Stratégie d'achat panique de Jackson Quickfingersluc (QFL)
ianzeng123
QFL, ATR, PANIC-SELL, REBOUND, MEAN-REVERSION
Qu’est-ce que font les fonds intelligents quand les marchés sont en panique ?
Dans les tempêtes sanglantes des marchés financiers, il y a toujours un groupe de traders calmes dans l’ombre quand les investisseurs de détail se déchaînent dans la panique. Ils ne sont pas à la poursuite d’une chute, mais dans l’attente d’un moment particulier de panique extrême pour faire exploser le marché. C’est la philosophie centrale de la stratégie de Jackson Quickfingersluc: être avide quand les autres ont peur.
La stratégie QFL n’est pas une simple réflexion inverse, mais un système quantitatif sophistiqué qui tente de capturer le rebond technique des transactions les plus précieuses sur le marché après une vente panique. Le nom de la stratégie provient du surnom d’un trader légendaire connu pour sa rapidité à copier-coller les titres lors d’une chute de marché.
La logique mathématique sous-jacente à la panique
Le cœur de la stratégie QFL est d’identifier deux niveaux de prix clés: le niveau de référence (Base Level) et le niveau de rebond (Rebound Level). Le niveau de référence est calculé à partir de l’analyse des cours de clôture historiques les plus bas et représente une zone de support relativement sûre.
Plus subtilement, la stratégie introduit l’ATR (Average True Range) pour identifier les soldes de panique. Lorsque les fluctuations de prix dépassent un certain nombre de multiples de l’ATR, le système détermine que le marché est anormalement fluctuant, ce qui est souvent accompagné d’une libération de panique. Cette conception évite une entrée prématurée dans les ajustements normaux du marché et se concentre plutôt sur la capture des véritables déséquilibres du marché.
La stratégie a également mis en place un mécanisme de période de refroidissement pour empêcher les transactions fréquentes dans un court laps de temps. Cette conception reflète une profonde compréhension de la psychologie du marché. Les véritables ventes paniquées ont souvent besoin de temps pour être pleinement libérées, et les opérations trop fréquentes peuvent manquer le meilleur moment.
Trois modèles de profit à choisir judicieusement
Les stratégies QFL offrent trois modes de réalisation de bénéfices différents, chacun correspondant à des préférences de risque et à des perceptions de marché différentes:
Modèle de prix moyenCette méthode permet d’atténuer l’impact d’une seule transaction en calculant le coût moyen de tous les dépôts et en réduisant la pression sur le choix du moment opportun.
Mode d’entrée pour la première foisLes traders qui ont confiance dans le timing du marché peuvent ainsi rapidement verrouiller leurs bénéfices.
Modèle de placement par lotsLa plus fine, qui permet la gestion de chaque position indépendante. Cette méthode est particulièrement efficace dans les marchés plus volatiles, permettant de maximiser l’utilisation de plusieurs rebonds de prix.
Analyse de l’adaptation au marché de la stratégie
D’après les données de retracement, la stratégie QFL a montré une bonne adaptabilité dans différents environnements de marché. Dans les marchés tendanciels baissiers, la stratégie a été capable de capturer plusieurs rebonds techniques, bien que les gains uniques puissent être limités, mais le taux de victoire est relativement élevé. Dans les marchés choquants, la stratégie a été plus performante, car les rebonds après les ventes paniquées ont tendance à être plus rapides et plus visibles.
Cependant, il existe également des limites évidentes à la stratégie. Dans une forte tendance à la hausse, il y a relativement peu de chances de panique et la fréquence des transactions de la stratégie est considérablement réduite. De plus, dans un événement de risque systémique extrême, l’analyse technique traditionnelle peut échouer et les niveaux de référence peuvent être rapidement brisés.
L’art de la gestion des risques
La gestion des risques de la stratégie QFL se manifeste à plusieurs niveaux. Premièrement, la sensibilité de l’identification de la panique est ajustée dynamiquement via l’ATR, ce qui permet à la stratégie de s’adapter à différents environnements de fluctuation du marché. Deuxièmement, le mécanisme de période de refroidissement empêche efficacement les transactions excessives et protège la sécurité des fonds.
Plus important encore, le mécanisme de freinage de la stratégie a été habilement conçu pour équilibrer la cupidité et la peur. En exigeant à la fois la satisfaction de l’objectif de profit et la confirmation du rebond, la stratégie a évité les sorties prématurées, tout en empêchant le retrait massif des bénéfices.
Une réflexion sur l’évolution future
L’introduction de technologies d’apprentissage automatique pourrait améliorer l’exactitude de la détection de la panique, tandis que la combinaison d’indicateurs d’émotion pourrait renforcer la capacité de prévision de la stratégie.
En outre, compte tenu des caractéristiques de haute fréquence des marchés modernes, les stratégies peuvent avoir besoin de fonctionner dans un délai plus court, ce qui nécessite un ajustement et une optimisation correspondants des paramètres.
La véritable valeur de la stratégie QFL réside non seulement dans sa rentabilité, mais aussi dans la philosophie de négociation qu’elle incarne: rester raisonnable dans les moments les plus sombres du marché et faire preuve de courage lorsque la foule est effrayée. Cette mise en œuvre quantitative de la pensée inverse offre aux traders modernes une perspective unique pour comprendre et participer aux marchés financiers.
/*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)