ianzeng123
当市场恐慌时，聪明资金在做什么？
在金融市场的血雨腥风中，当散户投资者因恐慌而疯狂抛售时，总有一群冷静的交易者在暗中布局。他们不是在追涨杀跌，而是在等待一个特殊的时刻——市场的极度恐慌。这就是Jackson Quickfingersluc（QFL）策略的核心哲学：在别人恐惧时贪婪。
QFL策略并非简单的逆向思维，而是一套精密的量化系统，它试图捕捉市场中最有价值的交易机会——恐慌性抛售后的技术性反弹。这个策略的名字来源于一位传奇交易员的绰号，他以在市场崩盘时快速抄底而闻名。
恐慌抄底的数学逻辑
QFL策略的核心在于识别两个关键价位：基准水平（Base Level）和反弹水平（Rebound Level）。基准水平通过分析历史最低收盘价计算得出，代表了一个相对安全的支撑区域。而反弹水平则基于近期价格波动范围，为获利了结提供参考。
更为精妙的是，该策略引入了ATR（平均真实波幅）来识别恐慌性抛售。当价格波动超过ATR的特定倍数时，系统判定市场出现异常波动，这往往伴随着恐慌情绪的释放。这种设计避免了在正常市场调整中过早入场，而是专注于捕捉真正的市场失衡。
策略还设置了冷却期机制，防止在短时间内频繁交易。这个设计体现了对市场心理的深刻理解——真正的恐慌性抛售往往需要时间来充分释放，过于频繁的操作可能会错过最佳时机。
三种获利模式的智慧选择
QFL策略提供了三种不同的获利了结方式，每种都对应不同的风险偏好和市场理解：
平均价格模式适合追求稳健收益的交易者。通过计算所有持仓的平均成本，这种方式能够平滑单次交易的影响，降低时机选择的压力。
首次入场模式则更加激进，只要第一笔交易达到盈利目标就全部平仓。这种方式适合对市场时机判断有信心的交易者，能够快速锁定利润。
分批平仓模式最为精细，允许对每个独立头寸进行管理。这种方式在波动较大的市场中特别有效，能够最大化利用价格的多次反弹。
策略的市场适应性分析
从回测数据来看，QFL策略在不同市场环境下表现出了良好的适应性。在趋势性下跌市场中，策略能够捕捉到多次技术性反弹，虽然单次收益可能有限，但胜率相对较高。在震荡市场中，策略的表现更加出色，因为恐慌性抛售后的反弹往往更加迅速和明显。
然而，策略也存在明显的局限性。在强势上涨趋势中，恐慌性抛售的机会相对较少，策略的交易频率会显著下降。此外，在极端的系统性风险事件中，传统的技术分析可能失效，基准水平可能被快速击穿。
风险管理的艺术
QFL策略的风险管理体现在多个层面。首先，通过ATR动态调整恐慌识别的敏感度，使策略能够适应不同的市场波动环境。其次，冷却期机制有效防止了过度交易，保护了资金安全。
更重要的是，策略的止盈机制设计巧妙地平衡了贪婪与恐惧。通过要求同时满足盈利目标和反弹确认两个条件，策略避免了过早离场，同时也防止了利润的大幅回撤。
未来演进的思考
随着市场结构的不断变化，QFL策略也需要持续优化。机器学习技术的引入可能会提升恐慌识别的准确性，而情绪指标的结合可能会增强策略的预测能力。
此外，考虑到现代市场的高频特性，策略可能需要在更短的时间框架内运行，这就要求对参数进行相应的调整和优化。
QFL策略的真正价值不仅在于其盈利能力，更在于它所体现的交易哲学——在市场最黑暗的时刻保持理性，在众人恐惧时展现勇气。这种逆向思维的量化实现，为现代交易者提供了一个独特的视角来理解和参与金融市场。
策略源码
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-08-26 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_CTP","currency":"FUTURES"}]
args: [["ContractType","p2509",360008]]
*/
//@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
exitProfitThreshold = input.float(0.01, title="Exit Profit Threshold", minval=0.001, maxval=0.1, step=0.001) // Minimum profit threshold (e.g., 1%)
panicSellPercentage = input.float(0.005, title="Panic Sell Percentage Below Base Level", step=0.0001) // Percentage below base level for panic sell
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.order("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)
// Trigger BUY alert
alert("BUY ALERT: Panic Sell condition triggered", alert.freq_once_per_bar)
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 SELL alert
if exit_cond
alert("SELL ALERT: Exit condition met (take profit or rebound)", alert.freq_once_per_bar)