
QFL, ATR, PANIC-SELL, REBOUND, MEAN-REVERSION
Dalam badai darah di pasar keuangan, ketika investor ritel terburu-buru menjual karena panik, selalu ada sekelompok pedagang yang tenang di tempat gelap. Mereka tidak mengejar penurunan, tetapi menunggu untuk momen khusus untuk memicu panik ekstrim di pasar. Ini adalah filosofi inti dari strategi Jackson Quickfingersluc:
Strategi QFL bukanlah pemikiran mundur yang sederhana, tetapi merupakan sistem kuantitatif yang rumit yang mencoba untuk menangkap peluang perdagangan paling berharga di pasar yang muncul dari bouncing teknis setelah penjualan panik. Nama strategi ini berasal dari julukan seorang pedagang legendaris yang terkenal karena penyaluran cepatnya ketika pasar runtuh.
Inti dari strategi QFL adalah mengidentifikasi dua tingkat harga kunci: level dasar dan level rebound. Level dasar diperoleh dari analisis harga penutupan terendah yang pernah terjadi, dan merupakan area dukungan yang relatif aman. Level rebound didasarkan pada rentang pergerakan harga baru-baru ini, dan memberikan referensi untuk mengambil keuntungan.
Lebih subtle lagi, strategi ini memperkenalkan ATR (Average True Rate) untuk mengidentifikasi panic selling. Sistem ini menilai bahwa pasar mengalami fluktuasi yang tidak biasa ketika harga berfluktuasi melebihi beberapa kali lipat dari ATR, yang sering disertai dengan pelepasan perasaan panik. Desain ini menghindari masuk terlalu awal dalam penyesuaian pasar normal, tetapi berfokus pada menangkap ketidakseimbangan pasar yang sebenarnya.
Strategi ini juga mengatur mekanisme cooling period untuk mencegah perdagangan yang terlalu sering dalam waktu yang singkat. Desain ini mencerminkan pemahaman mendalam tentang psikologi pasar. Penjualan panik yang benar-benar sering membutuhkan waktu untuk sepenuhnya dilepaskan, dan operasi yang terlalu sering dapat melewatkan waktu terbaik.
Strategi QFL menawarkan tiga cara yang berbeda untuk mendapatkan keuntungan, masing-masing sesuai dengan preferensi risiko dan pemahaman pasar yang berbeda:
Model harga rata-rataCocok untuk pedagang yang mencari keuntungan yang stabil. Dengan menghitung biaya rata-rata untuk semua kepemilikan, metode ini dapat merampingkan dampak perdagangan tunggal dan mengurangi tekanan untuk memilih waktu.
Mode pertama kali masukCara ini cocok untuk pedagang yang yakin akan waktu pasar dan dapat mengunci keuntungan dengan cepat.
Modus pelunasan batchMetode ini sangat efektif di pasar yang berfluktuasi besar, dan dapat memaksimalkan manfaat dari banyak bouncing harga.
Dari data retrospektif, strategi QFL menunjukkan adaptasi yang baik dalam berbagai lingkungan pasar. Dalam pasar yang sedang tren, strategi dapat menangkap beberapa bouncing teknis, meskipun keuntungan tunggal mungkin terbatas, tetapi peluang menang relatif tinggi. Dalam pasar yang bergoyang, strategi berkinerja lebih baik, karena bouncing setelah panic selling cenderung lebih cepat dan jelas.
Namun, strategi ini juga memiliki keterbatasan yang jelas. Dalam tren bullish yang kuat, peluang untuk panic selling relatif kecil, dan frekuensi perdagangan strategi akan turun secara signifikan. Selain itu, dalam peristiwa risiko sistemik yang ekstrim, analisis teknis tradisional mungkin gagal, dan tingkat acuan dapat dengan cepat ditembus.
Manajemen risiko dalam strategi QFL terwujud dalam beberapa tingkatan. Pertama, dengan mengadaptasi sensitivitas identifikasi kepanikan secara dinamis melalui ATR, sehingga strategi dapat beradaptasi dengan lingkungan pasar yang berfluktuasi. Kedua, mekanisme periode dingin secara efektif mencegah overtrading dan melindungi keamanan dana.
Lebih penting lagi, mekanisme penangguhan strategi ini dirancang untuk menyeimbangkan antara keserakahan dan ketakutan. Strategi ini menghindari kekalahan prematur dan juga mencegah penarikan besar-besaran dari keuntungan dengan meminta untuk memenuhi tujuan keuntungan dan konfirmasi bouncing.
Strategi QFL juga perlu terus dioptimalkan seiring dengan perubahan struktur pasar. Pengenalan teknologi pembelajaran mesin dapat meningkatkan akurasi identifikasi panik, sementara kombinasi indikator emosi dapat meningkatkan kemampuan strategi untuk memprediksi.
Selain itu, mengingat karakteristik frekuensi tinggi pasar modern, strategi mungkin perlu dijalankan dalam kerangka waktu yang lebih singkat, yang mengharuskan penyesuaian dan pengoptimalan parameter yang sesuai.
Nilai sebenarnya dari strategi QFL tidak hanya terletak pada profitabilitasnya, tetapi juga pada filosofi perdagangan yang di dalamnya tertuang untuk tetap rasional di saat-saat tergelap di pasar dan berani ketika orang-orang takut. Implementasi kuantitatif dari pemikiran terbalik ini memberikan perspektif unik bagi pedagang modern untuk memahami dan berpartisipasi dalam pasar keuangan.
/*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)