🏦 DCA BOT & BACKTRADER: Acumula con Sistema
Dollar Cost Averaging automatizado + Backtrader para testear cualquier estrategia con datos reales
Semanas 7-8: Estrategias Algorítmicas
DCA vs Lump Sum
Backtrader framework
Custom strategy
Analyzers integrados
🏦 Piénsalo así: El
DCA (Dollar Cost Averaging) es como pagar la Netflix: no importa si el precio de la acción subió o bajó este mes ” inviertes $100 fijos cada mes. Si el precio baja, compras más unidades. Si sube, compras menos. Al final, tu precio promedio es mejor que quien invirtió todo de golpe en el momento equivocado.
Backtrader es el laboratorio de estrategias más popular en Python: tiene feeds de datos, broker simulado, comisiones reales y más de 30 indicadores incorporados.
📚 Fuentes: Backtrader docs: backtrader.com · Malkiel, B.G. (2019) ” "A Random Walk Down Wall Street". Norton. (DCA como estrategia pasiva) · Tharp, V. (2008) ” "Trade Your Way to Financial Freedom"
DCA vs Lump Sum vs HODL
Python ” DCA Automation
import schedule, time
import ccxt
exchange = ccxt.binance({'apiKey': API_KEY, 'secret': SECRET})
def dca_buy(symbol='BTC/USDT', usd_amount=500):
# Obtener precio actual
ticker = exchange.fetch_ticker(symbol)
price = ticker['last']
qty = usd_amount / price
# Redondear al mínimo del exchange
market = exchange.markets[symbol]
qty = exchange.amount_to_precision(symbol, qty)
# Ejecutar orden de mercado
order = exchange.create_market_buy_order(symbol, qty)
log_trade(symbol, price, qty, usd_amount)
send_telegram(f"… DCA: {qty} BTC @ ${price:,.0f}")
return order
# Ejecutar cada primer día del mes a las 9:00 AM
schedule.every().month.at("09:00").do(dca_buy)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(60)
🏦 El DCA funciona mejor en activos con tendencia alcista de largo plazo. Configura tu estrategia y observa cómo el precio promedio se suaviza en mercados volátiles.