Jackson Quickfingersluc (QFL) Panikkaufstrategie
ianzeng123
QFL, ATR, PANIC-SELL, REBOUND, MEAN-REVERSION
Was macht Smart Money, wenn die Märkte in Panik geraten?
In einem Blutsturm auf den Finanzmärkten, wenn die Einzelhändler aus Panik verrückt verkaufen, gibt es immer eine Gruppe von ruhigen Händlern, die sich im Hintergrund aufstellen. Sie jagen nicht nach dem Absturz, sondern warten auf einen besonderen Moment, in dem die extreme Panik der Märkte ausbrechen wird. Das ist die Kernphilosophie der Jackson Quickfingersluc-Strategie: Gier, wenn andere Angst haben.
Die QFL-Strategie ist kein einfaches Rückwärtsdenken, sondern ein ausgeklügeltes System der Quantifizierung, das versucht, den technischen Rückschlag nach einem Panikverkauf der wertvollsten Handelschancen im Markt zu erfassen. Die Strategie hat ihren Namen von dem Spitznamen eines legendären Händlers, der berühmt dafür war, bei einem Marktcrash schnell zu unterschreiben.
Mathematische Logik der Panik
Der Kern der QFL-Strategie besteht darin, zwei Schlüsselpreise zu identifizieren: die Basis- und die Rebound-Level. Die Basis-Level wird durch die Analyse der historischen niedrigsten Schlusskosten berechnet und stellt eine relativ sichere Unterstützungsregion dar. Die Rebound-Level basiert auf der Bandbreite der jüngsten Preisschwankungen und dient als Referenz für die Gewinnung.
Noch subtiler ist, dass die Strategie ATR (Average True Range) einführt, um Panikverkäufe zu erkennen. Wenn die Preise über ein bestimmtes Vielfaches des ATR schwanken, beurteilt das System, dass ein außergewöhnlicher Marktschwankungen auftritt, was oft mit einer Freisetzung von Panik begleitet wird. Diese Design vermeidet eine zu frühzeitige Einnahme in eine normale Marktanpassung und konzentriert sich stattdessen darauf, echte Marktungleichgewichte zu erfassen.
Die Strategie bietet auch eine Abkühlungsphase, um zu verhindern, dass häufige Transaktionen in kurzer Zeit stattfinden. Die Konstruktion zeigt ein tiefes Verständnis für die Marktpsychologie. Wahre Panikverkäufe benötigen oft Zeit, um sich vollständig zu lösen, und zu häufige Transaktionen können den besten Zeitpunkt verpassen.
Drei kluge Entscheidungen im Profitmodell
Die QFL-Strategie bietet drei verschiedene Möglichkeiten, um Gewinne zu erzielen, die jeweils unterschiedlichen Risikopräferenzen und Marktverständnissen entsprechen:
Durchschnittliche PreismodelleDiese Methode ermöglicht es, die Auswirkungen von Einzelgeschäften durch Berechnung der durchschnittlichen Kosten für alle Positionen zu vereinfachen und den Druck auf die Wahl des richtigen Zeitraums zu reduzieren.
Erstmalige AufnahmeDie Strategie ist eher aggressiv, wenn der erste Handel das gewünschte Ergebnis erzielt, wird der gesamte Handel platziert. Diese Methode ist für Trader geeignet, die überzeugt sind, dass der Markt zeitnah ist und schnell Gewinne erzielen können.
Bündelung der BilanzDie Feinheitlichkeit erlaubt die Verwaltung von einzelnen Positionen. Diese Methode ist besonders effektiv in einem stark bewegten Markt und ermöglicht die maximale Nutzung von mehreren Preisrückschlägen.
Analyse der Markttauglichkeit der Strategie
Die QFL-Strategie zeigte eine gute Anpassungsfähigkeit in verschiedenen Marktumgebungen. In tendenziell fallenden Märkten konnte die Strategie mehrere technische Rebounds erfassen, wobei die Einzelleistungen möglicherweise begrenzt waren, aber die Gewinnrate relativ hoch war. In den Schaukelmärkten zeigte sich die Strategie noch besser, da die Rebounds nach einem Panikverkauf tendenziell schneller und deutlicher waren.
Es gibt jedoch auch deutliche Einschränkungen der Strategie. In einem starken Aufwärtstrend gibt es relativ wenig Chancen für Panikverkäufe, und die Handelsfrequenz der Strategie sinkt deutlich. Darüber hinaus kann die herkömmliche technische Analyse in einem Fall von extremem systemischem Risiko versagen und das Basisniveau kann schnell durchbrochen werden.
Die Kunst des Risikomanagements
Das Risikomanagement der QFL-Strategie zeigt sich auf mehreren Ebenen. Erstens wird die Sensitivität der Panikerkennung durch ATR dynamisch angepasst, so dass die Strategie sich an unterschiedliche Marktschwankungen anpassen kann. Zweitens verhindert der Abkühlungszeitrahmen effektiv Übertriebe und schützt die Sicherheit der Gelder.
Was noch wichtiger ist, ist, dass der Stoppmechanismus der Strategie ein geschicktes Gleichgewicht zwischen Gier und Angst herstellt. Die Strategie verhindert einen vorzeitigen Ausstieg durch die gleichzeitige Erfüllung der Gewinnziele und die Bestätigung der Rebound, und verhindert gleichzeitig einen starken Rückzug der Gewinne.
Die Zukunft der Evolution
Die Einführung von maschinellen Lerntechnologien könnte die Genauigkeit der Panikerkennung verbessern, während die Kombination von Emotionsindikatoren die Prognosefähigkeit der Strategie verbessern könnte.
Darüber hinaus können Strategien aufgrund der hohen Frequenz der modernen Märkte in kürzeren Zeitrahmen ausgeführt werden, was eine entsprechende Anpassung und Optimierung der Parameter erfordert.
Der wahre Wert der QFL-Strategie liegt nicht nur in ihrer Profitabilität, sondern auch in der Trading-Philosophie, die sie ausdrückt: Rationalität in den dunkelsten Momenten des Marktes und Mut in der Angst vor der Masse. Diese quantitative Umsetzung des Umkehrgedankens bietet den modernen Händlern eine einzigartige Perspektive, um die Finanzmärkte zu verstehen und daran teilzunehmen.
/*backtest
start: 2025-05-01 00:00:00
end: 2025-08-26 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","tradesMode":"1"}]
*/
//@version=6
strategy("Jackson Quickfingersluc (QFL) Strategy", overlay=true)
// Parameters
baseLevelMultiplier = input.float(1, title="Base Level Multiplier", minval=0.1, maxval=1.0, step=0.05)
reboundMultiplier = input.float(0.8, title="Rebound Level Multiplier", minval=0.0001, maxval=1.0, step=0.01) // Multiplier for range of past candles
lookBackPeriod = input.int(50, title="Look-back Period", minval=10)
atrPeriod = input.int(14, title="ATR Period", minval=1)
atrMultiplier = input.float(1.2, title="Panic Sell ATR Multiplier", minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1) // Multiplier for ATR threshold
panicSellPercentage = input.float(0.005, title="Panic Sell Percentage Below Base Level", step=0.0001) // Percentage below base level for panic sell
exitProfitThreshold = input.float(0.01, title="Exit Profit Threshold", minval=0.001, maxval=0.1, step=0.001) // Minimum profit threshold (e.g., 1%)
takeProfitOption = input.string("avg_price", title="Take Profit Option", options=["avg_price", "first_entry", "each_position"]) // TP option selection
rangeBars = input.int(3, title="Number of Bars for Range Calculation", minval=1) // Input for number of bars for range calculation
cooldownBars = input.int(5, title="Cooldown Period (Bars)", minval=1) // Input for cooldown period after a buy
// Calculate Base Level
lowestClose = ta.lowest(close, lookBackPeriod)
baseLevel = lowestClose[1] * baseLevelMultiplier
// Calculate Rebound Level as a multiplier of the range of the last 'rangeBars' bars
rangeLastBars = ta.highest(high, rangeBars) - ta.lowest(low, rangeBars)
reboundLevel = reboundMultiplier * rangeLastBars + baseLevel
// Plotting base and rebound levels
plot(baseLevel, color=color.green, linewidth=2, title="Base Level")
plot(reboundLevel, color=color.red, linewidth=2, title="Rebound Level")
// Calculate ATR
atrValue = ta.atr(atrPeriod)
// Factorial average and panic sell movement calculation
var bool panicSellMovement = false
// Loop through each range and check for panic sell condition
for bar_i = 1 to rangeBars+1
currentBarRange = high[bar_i - 1] - low[bar_i - 1] // Current bar range
rangeOfLastXBars = ta.highest(high, bar_i) - ta.lowest(low, bar_i) // Range of the last `bar_i` bars
// Condition 1: Check if the average range of the last `bar_i` bars exceeds ATR multiplier
if (rangeOfLastXBars / bar_i) > atrMultiplier * atrValue
panicSellMovement := true
break // Exit the loop immediately
// Condition 2: Check if the current bar range exceeds ATR multiplier
if currentBarRange > atrMultiplier * atrValue
panicSellMovement := true
break // Exit the loop immediately
// Define the adjusted base level threshold for panic sell (base level - percentage)
panicSellThreshold = baseLevel[0] * (1 - panicSellPercentage)
// Define panic sell condition with base level check and the panic sell percentage threshold
isPanicSell = low < panicSellThreshold and panicSellMovement
// Define rebound condition
isRebound = close > reboundLevel
// Track the last entry bar index
var float lastEntryBar = na
// Store entry prices for each position in an array
var float[] entryPrices = na
var float[] entrySizes = na
bool exit_cond = false
if (na(entryPrices))
entryPrices := array.new_float(0)
if (na(entrySizes))
entrySizes := array.new_float(0)
// Strategy to simulate buys and sells (for backtesting purposes)
entry_cond = isPanicSell and (na(lastEntryBar) or (bar_index - lastEntryBar) > cooldownBars)
if entry_cond
strategy.entry("Buy", strategy.long)
lastEntryBar := bar_index // Set last entry bar to current bar index
// Store the entry price and size for this new position
array.push(entryPrices, close)
array.push(entrySizes, strategy.position_size)
isTakeProfitCondition(entryPrice) =>
profitPercentage = (close - entryPrice) / entryPrice
profitCondition = profitPercentage >= exitProfitThreshold
reboundCondition = isRebound
profitCondition and reboundCondition
// Check TP condition based on selected option
if takeProfitOption == "avg_price"
avgEntryPrice = strategy.position_avg_price
if isTakeProfitCondition(avgEntryPrice)
exit_cond := true
strategy.close("Buy")
else if takeProfitOption == "first_entry"
firstEntryPrice = strategy.opentrades.entry_price(0)
if isTakeProfitCondition(firstEntryPrice)
exit_cond := true
strategy.close("Buy")
else if takeProfitOption == "each_position"
// Ensure we only check when there is at least one entry
if array.size(entryPrices) > 0
// Loop until there are no more entries left
i = 0
while i < array.size(entryPrices)
entryPrice = array.get(entryPrices, i)
positionSize = array.get(entrySizes, i)
// Check profit condition for each position
if isTakeProfitCondition(entryPrice)
exit_cond := true
// Remove the entry price and size from the arrays once the position is closed
array.remove(entryPrices, i)
array.remove(entrySizes, i)
strategy.close("Buy", qty=positionSize) // Close only the position that reached the target
else
// Only increment the index if the current entry is not closed
i := i + 1
// Trigger BUY alert
if entry_cond
alert("BUY ALERT: Panic Sell condition triggered", alert.freq_once_per_bar)
// Trigger SELL alert
if exit_cond
alert("SELL ALERT: Exit condition met (take profit or rebound)", alert.freq_once_per_bar)