Стратегия панической покупки акций Джексона Квикфингерслука (QFL)


Дата создания: 2025-08-27 10:06:54 Последнее изменение: 2025-09-02 14:07:43
Копировать: 0 Количество просмотров: 271
2
Подписаться
319
Подписчики

Стратегия панической покупки акций Джексона Квикфингерслука (QFL) Стратегия панической покупки акций Джексона Квикфингерслука (QFL)

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

Что делает умный капитал, когда рынок в панике?

Когда в финансовых рынках бушуют кровопролитные штормы, а розничные инвесторы в панике совершают безумные распродажи, всегда есть группа спокойных трейдеров, которые скрываются в тени. Они не гоняются за падением, а ждут особого момента, когда рынок будет в сильной панике.

QFL-стратегия - это не просто обратное мышление, а сложная количественная система, которая пытается захватить наиболее ценные торговые возможности на рынке и технический отскок после панической распродажи. Название стратегии происходит от прозвища легендарного трейдера, известного тем, что он быстро переписывается во время краха рынка.

Математическая логика под заголовком “паника”

В основе QFL-стратегии лежит выявление двух ключевых уровней цен: базового уровня (Base Level) и уровня отскока (Rebound Level). Основной уровень, полученный путем анализа исторических минимальных цен на закрытие, представляет собой относительно безопасную зону поддержки.

Более того, эта стратегия вводит ATR (средняя реальная волна) для выявления панических распродаж. Когда ценовые колебания превышают определенное количество ATR, система определяет, что рынок имеет аномальные колебания, что часто сопровождается высвобождением панического настроения. Эта конструкция избегает преждевременного входа в нормальные рыночные коррективы и вместо этого фокусируется на поимке истинных рыночных дисбалансов.

Также в стратегии предусмотрены механизмы охлаждения, которые предотвращают частое совершение сделок в короткие сроки. Эта конструкция отражает глубокое понимание рыночной психологии, поскольку настоящие панические распродажи часто требуют времени, чтобы полностью раскрыться, и слишком частое совершение сделок может пропустить оптимальный момент.

Умный выбор из трех моделей прибыли

Стратегия QFL предлагает три различных способа получения прибыли, каждый из которых соответствует различным предпочтениям риска и пониманию рынка:

Средняя ценаПодходит для трейдеров, которые стремятся к стабильной прибыли. Данный метод позволяет сгладить влияние одноразовых сделок и снизить давление на выбор подходящего момента путем расчета средней стоимости всех позиций.

Первый входЭто способ подходит для трейдеров, которые уверены в своевременности рынка и могут быстро закрепить прибыль.

Строка сглаживанияНаиболее тонкая, позволяющая управлять каждой отдельной позицией. Этот способ особенно эффективен в волатильных рынках, позволяя максимально использовать многократные отскоки цены.

Анализ рыночной адаптивности стратегии

По данным ретроспектив, QFL-стратегия хорошо адаптируется к различным рыночным условиям. В трендовых, нисходящих рынках стратегия способна захватить несколько технических отскоков, хотя одноразовые доходы могут быть ограниченными, но выигрыш относительно высок. В шокирующих рынках стратегия выступает лучше, так как отскоки после панических распродаж, как правило, быстрее и более заметны.

Однако существуют и очевидные ограничения стратегии. При сильной восходящей тенденции шансов на панические распродажи относительно мало, и частота торгов стратегии значительно снижается. Кроме того, в случае крайнего системного риска традиционный технический анализ может потерпеть неудачу, и базовый уровень может быть быстро пробит.

Искусство управления рисками

Управление рисками в стратегии QFL проявляется на нескольких уровнях. Во-первых, через ATR динамически корректируется чувствительность для выявления паники, что позволяет стратегии адаптироваться к различным условиям рыночной волатильности. Во-вторых, механизм охлаждения эффективно предотвращает чрезмерную торговлю и защищает безопасность средств.

Что еще более важно, тактика сдерживания хитро сбалансировала жадность и страх. Запросив одновременно удовлетворение целевых показателей прибыли и подтверждение отскока, стратегия избежала преждевременного выхода из игры, а также предотвратила значительное сокращение прибыли.

Мысли о будущей эволюции

С изменением структуры рынка, QFL стратегии также нуждаются в постоянной оптимизации. Внедрение технологий машинного обучения может повысить точность распознавания паники, а комбинация с эмоциональными показателями может повысить прогнозируемость стратегии.

Кроме того, учитывая высокочастотные особенности современных рынков, стратегии могут потребовать работы в более короткие временные рамки, что требует соответствующей корректировки и оптимизации параметров.

Настоящая ценность QFL-стратегии заключается не только в ее прибыльности, но и в том, что она отражает торговую философию, которая позволяет сохранять рациональность в самые темные моменты рынка и проявлять мужество, когда люди боятся. Эта количественная реализация обратного мышления дает современным трейдерам уникальный взгляд на то, как понять и участвовать в финансовых рынках.

Исходный код стратегии
/*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)