
QFL, ATR, PANIC-SELL, REBOUND, MEAN-REVERSION
Trong cơn bão máu mưa của thị trường tài chính, khi các nhà đầu tư bán lẻ bị hoảng sợ và bán hết sức điên rồ, luôn có một nhóm các nhà giao dịch bình tĩnh nằm trong bóng tối. Họ không theo đuổi sự sụt giảm, mà đang chờ đợi một khoảnh khắc đặc biệt để đẩy mạnh thị trường. Đây là triết lý cốt lõi của chiến lược Jackson Quickfingersluc (QFL): tham lam khi người khác sợ hãi.
Chiến lược QFL không chỉ đơn giản là suy nghĩ ngược, mà là một hệ thống định lượng tinh tế, nó cố gắng nắm bắt các cơ hội giao dịch có giá trị nhất trên thị trường và sự hồi phục kỹ thuật sau khi bán hàng hoảng loạn. Tên của chiến lược này bắt nguồn từ biệt danh của một nhà giao dịch huyền thoại, người nổi tiếng với việc sao chép nhanh chóng khi thị trường sụp đổ.
Cốt lõi của chiến lược QFL là xác định hai mức giá quan trọng: mức cơ sở và mức hồi phục. Mức cơ sở được tính toán bằng cách phân tích giá đóng cửa thấp nhất trong lịch sử, đại diện cho một vùng hỗ trợ tương đối an toàn.
Thậm chí tinh tế hơn, chiến lược này đã giới thiệu ATR (trung lượng sóng trung bình thực tế) để nhận diện sự bán tháo hoảng loạn. Hệ thống xác định thị trường có sự biến động bất thường khi giá dao động vượt quá một số lần cụ thể của ATR, thường đi kèm với sự giải phóng cảm xúc hoảng loạn. Thiết kế này tránh tham gia quá sớm trong điều chỉnh thị trường bình thường và thay vào đó tập trung vào việc nắm bắt sự mất cân bằng thị trường thực sự.
Chiến lược cũng đặt ra một cơ chế thời gian nguội để ngăn chặn giao dịch thường xuyên trong một thời gian ngắn. Thiết kế này thể hiện sự hiểu biết sâu sắc về tâm lý thị trường. Bán hàng thực sự hoảng loạn thường cần thời gian để giải phóng đầy đủ, và hoạt động quá thường xuyên có thể bỏ lỡ thời điểm tốt nhất.
Chiến lược QFL cung cấp ba phương pháp kết thúc lợi nhuận khác nhau, mỗi phương pháp phù hợp với sở thích rủi ro và hiểu biết thị trường khác nhau:
Mô hình giá trung bìnhPhương pháp này có thể làm giảm tác động của giao dịch đơn lẻ, giảm áp lực lựa chọn thời điểm bằng cách tính toán chi phí trung bình cho tất cả các vị trí.
Mô hình nhập học đầu tiênCác nhà đầu tư có thể sử dụng các phương pháp này để xác định lợi nhuận của họ. Các phương pháp này có thể được sử dụng để xác định lợi nhuận của các nhà đầu tư.
Phương pháp thanh toán lô hàngPhương pháp này đặc biệt hiệu quả trong thị trường có sự biến động lớn, có thể tối đa hóa lợi dụng nhiều đợt phục hồi giá.
Từ dữ liệu đánh giá lại, chiến lược QFL đã thể hiện khả năng thích ứng tốt trong các môi trường thị trường khác nhau. Trong thị trường giảm xu hướng, chiến lược có thể nắm bắt nhiều đợt hồi phục kỹ thuật, mặc dù lợi nhuận đơn lẻ có thể hạn chế, nhưng tỷ lệ thắng tương đối cao. Trong thị trường chấn động, chiến lược hoạt động tốt hơn, vì sự hồi phục sau khi bán hàng hoảng loạn thường nhanh hơn và rõ ràng hơn.
Tuy nhiên, chiến lược cũng có những hạn chế rõ ràng. Trong xu hướng tăng mạnh, cơ hội bán hàng hoảng loạn là tương đối ít và tần suất giao dịch của chiến lược sẽ giảm đáng kể. Ngoài ra, trong các sự kiện rủi ro hệ thống cực đoan, phân tích kỹ thuật truyền thống có thể thất bại và mức độ chuẩn có thể bị phá vỡ nhanh chóng.
Quản lý rủi ro của chiến lược QFL được thể hiện ở nhiều cấp. Đầu tiên, thông qua ATR, động cơ điều chỉnh độ nhạy của nhận diện hoảng loạn, cho phép chiến lược thích ứng với các môi trường biến động thị trường khác nhau. Thứ hai, cơ chế thời gian nguội đã ngăn chặn hiệu quả giao dịch quá mức và bảo vệ an toàn của quỹ.
Quan trọng hơn, các cơ chế ngăn chặn của chiến lược được thiết kế một cách khéo léo để cân bằng giữa tham lam và sợ hãi. Bằng cách yêu cầu cả hai điều kiện là đáp ứng mục tiêu lợi nhuận và xác nhận phản hồi, chiến lược tránh được sự ra đi sớm, đồng thời ngăn chặn sự rút lui lớn của lợi nhuận.
Các chiến lược QFL cũng cần phải được tối ưu hóa liên tục khi cấu trúc thị trường thay đổi. Việc giới thiệu các kỹ thuật học máy có thể nâng cao độ chính xác của nhận diện hoảng loạn, trong khi kết hợp các chỉ số cảm xúc có thể tăng cường khả năng dự đoán của chiến lược.
Ngoài ra, với đặc tính tần số cao của thị trường hiện đại, chiến lược có thể cần phải hoạt động trong khung thời gian ngắn hơn, điều này đòi hỏi điều chỉnh và tối ưu hóa các tham số tương ứng.
Giá trị thực sự của chiến lược QFL không chỉ nằm ở khả năng lợi nhuận của nó mà còn ở triết lý giao dịch mà nó thể hiện: giữ lý trí trong những thời điểm đen tối nhất của thị trường và thể hiện sự dũng cảm khi đám đông sợ hãi. Sự thực hiện định lượng của tư duy ngược này cung cấp cho các nhà giao dịch hiện đại một góc nhìn độc đáo để hiểu và tham gia vào thị trường tài chính.
/*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)