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Notre pipeline de dépistage enregistre un champ appelé dca1_rate for every config it tests: the percentage of trades where the position moved against us enough to trigger the first average-down add before the trade closed. I went in assuming this would be a quiet red flag — a config that needs to rescue itself on most of its trades sounds like one with a bad entry rule, propped up by throwing more money at losing positions. I ran the numbers across 12,331 config rows (five strategy families, trades ≥ 20 for a fair sample) and sorted by how often DCA1 fires. The result is the opposite of what I expected.
Fiabilité DCA plus → élevée, taux de gain plus élevé, facteur de profit plus élevé
| Taux d'incendie DCA1 | Configs | Taux de gain moyen | Facteur de profit moyen | Espérance moyenne |
|---|---|---|---|---|
| 0-20 % | 727 | 54,21% | 1.21 | 0081 |
| 20–40 | 4 945 | 62,88% | 1,08 | 0.0189 |
| De 40 à 60 % | 3 921 | 67 89 : ; <= :>? | 1,49 | 0702 |
| De 60 à 80 % | 2,737 | 75-88 | 1.52 | 1088 |
C'est une montée droite sur chaque colonne. Les configurations où le DCA1 Add ne se déclenche presque jamais ont un taux de victoire moyen de 54,21 % et une espérance de 0,0081 à peine positive par transaction. Configure l'endroit où il se déclenche sur 60 à 80 % des transactions, avec un taux de victoire moyen de 75,88 % et une espérance de 0,1088, soit plus de 13 fois plus. Vérifié dans l'autre sens : parmi le groupe rarement DCA (taux de tir inférieur à 20%), 367 des 727 configurations (50,5 %) sont carrément des perdants nets (facteur de profit inférieur à 1,0). Parmi le groupe lourd-DCA (60%+ taux d'incendie), seul 208 sur 2 738 (7,6 %) sont. Sur ces données, avoir besoin du sauvetage n'est souvent pas le signe d'avertissement que j'ai supposé — il est associé à des configurations qui survivent.
Mais ces 208 sont exactement la raison pour laquelle vous ne vous arrêtez pas au taux de victoire
Les 208 configurations de DCA lourd qui perdent encore en moyenne une 67,17 % de taux de victoire — bien au-dessus du groupe qui utilise à peine le DCA. Un exemple concret tiré du tableau : a pullback_reclaim config sur SENTUSDT WINS 86,9% de ses 1 200 transactions enregistrées, avec DCA1 activé 78,4% d'entre eux. Facteur de profit : 0,98. Il perd de l'argent dans l'ensemble. Comparez cela à un pullback_reclaim config sur MEGAUSDT avec une forme presque identique — 93,95% de taux de victoire, DCA1 tirant 80,95% du temps, 2 000 transactions — et un facteur de profit de 2.08, un fort gagnant net. Même famille de stratégies, même profil DCA-lourd, même taux de victoire au stade. On imprime de l'argent, on le saigne, et la seule façon de les distinguer est de regarder au-delà du taux de victoire à la taille des gains par rapport à la taille des pertes.
Le mécanisme est simple une fois que vous le voyez : DCA1 convertit certaines transactions qui se seraient arrêtées en petites transactions qui se ferment comme une victoire, ce qui gonfle directement le taux de victoire. Mais cela signifie également que chaque métier sauvé porte plus de capital à un prix moyen inférieur, donc quand le sauvetage ne sera pas à l'exception du trade, la perte sur ce trade est plus importante qu'un stop-out normal ne l'aurait été. Une configuration peut sauver 78 % de ses mauvaises entrées dans de petites victoires et saigner encore plus sur les 22 % qui s'en éloignent que sur le reste — ce qui est exactement ce qui est arrivé à la rangée SENTUSDT ci-dessus.
Ce que je fais réellement avec ça
J'ai arrêté de traiter dca1_rate comme un drapeau rouge de dépistage en soi — sur cet ensemble de données, il est plus proche du contraire, en corrélation avec les configurations qui l'ont rendu GOOD_FOR_DEEP_TEST most often. But I never let a win rate pass review without checking profit factor and expectancy next to it, because win rate and DCA reliance can both look great on the same row that's quietly losing money. That holds for DCA1 specifically — the deeper rescue levels tell a different story. Checking DCA3 instead of DCA1 flips this finding entirely: 217 of my 224 best-looking win rates needed that third, deepest rescue level, and most of them still lost money anyway. If you're running your own DCA-style setup, the Calculateur de survie DCA vous indiquera dans quelle mesure le prix peut évoluer par rapport à votre moyenne avant que vous ne manquiez de capital pour sauver — ce qui est la véritable contrainte d'un backtest propre dca1_rate nombre ne vous montre pas. Et avant de faire confiance à un titre de taux de gain, exécutez-le à travers le calculateur de facteur de profit d'abord, cela prend trente secondes et c'est le nombre qui décide réellement si une stratégie vaut la peine d'être exécutée.
Méthode : 12 331 lignes de notre propre archive de backtest (mêmes données que celles qui alimentent backtest-reports.html), filtré en configurations avec au moins 20 transactions enregistrées pour une moyenne équitable par configuration, couvrant cinq familles de stratégies (micro_momentum, pullback_reclaim, range_bottom_reclaim, range_bounce, volume_reversal) à travers les symboles suivis en direct. dca1_rate, taux de victoire, facteur de profit et espérance sont les propres champs enregistrés du backtester, non dérivés à nouveau.