ianzeng123
策略概述
智能固定额度定投策略是一种基于美元成本平均法(DCA)的长仓交易系统，通过设定基础订单和安全订单的组合来优化资产积累过程。该策略在市场下跌时自动增加买入力度，在达到预设盈利目标时全部平仓，实现周期性获利。策略核心设计包括初始固定金额入场、多层次安全订单补仓、动态平均成本计算和精确止盈退出机制，特别适合波动性市场中的长期资产积累。
策略原理
该策略基于成本平均法的核心理念，但通过多层次安全订单机制进行了显著增强。策略执行流程如下：
基础订单入场：当无持仓时，系统以预设的固定美元金额（baseOrderSize）在当前价格买入，记录入场价格和数量。
安全订单触发机制：持仓期间，如果价格下跌超过预设的偏差百分比（priceDeviation），且尚未达到最大安全订单数量限制，系统触发补仓。
动态订单规模调整：每个安全订单的规模通过乘数（orderSizeMultiplier）动态扩大，计算公式为：baseOrderSize * orderSizeMultiplier^(safetyOrderCount+1)。
平均成本计算：系统实时追踪总成本和总数量，通过总成本除以总数量动态计算平均入场价格。
止盈退出机制：当市场价格上涨至平均成本加上预设盈利目标百分比时，系统自动平仓全部持仓，完成一个完整交易周期。
该策略采用循环式设计，每次平仓后所有计数器和跟踪变量重置，准备开始下一个交易周期。
策略优势
成本平均效应最大化：系统在价格下跌时自动增加买入，显著降低平均持仓成本，提高未来盈利空间。
风险控制自动化：通过预设的安全订单机制，策略能够在市场下跌时按照预先定义的计划执行补仓，避免情绪化决策。
资金利用效率优化：通过订单规模乘数设计，策略能够在价格下跌时投入更多资金，在更有利的价格点积累更多资产。
精确的盈利目标管理：基于平均入场价格的动态止盈机制，确保每个交易周期都能在达到预设盈利目标时锁定利润。
高度可定制性：用户可以根据不同市场条件和个人风险偏好调整基础订单大小、偏差百分比、最大安全订单数量、订单规模乘数和盈利目标等参数。
可视化交易参考：策略提供平均入场价格、止盈目标价格和安全订单触发价格的实时可视化，便于交易决策。
策略风险
下跌市场资金消耗：在持续下跌的市场中，策略可能快速消耗可用资金，特别是当设置较高的订单规模乘数时。解决方法是合理设置最大安全订单数量，并根据市场周期调整基础订单大小。
无止损机制：当前策略设计中没有止损机制，这在极端市场条件下可能导致大幅亏损。建议引入条件性止损或基于时间的止损来限制潜在损失。
参数敏感性：策略性能高度依赖于参数设置，不适合的参数组合可能导致效果不佳。建议通过历史数据回测找到最优参数组合。
无市场趋势识别：策略不包含趋势识别机制，在强劲下跌趋势中可能过早入场。可考虑整合简单的趋势指标作为入场过滤条件。
流动性风险：在低流动性市场中，大规模安全订单可能面临滑点或成交困难。建议在高流动性市场应用或添加流动性检查机制。
策略优化方向
趋势过滤器整合：将简单的趋势识别指标（如移动平均线交叉或相对强度指数）整合到入场逻辑中，避免在强势下跌趋势中过早建仓。这样的优化可以显著提高策略的风险调整回报。
动态偏差百分比：基于市场波动性动态调整安全订单的触发偏差百分比，在高波动市场中设置更大的偏差，在低波动市场中设置更小的偏差，以适应不同市场环境。
部分止盈机制：引入分级止盈机制，允许在达到某些盈利水平时部分平仓，而不是全部退出，这样可以在保持部分市场敞口的同时锁定部分利润。
风险管理增强：添加基于时间或价格的条件性止损，以及最大亏损限制，防止在极端市场条件下的过度损失。
资金管理优化：实施更复杂的资金管理算法，根据账户规模、市场波动性和当前盈亏状态动态调整订单规模，而不是简单使用固定乘数。
回撤控制：添加基于历史回撤分析的自适应参数调整机制，在检测到大幅回撤时自动减小订单规模或增加偏差百分比，以减轻下跌市场中的资金压力。
总结
智能固定额度定投策略通过结合基础订单入场和多层次安全订单补仓机制，为长期资产积累提供了一种系统化的方法。该策略特别适合于具有周期性波动的市场，能够有效利用价格回调积累更多资产，并在反弹时锁定利润。
策略的主要优势在于其简单而强大的成本平均效应最大化机制和明确的盈利目标管理，但也面临下跌市场资金消耗和缺乏止损机制等风险。通过整合趋势过滤、动态参数调整和增强的风险管理功能，该策略可以进一步优化，提高其在不同市场环境中的适应性和性能。
对于寻求系统化方法积累资产并在波动市场中管理风险的投资者，这种增强型DCA策略提供了一个可靠且可定制的框架，特别适合中长期投资时间范围。
/*backtest
start: 2025-06-13 00:00:00
end: 2025-07-13 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT","balance":200000}]
*/
//@version=5
strategy("Simple DCA Strategy", overlay=true)
// --- Strategy Inputs ---
baseOrderSize = input.float(10, "Base Order Size (USD/Quote Currency)", minval=0.01)
priceDeviation = input.float(1.0, "Price Deviation for Safety Order (%)", minval=0.1) / 100
maxSafetyOrders = input.int(5, "Maximum Safety Orders", minval=0)
takeProfit = input.float(1.0, "Take Profit (%)", minval=0.1) / 100
orderSizeMultiplier = input.float(1.5, "Order Size Multiplier", minval=1.0)
// --- Internal Variables ---
var float lastEntryPrice = na
var int safetyOrderCount = 0
var float totalQuantity = 0.0
var float totalCost = 0.0
var float averageEntryPrice = na
// --- Reset Logic for New Cycles ---
// Reset variables when no open positions (or when strategy is initialized)
if strategy.position_size == 0
lastEntryPrice := na
safetyOrderCount := 0
totalQuantity := 0.0
totalCost := 0.0
averageEntryPrice := na
// --- Entry Logic (Base Order and Safety Orders) ---
// Base Order
if strategy.position_size == 0
// Enter a long position with the base order size
strategy.entry("Base Order", strategy.long, qty=baseOrderSize / close) // Convert USD/Quote Currency to quantity
lastEntryPrice := close
totalQuantity := baseOrderSize / close
totalCost := baseOrderSize
averageEntryPrice := close
safetyOrderCount := 0
else
// Safety Order Logic
// Check if price has deviated enough and we haven't reached max safety orders
if low < lastEntryPrice * (1 - priceDeviation) and safetyOrderCount < maxSafetyOrders
currentOrderSize = baseOrderSize * math.pow(orderSizeMultiplier, safetyOrderCount + 1) // Calculate next order size
strategy.entry("SO " + str.tostring(safetyOrderCount + 1), strategy.long, qty=currentOrderSize / close)
// Update tracking variables
lastEntryPrice := close
totalQuantity := totalQuantity + (currentOrderSize / close)
totalCost := totalCost + currentOrderSize
averageEntryPrice := totalCost / totalQuantity // Recalculate average entry price
safetyOrderCount := safetyOrderCount + 1
// --- Exit Logic (Take Profit) ---
if strategy.position_size > 0
// Calculate the target price for take profit
targetPrice = averageEntryPrice * (1 + takeProfit)
// Close the position if the current price reaches the target price
if high >= targetPrice
strategy.close_all()
// --- Plotting for Visualization ---
plot(averageEntryPrice, "Average Entry Price", color=color.blue, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size > 0 ? averageEntryPrice * (1 + takeProfit) : na, "Take Profit Target", color=color.green, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size > 0 ? lastEntryPrice * (1 - priceDeviation) : na, "saftyorder", color=color.rgb(175, 91, 76), style=plot.style_linebr)