Portfolio-DCA-Baukasten
Gestalte ein diversifiziertes Portfolio mit eigenen Allokationen über Krypto, Aktien und Rohstoffe. Mach einen Backtest deiner kombinierten DCA-Strategie mit echten historischen Daten.
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DCA pro Asset, dann gewichtete Aggregation
Der Baukasten teilt deinen Gesamtbeitrag nach Allokationsgewicht auf, führt für jedes Asset einen unabhängigen DCA-Backtest durch und führt die Ergebnisse dann nach Datum zusammen. An Tagen, an denen ein Asset nicht handelt (z. B. ein Wochenende bei Aktien), wird der letzte Wert dieses Assets fortgeschrieben, damit die Portfoliosumme durchgehend bleibt.
- 01Die Allokationen sind statisch und müssen sich auf 100% summieren. Keine Rebalancing-Logik — jeder geplante Kauf verwendet dieselben Zielgewichte.
- 02Der gemeinsame Backtest-Zeitraum ist die Schnittmenge der Datenbereiche aller ausgewählten Assets, daher deckelt das Hinzufügen eines Coins mit einem Listing-Datum von 2020 den Start eines ansonsten langen Backtests.
- 03Krypto wird jeden Tag gehandelt; Aktien und Rohstoffe nur an Handelstagen. Die Zusammenführung nutzt Forward-Fill, damit Wochenenden den Portfoliowert nicht ausfallen lassen.
- 04Keine Gebühren, kein Slippage und keine Steuern. Multi-Asset-DCA verursacht in der Praxis mehrere Trades pro Periode.
- 05Keine Drift-Korrektur. Nach einem Durchlauf entsprechen die realen Allokationen nicht den Zielgewichten — das Durchführen von Rebalancings liegt außerhalb des Rahmens.
- 01Es gibt kein Rebalancing. Ein reales Portfolio mit 50% BTC und 50% SPY, bei dem BTC um das 5×-Fache steigt, landet am Ende bei ~85% BTC. Das Modell zeigt diese Drift nicht sichtbar an.
- 02Die Korrelation zwischen Assets ist in den historischen Daten implizit enthalten; das Modell weist keine Diversifikationskennzahlen wie Portfoliovolatilität oder Sharpe Ratio aus.
- 03Der Survivorship Bias ist im Portfoliokontext sogar noch stärker: einen Korb heute auszuwählen bedeutet auch, die Namen auszuwählen, die bis heute überlebt haben.
- 04Die Beschränkung auf das gemeinsame Zeitfenster bedeutet, dass ein Portfolio mit neueren Assets (z. B. SOL seit 2020) den Backtest im Jahr 2020 beginnt, selbst bei Assets, die Daten bis 2014 zurück haben.
Rebalanciert ein DCA-Portfolio automatisch?
Nicht in diesem Rechner. Jeder geplante Kauf verwendet die Zielgewichte, sodass jeder Kauf implizit ein kleines Rebalancing in Richtung Ziel ist. Aber bestehende Bestände driften mit der Kursbewegung — Gewinner wachsen im Verhältnis zu Verlierern im Laufe der Zeit.
Was ist eine sinnvolle Anfangsallokation?
Eine übliche konservative, krypto-neugierige Aufteilung ist 80% breiter Aktienmarkt (SPY oder QQQ), 10% Gold, 10% Bitcoin. Risikofreudigere Varianten heben den Bitcoin-Anteil auf 20–40% an. Es gibt keine allgemeingültig richtige Antwort; der Rechner lässt dich per A/B-Test prüfen, wie sich verschiedene Aufteilungen geschlagen hätten.
Warum springt mein Portfolio-Startdatum nach vorne, wenn ich ein Asset hinzufüge?
Der Backtest verwendet die Schnittmenge der verfügbaren Daten über alle ausgewählten Assets. Wenn du Solana (Daten ab 2020) zu einem Bitcoin-Portfolio hinzufügst, das zuvor 2014 begann, schrumpft das gemeinsame Zeitfenster auf 2020 und später.
Sollte ich mehr Assets aufnehmen, um zu diversifizieren?
Diversifikation hilft, wenn Assets unkorreliert sind. Bitcoin und Ethereum bewegen sich in mehr als 80% der Zeit gemeinsam, daher bringt das Halten beider weniger, als die Anzahl der Positionen vermuten lässt. Das Mischen über Anlageklassen hinweg (Krypto + Aktien + Rohstoffe) ist eine sinnvollere Diversifikation als das Mischen innerhalb einer Klasse.
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