Strategi Membeli Panik Jackson Quickfingersluc (QFL).


Tarikh penciptaan: 2025-08-27 10:06:54 Akhirnya diubah suai: 2025-09-02 14:07:43
Salin: 0 Bilangan klik: 271
2
fokus pada
319
Pengikut

Strategi Membeli Panik Jackson Quickfingersluc (QFL). Strategi Membeli Panik Jackson Quickfingersluc (QFL).

QFL, ATR, PANIC-SELL, REBOUND, MEAN-REVERSION

Apa yang dilakukan oleh modal pintar ketika pasaran panik?

Dalam ribut darah di pasaran kewangan, apabila pelabur runcit menjual dengan panik, ada sekumpulan pedagang yang tenang di tempat gelap. Mereka tidak mengejar kejatuhan, tetapi menunggu panik yang melampau di pasaran pada saat tertentu. Itulah falsafah utama strategi Jackson Quickfingersluc:

Strategi QFL bukanlah pemikiran terbalik yang mudah, tetapi merupakan sistem kuantitatif yang rumit yang cuba menangkap peluang perdagangan yang paling berharga di pasaran dan membalikkan semula teknikal selepas penjualan panik. Nama strategi ini berasal dari nama samaran seorang pedagang legenda yang terkenal dengan penulisan cepat ketika pasaran runtuh.

Logik Matematik yang Dipercayai oleh Panic

Strategi QFL berpusat pada pengiktirafan dua tahap harga utama: tahap asas dan tahap rebound. Tahap asas dihasilkan dari analisis harga penutupan terendah sejarah dan mewakili kawasan sokongan yang agak selamat.

Lebih halus lagi, strategi ini memperkenalkan ATR (Average True Ratio) untuk mengenal pasti penjualan panik. Apabila harga bergelombang melebihi beberapa kali ganda ATR, sistem menentukan bahawa pasaran mengalami turun naik yang tidak normal, yang sering disertai dengan pelepasan perasaan panik. Reka bentuk ini mengelakkan masuk terlalu awal dalam penyesuaian pasaran biasa, tetapi memberi tumpuan kepada menangkap ketidakseimbangan pasaran sebenar.

Strategi ini juga menyediakan mekanisme tempoh sejuk untuk mengelakkan perdagangan yang kerap dalam masa yang singkat. Reka bentuk ini mencerminkan pemahaman yang mendalam tentang psikologi pasaran. Penjualan panik yang benar-benar sering memerlukan masa untuk dibebaskan sepenuhnya, dan operasi yang terlalu kerap mungkin kehilangan masa terbaik.

Tiga pilihan bijak untuk model keuntungan

Strategi QFL menawarkan tiga cara yang berbeza untuk mendapatkan keuntungan, masing-masing sesuai dengan pilihan risiko dan pemahaman pasaran yang berbeza:

Model harga purataSesuai untuk peniaga yang mencari keuntungan yang mantap. Dengan mengira kos purata semua pegangan, kaedah ini dapat meratakan kesan perdagangan tunggal dan mengurangkan tekanan untuk memilih masa.

Mod kemasukan pertamaLebih agresif, apabila perdagangan pertama mencapai matlamat keuntungan, semua posisi akan ditutup. Cara ini sesuai untuk pedagang yang yakin dengan masa pasaran, yang dapat mengunci keuntungan dengan cepat.

Modul pelongsongan berbatchPaling halus, membolehkan pengurusan setiap kedudukan yang berasingan. Cara ini sangat berkesan di pasaran yang lebih bergolak, yang dapat memaksimumkan penggunaan harga yang berulang.

Analisis kesesuaian pasaran strategi

Dari data retrospeksi, strategi QFL menunjukkan kesesuaian yang baik dalam pelbagai keadaan pasaran. Dalam pasaran turun yang sedang tren, strategi dapat menangkap beberapa pantulan teknikal, walaupun keuntungan tunggal mungkin terhad, tetapi peluang menangnya agak tinggi. Dalam pasaran goyah, strategi ini lebih baik, kerana pantulan selepas penjualan panik cenderung lebih cepat dan jelas.

Walau bagaimanapun, strategi ini juga mempunyai batasan yang jelas. Dalam trend menaik yang kuat, peluang untuk menjual panik adalah agak kecil, dan frekuensi perdagangan strategi akan menurun dengan ketara. Di samping itu, dalam peristiwa risiko sistemik yang melampau, analisis teknikal tradisional mungkin gagal, dan paras asas mungkin terjatuh dengan cepat.

Seni Pengurusan Risiko

Pengurusan risiko strategi QFL ditunjukkan dalam beberapa tahap. Pertama, dengan menyesuaikan sensitiviti pengenalan panik secara dinamik melalui ATR, strategi dapat disesuaikan dengan keadaan pasaran yang berfluktuasi. Kedua, mekanisme tempoh sejuk berkesan mencegah perdagangan berlebihan dan melindungi keselamatan dana.

Lebih-lebih lagi, mekanisme penangguhan strategi ini direka dengan bijak untuk mengimbangi antara keserakahan dan ketakutan. Dengan meminta kedua-dua syarat untuk memenuhi matlamat keuntungan dan pengesahan rebound, strategi ini mengelakkan pelarian awal, dan juga mencegah penarikan balik keuntungan yang besar.

Berfikir tentang evolusi masa depan

Strategi QFL juga perlu terus dioptimumkan dengan perubahan struktur pasaran. Pengenalan teknologi pembelajaran mesin mungkin meningkatkan ketepatan pengenalan panik, sementara gabungan penunjuk emosi mungkin meningkatkan kemampuan strategi untuk meramalkan.

Di samping itu, memandangkan ciri-ciri frekuensi tinggi pasaran moden, strategi mungkin perlu dijalankan dalam jangka masa yang lebih singkat, yang memerlukan penyesuaian dan pengoptimuman parameter yang sesuai.

Nilai sebenar strategi QFL bukan hanya dalam kemampuannya untuk menghasilkan keuntungan, tetapi juga dalam falsafah perdagangan yang diilhamkan olehnya, iaitu berfikiran rasional pada saat-saat paling gelap di pasaran dan menunjukkan keberanian ketika orang ramai takut. Implementasi kuantitatif pemikiran terbalik ini memberikan perspektif yang unik kepada pedagang moden untuk memahami dan terlibat dalam pasaran kewangan.

Kod sumber strategi
/*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)