Costruttore di portafoglio DCA

Progetta un portafoglio diversificato con allocazioni personalizzate su crypto, azioni e materie prime. Fai il backtest della tua strategia DCA combinata usando dati storici reali.

· Interattivo · DCA di portafoglio
4 asset · Mensile
Caricamento dei dati storici…
Allocazione100%
40%
30%
20%
10%
Versamento per periodo$500
$500 / mese
Frequenza
Data di inizio
Data di fine
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· Come si calcola

DCA per singolo asset, poi aggregazione ponderata

for asset i: amount_i = total × weight_i / 100 → simulateBacktest(asset_i, amount_i, ...) → portfolio_value(t) = Σ asset_value_i(t)

Il costruttore suddivide il tuo contributo totale in base al peso dell'allocazione, esegue un backtest DCA indipendente su ciascun asset, poi unisce i risultati per data. Nelle date in cui un asset non viene negoziato (ad esempio un fine settimana per le azioni), l'ultimo valore disponibile di quell'asset viene riportato in avanti, così la somma del portafoglio resta continua.

· Ipotesi
  • 01Le allocazioni sono statiche e devono sommare a 100%. Nessuna logica di ribilanciamento — ogni acquisto programmato usa gli stessi pesi obiettivo.
  • 02L'intervallo di date comune del backtest è l'intersezione degli intervalli di dati di tutti gli asset selezionati, quindi aggiungere una moneta con data di prima quotazione nel 2020 limiterà l'inizio di un backtest altrimenti lungo.
  • 03Le crypto sono negoziate ogni giorno; azioni e materie prime solo nei giorni di negoziazione. L'unione usa il forward-fill affinché i fine settimana non facciano cadere il valore del portafoglio.
  • 04Nessuna commissione, slippage o tassa. Il DCA multi-asset in pratica comporta più operazioni per periodo.
  • 05Nessuna correzione della deriva. Dopo un'esecuzione, le allocazioni reali non corrisponderanno ai pesi obiettivo — eseguire i ribilanciamenti è fuori dallo scopo.
· Limiti
  • 01Non c'è ribilanciamento. Un portafoglio reale con 50% BTC e 50% SPY in cui BTC fa 5× finirà con circa l'85% in BTC. Il modello non mostra visibilmente questa deriva.
  • 02La correlazione tra gli asset è implicita nei dati storici; il modello non mette in evidenza metriche di diversificazione come la volatilità del portafoglio o lo Sharpe ratio.
  • 03Il bias di sopravvivenza è ancora più forte in un contesto di portafoglio: scegliere un paniere oggi significa anche scegliere i nomi sopravvissuti fino a oggi.
  • 04La restrizione alla finestra comune significa che un portafoglio con asset più recenti (ad esempio SOL dal 2020) fa partire il backtest nel 2020 anche per gli asset che hanno dati fino al 2014.
· Domande frequenti

Un portafoglio DCA si ribilancia automaticamente?

Non in questo calcolatore. Ogni acquisto programmato usa i pesi obiettivo, quindi ogni acquisto è implicitamente un piccolo ribilanciamento verso l'obiettivo. Ma le posizioni esistenti derivano con l'andamento dei prezzi — nel tempo i vincitori crescono rispetto ai perdenti.

Qual è un'allocazione di partenza sensata?

Una suddivisione prudente e curiosa verso le crypto piuttosto comune è 80% azioni ad ampio spettro (SPY o QQQ), 10% oro, 10% Bitcoin. Le varianti a rischio più elevato spingono la quota di Bitcoin al 20–40%. Non esiste una risposta universalmente giusta; il calcolatore ti permette di fare test A/B su come si sarebbero comportate le diverse suddivisioni.

Perché la data di inizio del mio portafoglio salta in avanti quando aggiungo un asset?

Il backtest usa l'intersezione dei dati disponibili di tutti gli asset selezionati. Se aggiungi Solana (dati dal 2020) a un portafoglio Bitcoin che prima partiva dal 2014, la finestra comune si riduce dal 2020 in poi.

Dovrei includere più asset per diversificare?

La diversificazione aiuta quando gli asset sono non correlati. Bitcoin ed Ethereum si muovono insieme più dell'80% del tempo, quindi detenerli entrambi rende meno di quanto suggerisca il numero di posizioni. Mescolare tra classi di asset (crypto + azioni + materie prime) è una diversificazione più significativa che mescolare all'interno di una sola classe.

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