جیکسن کوئیک فنگرسلوک (کیو ایف ایل) گھبراہٹ کی خریداری کی حکمت عملی


تخلیق کی تاریخ: 2025-08-27 10:06:54 آخر میں ترمیم کریں: 2025-09-02 14:07:43
کاپی: 0 کلکس کی تعداد: 271
2
پر توجہ دیں
319
پیروکار

جیکسن کوئیک فنگرسلوک (کیو ایف ایل) گھبراہٹ کی خریداری کی حکمت عملی جیکسن کوئیک فنگرسلوک (کیو ایف ایل) گھبراہٹ کی خریداری کی حکمت عملی

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

جب مارکیٹ میں خوف و ہراس ہے تو سمارٹ فنڈز کیا کر رہے ہیں؟

مالیاتی منڈیوں کے خون کے طوفان میں ، جب خوردہ سرمایہ کاروں نے خوف و ہراس کی وجہ سے پاگل فروخت کی تو ، ایک پرسکون تاجروں کا ایک گروپ پوشیدہ طور پر ترتیب دیا گیا تھا۔ وہ گرنے کا پیچھا نہیں کر رہے تھے ، بلکہ ایک خاص لمحے کے لئے مارکیٹ کو مارنے کے لئے انتہائی خوف کا انتظار کر رہے تھے۔ یہ جیکسن کی کوئکفنگرس لوک (QFL) حکمت عملی کا بنیادی فلسفہ ہے: جب دوسروں کو خوف آتا ہے تو لالچ۔

کیو ایف ایل حکمت عملی محض الٹا سوچ نہیں ہے بلکہ یہ ایک نفیس مقداری نظام ہے جو مارکیٹ میں سب سے زیادہ قیمتی تجارت کے مواقع کو پکڑنے کی کوشش کرتا ہے اور خوفناک فروخت کے بعد تکنیکی ردعمل کو روکتا ہے۔ اس حکمت عملی کا نام ایک افسانوی تاجر کے عرفیت سے لیا گیا ہے جو مارکیٹ کے خاتمے کے وقت تیزی سے نقل کرنے کے لئے مشہور ہے۔

خوف و ہراس کی ریاضی کی منطق

کیو ایف ایل حکمت عملی کا بنیادی مقصد دو اہم قیمتوں کی نشاندہی کرنا ہے: بیس لیول اور ریبونڈ لیول۔ بیس لیول تاریخی کم سے کم اختتامی قیمتوں کے تجزیے کے ذریعہ تیار کیا گیا ہے ، جو ایک نسبتا safe محفوظ معاون علاقے کی نمائندگی کرتا ہے۔ جبکہ ریبونڈ لیول حالیہ قیمتوں میں اتار چڑھاؤ کی حد پر مبنی ہے ، جو منافع کے لئے ایک حوالہ فراہم کرتا ہے۔

اس سے بھی زیادہ ، حکمت عملی نے خوفناک فروخت کی نشاندہی کرنے کے لئے اے ٹی آر (اوسط حقیقی طول و عرض) کو متعارف کرایا ہے۔ جب قیمتوں میں اتار چڑھاؤ اے ٹی آر کے ایک خاص ضرب سے زیادہ ہوتا ہے تو ، نظام غیر معمولی اتار چڑھاؤ کا تعین کرتا ہے ، جو اکثر خوفناک جذبات کی رہائی کے ساتھ ہوتا ہے۔ یہ ڈیزائن معمول کی مارکیٹ کی ایڈجسٹمنٹ میں بہت جلد کھیلنے سے گریز کرتا ہے ، اور اس کے بجائے حقیقی مارکیٹ کے عدم توازن کو پکڑنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔

اس حکمت عملی میں ٹھنڈک کا دورانیہ بھی شامل ہے تاکہ قلیل وقت میں بار بار تجارت سے بچایا جاسکے۔ یہ ڈیزائن مارکیٹ کی نفسیات کی گہری تفہیم کی عکاسی کرتا ہے۔ حقیقی طور پر گھبراہٹ کی فروخت کو مکمل طور پر جاری ہونے میں وقت لگتا ہے ، اور بہت زیادہ بار بار چلنے سے بہترین وقت ضائع ہوسکتا ہے۔

منافع کے تین طریقوں میں سے ایک کا انتخاب

کیو ایف ایل حکمت عملی میں تین مختلف منافع بخش طریقے پیش کیے گئے ہیں ، جن میں سے ہر ایک مختلف خطرے کی ترجیحات اور مارکیٹ کی تفہیم کے مطابق ہے۔

اوسط قیمتوں کا نمونہمستحکم آمدنی کے حصول کے خواہاں تاجروں کے لئے موزوں ہے۔ یہ طریقہ تمام پوزیشنوں کی اوسط لاگت کا حساب کتاب کرکے ایک ہی تجارت کے اثرات کو ہموار کرسکتا ہے ، اور وقت کے انتخاب کے دباؤ کو کم کرسکتا ہے۔

پہلی بار داخلہ موڈاس طرح کی حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے ، آپ کو اپنے ٹریڈنگ اکاؤنٹ کو غیر فعال کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ اس طرح کی حکمت عملی کا استعمال کرتے ہوئے ، آپ کو اپنے ٹریڈنگ اکاؤنٹ کو غیر فعال کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔

بیچوں کو صاف کرنے کا طریقہانتہائی نفیس ، ہر پوزیشن کو آزادانہ طور پر منظم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ طریقہ خاص طور پر زیادہ اتار چڑھاؤ والی مارکیٹوں میں موثر ہے ، جس سے قیمتوں میں متعدد ردوبدل کا زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھایا جاسکتا ہے۔

حکمت عملی کے لئے مارکیٹ کی موافقت کا تجزیہ

ریٹائرمنٹ کے اعداد و شمار کے مطابق ، کیو ایف ایل حکمت عملی نے مختلف مارکیٹ کے ماحول میں اچھی طرح سے موافقت کا مظاہرہ کیا۔ رجحان سازی کی گرتی ہوئی مارکیٹوں میں ، حکمت عملی متعدد تکنیکی الٹ کو پکڑنے کے قابل ہے ، اگرچہ ایک بار کی آمدنی محدود ہوسکتی ہے ، لیکن جیتنے کی شرح نسبتا high زیادہ ہے۔ جھٹکے والی مارکیٹوں میں ، حکمت عملی کی کارکردگی اور بھی عمدہ ہے ، کیونکہ خوفناک فروخت کے بعد الٹنا زیادہ تیز اور واضح ہوتا ہے۔

تاہم ، اس حکمت عملی کی واضح حدود بھی ہیں۔ مضبوط اوپر جانے والے رجحانات میں ، گھبراہٹ کی فروخت کا امکان نسبتا less کم ہوتا ہے ، اور حکمت عملی کی تجارت کی فریکوئنسی نمایاں طور پر کم ہوجاتی ہے۔ اس کے علاوہ ، نظاماتی خطرے کے انتہائی واقعات میں ، روایتی تکنیکی تجزیہ ناکام ہوسکتا ہے ، اور بیس لیول کو تیزی سے نشانہ بنایا جاسکتا ہے۔

خطرے کے انتظام کا فن

QFL حکمت عملی کے خطرے کا انتظام متعدد سطحوں پر ظاہر ہوتا ہے۔ پہلے ، اے ٹی آر کے ذریعے خوف و ہراس کی شناخت کی حساسیت کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنا ، حکمت عملی کو مختلف مارکیٹ میں اتار چڑھاؤ کے ماحول کے مطابق ڈھالنے کے قابل بناتا ہے۔ دوسرا ، ٹھنڈک کی مدت کا طریقہ کار زیادہ تجارت کو روکنے اور فنڈز کی حفاظت کو مؤثر طریقے سے روکتا ہے۔

مزید اہم بات یہ ہے کہ حکمت عملی کا روک تھام کا طریقہ کار لالچ اور خوف کے مابین ایک ہوشیار توازن کو ڈیزائن کرتا ہے۔ حکمت عملی نے منافع کے اہداف کو پورا کرنے اور باؤنس کی توثیق دونوں شرائط کو پورا کرنے کی ضرورت سے بچنے سے بچنے کے ساتھ ساتھ منافع کی بڑے پیمانے پر واپسی کو روکنے سے بھی بچایا ہے۔

مستقبل کے ارتقاء کے بارے میں

مارکیٹ کے ڈھانچے میں مسلسل تبدیلی کے ساتھ ، کیو ایف ایل حکمت عملیوں کو بھی مستقل طور پر بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ مشین لرننگ ٹکنالوجی کی تعارف سے خوف و ہراس کی شناخت کی درستگی میں اضافہ ہوسکتا ہے ، اور جذبات کے اشارے کے ساتھ مل کر حکمت عملی کی پیش گوئی کی صلاحیت میں اضافہ ہوسکتا ہے۔

اس کے علاوہ ، جدید مارکیٹوں کی اعلی تعدد کی خصوصیات کو مدنظر رکھتے ہوئے ، حکمت عملی کو کم وقت کے فریم میں چلانے کی ضرورت پڑسکتی ہے ، جس میں پیرامیٹرز کو اسی کے مطابق ایڈجسٹ اور بہتر بنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔

کیو ایف ایل حکمت عملی کی حقیقی قدر نہ صرف اس کی منافع بخش صلاحیت میں ہے ، بلکہ اس میں ٹریڈنگ فلسفہ بھی شامل ہے جو مارکیٹ کے تاریک ترین لمحات میں عقلمندی کا مظاہرہ کرتا ہے ، اور جب وہ خوفزدہ ہوتا ہے تو ہمت کا مظاہرہ کرتا ہے۔ اس ریورس سوچ کی اس مقدار کی تکمیل نے جدید تاجروں کو مالیاتی منڈیوں کو سمجھنے اور اس میں حصہ لینے کے لئے ایک انوکھا نقطہ نظر فراہم کیا ہے۔

حکمت عملی کا ماخذ کوڈ
/*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)