von Positionen fortzusetzen.

Vorteile dieser Strategie:

Niedrigere durchschnittliche Kosten durch langfristige Beteiligungen.
Reduzieren Sie die Abzugsrisiken, vermeiden Sie Kauf zu hohen Preisen.
Einfach und konsequent ohne häufige Marktüberwachung.

Risiken dieser Strategie:

Erfordert lange Aufbewahrungszeiten, kann sich nicht an kurzfristige Kursschwankungen anpassen.
Kann bei längeren Abwärtstrends mit Verlusten konfrontiert sein.
Ein suboptimales Ausstiegs-Timing kann den besten Verkaufspunkt verpassen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Dollar-Kosten-Durchschnittsstrategie Vermögenswerte durch gebündelte Käufe akkumuliert, die langfristigen Anlegern freundlich sind.

/*backtest
start: 2022-09-08 00:00:00
end: 2023-09-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © tanoshimooo

//@version=5
strategy ("DCA", initial_capital=44700, overlay=true)

// To start script at a given date
tz = 0 //timezone
timeadj = time + tz * 60 * 60 * 1000 //adjust the time (unix)
t1 = timeadj >= timestamp(2003, 03, 01, 0, 0) ? 1 : 0 //get the starting time

// Variables
var float lastRef = na
if barstate.isfirst
    lastRef := close
var float cash = 50000 // available money
var float sell_contracts = na
var bool first_trade_done = false

// Parameters
var float sell_min = 200 //200 sell more than sell_min or sell all
var float buy_dollars = 200

var int bi = 90

// LONGS
// if bar_index < bi
strategy.order("Long", strategy.long, int(buy_dollars/close))
cash := cash - int(buy_dollars/close)*close
// label.new(bar_index, na, na, xloc.bar_index, yloc.abovebar, color.blue, label.style_triangleup, color.blue, size.tiny)

//plot(cash)

// SHORTS
// if longExit  
//     if (strategy.position_size*sf*close > sell_min) and (strategy.position_size*sf >= 1)
//         strategy.order ("Long", strategy.short, strategy.position_size*sf)
//         cash := cash + strategy.position_size*sf*close
//     else 
//         strategy.order ("Long", strategy.short, strategy.position_size)
//         cash := cash + strategy.position_size*close
//     lastRef := close
//     label.new(bar_index, na, na, xloc.bar_index, yloc.belowbar, color.red, label.style_triangledown, color.red, size.tiny)

if bar_index == last_bar_index - 2 // bi
    strategy.order ("Long", strategy.short, strategy.position_size)

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