在数字货币交易中，Dollar-Cost Averaging（DCA） 是一种常见的资金管理策略，旨在通过分批购买资产来减少市场波动的影响。freqtrade 作为一款开源的加密货币交易机器人，支持多种策略和资金管理技巧，其中包括 DCA（分批加仓） 策略。
提高胜率的关键是加仓的逻辑，每次加多少，什么时候加仓，下面将使用数学计算的方式来讨论这个问题。
DCA 是一种分批购买资产的策略，投资者将资金分成若干批次，在固定的时间间隔或特定市场条件下购买。这种方式能够在市场波动较大的时候，避免一次性投资的风险。例如，当市场价格较低时，分批买入可以帮助平均成本，从而降低整体投资的波动性。
freqtrade 中的 DCA 策略在 freqtrade 中，DCA 策略通过配置 加仓（position adjustment）来实现。加仓的基本思想是，当市场价格下跌时，机器人会自动增加仓位，以平均成本并减少持仓的亏损。这种策略特别适用于波动性较大的市场。
在 freqtrade 中，启用加仓功能非常简单，主要依赖于以下两个参数：
position_adjustment_enable：控制是否启用仓位调整。如果设置为 True，freqtrade 会在已有仓位的基础上增加更多的资金进行买入。"position_adjustment_enable": true
max_entry_position_adjustment ：控制每次加仓时最多可以增加多少仓位。假设设置为 10，那么每次加仓时最多增加 10 单位的资产。"max_entry_position_adjustment": 10
为了确保每次加仓时不会超出账户的可用资金，freqtrade 提供了以下参数来设置资金分配比例：
tradable_balance_ratio ：控制每次交易时可用于加仓的资金比例。如果设置为 0.99，则表示每次交易时最多使用 99% 的账户余额进行买入。"tradable_balance_ratio": 0.99
stake_amount ：控制每次交易使用的资金量。如果设置为 "unlimited"，表示不限制每次交易的最大金额，系统会根据余额和资金比例来动态计算。"stake_amount": "unlimited"
在 DCA 策略中，每次加仓的资金往往是递增的。您可以设定每次加仓的资金量基于上一次的加仓进行递增，这样可以通过逐步增加仓位来平摊成本。
例如，假设初始加仓金额为 1.6，然后每次加仓金额增加 1.5 倍。具体来说：
第一次加仓：$1.6$
第二次加仓：$1.6 + 1.6 \times 1.5 = 4$
第三次加仓：$1.6 + 1.6 \times 1.5 + 1.6 \times 1.5 \times 1.5 = 10$
可以通过如下递推公式计算第 n 次加仓的总金额： $ \text{第n次加仓金额} = 1.6 \times \left( 1 + 1.5 + 1.5^2 + \cdots + 1.5^{n-1} \right) $
这个公式是一个等比数列求和的过程，因此可以使用公式简化计算： $ S_n = 1.6 \times \frac{1.5^n - 1}{0.5} $
假设我们使用上述递推公式来计算第 10 次加仓后的总金额。我们设定初始加仓金额为 1.6，每次加仓金额递增 1.5 倍：
$ S_{10} = 1.6 \times \frac{1.5^{10} - 1}{0.5} $
通过计算，得出第 10 次加仓后的总金额为 181.33 。
所以你可以使用首次资金量为 1.6U，总资金量为 181.33U，按照每次加仓为上一次 1.5 倍进行 DCA，可以加仓10次，这样可以极大提高胜率。
初始资金可以这样计算，总资金 / 杠杆倍数 / 分割系数，例如：
max_open_trades = 1
max_entry_position_adjustment = 10
max_dca_multiplier = 10
leverage_num = 5
last_stake_amount = None
def custom_stake_amount(self, pair: str, current_time: datetime, current_rate: float,
proposed_stake: float, min_stake: Optional[float], max_stake: float,
leverage: float, entry_tag: Optional[str], side: str,
**kwargs) -> float:
proposed_stake = proposed_stake / self.leverage_num / self.max_dca_multiplier
return proposed_stake
def adjust_trade_position(self, trade: Trade, current_time: datetime,
current_rate: float, current_profit: float,
min_stake: Optional[float], max_stake: float,
current_entry_rate: float, current_exit_rate: float,
current_entry_profit: float, current_exit_profit: float,
**kwargs) -> Optional[float]:
filled_entries = trade.select_filled_orders(trade.entry_side)
stake_amount = filled_entries[0].cost
last_stake_amount = self.last_stake_amount
if last_stake_amount is None:
last_stake_amount = stake_amount
next_stake_amount = last_stake_amount * 1.6
self.last_stake_amount = next_stake_amount
return next_stake_amount
降低风险 ：通过分批买入，DCA 策略能够有效地分散风险，避免在市场高点一次性投资。
适应市场波动 ：市场价格的波动较大时，DCA 可以通过加仓的方式平摊成本，减少被动持仓的风险。
更好的资金管理 ：通过 freqtrade 中的资金管理配置，您可以灵活地控制每次交易的资金量，确保资金的高效利用。
freqtrade 提供了强大的配置选项来实现 DCA 策略，使交易者能够在波动的市场中通过加仓技巧降低投资风险。通过启用 仓位调整 （position adjustment）功能并设置合理的资金分配比例，您可以实现灵活的资金管理，确保在市场下跌时有效地平摊成本，提高投资回报。如果您希望在 freqtrade 中实践 DCA 策略，只需调整相关参数并配合适合的交易策略，就能最大化利用这一技巧来提升您的交易表现。