달러 비용 평균화 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-09-15 16:52:06
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이 전략은 달러 비용 평균화 전략 (Dollar Cost Averaging Strategy) 라고 불립니다. 주기적인 고정 금액 구매를 통해 목표 지점 크기를 축적하여 장기 보유를 가능하게합니다.

어떻게 작동하는지:

고정된 구매 금액과 주파수를 설정하세요.
정해진 금액에 따라 일정 간격으로 주기적으로 매입을 합니다.
누적된 포지션 크기가 임계치에 도달하면 판매합니다.
순차적으로 순위를 계속 축적하기 위해 반복합니다.

일반적인 작업 흐름:

일정 금액의 자산을 주기적으로 구매합니다. (예를 들어, 매달 200달러).
누적된 포지션 크기가 한 임계치를 초과할 때 모든 것을 매각한다 (예를 들어 200개의 주식).
순차적인 구매를 다시 시작해서 포지션을 계속 축적해

이 전략의 장점:

장기 보유로 평균 비용이 낮습니다.
마감 위험을 줄이고, 높은 가격으로 구매를 피합니다.
시장 모니터링이 필요 없이 일관성 있게 실행하기 쉽습니다.

이 전략의 위험:

장기적인 보유 기간이 필요하고, 단기 가격 변동에 적응할 수 없습니다.
장기적인 하락 추세에서 손실을 입을 수 있습니다.
최저 출구 타이밍은 최고의 판매점을 놓칠 수 있습니다.

요약하자면, 달러 비용 평균화 전략은 장기 투자자들에게 친근한 팩트 구매를 통해 자산을 축적합니다. 그러나 거래자는 여전히 광범위한 시장 위험을 경계하고 높은 가격에서 팩트 판매를 통해 이익을 극대화하기 위해 출구 전략을 최적화해야합니다.

/*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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