
QFL, ATR, PANIC-SELL, REBOUND, MEAN-REVERSION
वित्तीय बाजारों के खूनी तूफान के बीच, जब खुदरा निवेशक घबराहट में पागल हो जाते हैं, तो शांत व्यापारियों का एक समूह चुपके से तैयार होता है। वे गिरावट का पीछा नहीं कर रहे हैं, लेकिन एक विशेष क्षण के लिए बाजार को घेरने के लिए चरम घबराहट की प्रतीक्षा कर रहे हैं। यह जैक्सन क्विकफिंगरस्लुक (क्यूएफएल) रणनीति का मूल दर्शन हैः जब अन्य लोग डरते हैं तो लालच।
क्यूएफएल रणनीति सरल उलटी सोच नहीं है, बल्कि एक परिष्कृत मात्रात्मक प्रणाली है जो बाजार में सबसे मूल्यवान ट्रेडिंग अवसरों को पकड़ने की कोशिश करती है, जो घबराहट में बिकवाली के बाद तकनीकी पलटाव से उत्पन्न होती है। रणनीति का नाम एक पौराणिक व्यापारी के उपनाम से लिया गया है, जो बाजार में गिरावट के दौरान तेजी से कॉपी करने के लिए जाना जाता है।
क्यूएफएल रणनीति का मूल दो महत्वपूर्ण मूल्य स्तरों की पहचान करना है: आधार स्तर और रिबाउंड स्तर। आधार स्तर एक अपेक्षाकृत सुरक्षित समर्थन क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है, जो ऐतिहासिक निचले समापन मूल्य के विश्लेषण के आधार पर गणना की जाती है। जबकि रिबाउंड स्तर हाल के मूल्य उतार-चढ़ाव की सीमा पर आधारित है, जो लाभ के लिए एक संदर्भ प्रदान करता है।
और अधिक सूक्ष्म रूप से, रणनीति ने एटीआर (औसत वास्तविक तरंगों) को घबराहट की बिक्री की पहचान करने के लिए पेश किया। जब कीमतों में एटीआर के एक विशिष्ट गुणांक से अधिक उतार-चढ़ाव होता है, तो सिस्टम बाजार में असामान्य उतार-चढ़ाव का निर्धारण करता है, जो अक्सर घबराहट की भावना के साथ होता है। यह डिजाइन सामान्य बाजार समायोजन में जल्दी से प्रवेश करने से बचता है, लेकिन वास्तविक बाजार असंतुलन को पकड़ने पर ध्यान केंद्रित करता है।
रणनीति में एक शीतलन अवधि तंत्र भी है, जो कम समय में बार-बार व्यापार को रोकता है। यह डिजाइन बाजार मनोविज्ञान की गहरी समझ को दर्शाता है। वास्तविक घबराहट की बिक्री को पूरी तरह से जारी करने के लिए समय की आवश्यकता होती है, और बहुत बार संचालन सबसे अच्छा समय से चूक सकता है।
QFL रणनीति में तीन अलग-अलग प्रकार के मुनाफे की पेशकश की गई है, जिनमें से प्रत्येक अलग-अलग जोखिम वरीयताओं और बाजार की समझ के अनुरूप हैः
औसत मूल्य पैटर्नस्थिर आय की तलाश करने वाले व्यापारियों के लिए उपयुक्त। सभी पदों की औसत लागत की गणना करके, यह विधि एकल व्यापार के प्रभाव को कम कर सकती है और समय पर चयन के दबाव को कम कर सकती है।
पहली बार प्रवेश मोडअधिक चरम, जब तक कि पहला व्यापार लाभ के लक्ष्य को पूरा करता है, तब तक सभी को बंद कर दिया जाता है। यह तरीका बाजार के समय के बारे में आश्वस्त व्यापारियों के लिए उपयुक्त है, जो जल्दी से लाभ को लॉक कर सकते हैं।
बैचों के आधार पर निपटानयह विशेष रूप से अस्थिर बाजारों में प्रभावी है, जो कीमतों के कई रिबाउंड का अधिकतम उपयोग करने में सक्षम है।
रिटर्न्स डेटा के अनुसार, QFL रणनीति ने विभिन्न बाजार स्थितियों में अच्छी अनुकूलनशीलता का प्रदर्शन किया है। ट्रेंडिंग गिरावट वाले बाजारों में, रणनीति कई तकनीकी रिबाउंड्स को पकड़ने में सक्षम है, हालांकि एक बार का रिटर्न सीमित हो सकता है, लेकिन जीत की दर अपेक्षाकृत अधिक है। अस्थिरता वाले बाजारों में, रणनीति का प्रदर्शन अधिक उत्कृष्ट है, क्योंकि घबराहट के बाद रिबाउंड्स अधिक तेज़ और स्पष्ट होते हैं।
हालांकि, इस रणनीति में स्पष्ट सीमाएं भी हैं। मजबूत अपट्रेंड में, घबराहट की बिक्री की संभावना अपेक्षाकृत कम होती है, और रणनीति की ट्रेडिंग आवृत्ति में काफी गिरावट आती है। इसके अलावा, पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण चरम प्रणालीगत जोखिम की घटनाओं में विफल हो सकता है, और आधारभूत स्तरों को जल्दी से मारा जा सकता है।
QFL रणनीति के लिए जोखिम प्रबंधन कई स्तरों पर प्रकट होता है। सबसे पहले, एटीआर के माध्यम से गतिशील रूप से घबराहट की पहचान की संवेदनशीलता को समायोजित करना, जिससे रणनीति को विभिन्न बाजार में उतार-चढ़ाव की स्थिति के लिए अनुकूल बनाया जा सके। दूसरा, शीतलन अवधि तंत्र प्रभावी रूप से ओवर-ट्रेडिंग को रोकता है और धन की सुरक्षा करता है।
इसके अलावा, रणनीति के रोकथाम तंत्र को चालाकी से लालच और भय के बीच संतुलन बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। रणनीति ने दो शर्तों को एक साथ पूरा करने के लिए मांग की है, जो कि लाभप्रदता के लक्ष्य और प्रतिगमन की पुष्टि है, जिससे समय से पहले बाहर निकलने से बचा जा सकता है, और साथ ही साथ लाभ की भारी वापसी को रोकता है।
बाजार संरचना में परिवर्तन के साथ, QFL रणनीतियों को भी निरंतर अनुकूलन की आवश्यकता होती है। मशीन लर्निंग तकनीक की शुरूआत से घबराहट की पहचान की सटीकता में सुधार हो सकता है, जबकि भावनात्मक संकेतकों के संयोजन से रणनीति की भविष्यवाणी क्षमता में वृद्धि हो सकती है।
इसके अलावा, आधुनिक बाजारों की उच्च आवृत्ति विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, रणनीतियों को कम समय सीमा के भीतर संचालित करने की आवश्यकता हो सकती है, जिसके लिए पैरामीटर को तदनुसार समायोजित और अनुकूलित करना आवश्यक है।
QFL रणनीति का वास्तविक मूल्य न केवल इसकी लाभप्रदता में है, बल्कि यह व्यापारिक दर्शन है जो बाजार के सबसे अंधेरे क्षणों में तर्क को बनाए रखता है और जब भीड़ डरती है तो साहस दिखाता है। यह उलटी सोच की मात्रात्मक कार्यान्वयन आधुनिक व्यापारियों को वित्तीय बाजारों को समझने और उनमें भाग लेने के लिए एक अद्वितीय परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है।
/*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)