程式碼分析.19

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這次來談指標數值的二次加工,數值二次加工的方式很多,例如對K棒取平均後,還會想要再取一次平均值,讓數值更為平滑;或是對數據取log、開根號,讓極端值的影響力減少,不同的目的會有相應的轉換函數可供使用

這次介紹 :Inverse Fisher Transform on RSI 這個加工方法,依據Stocks & Commodities的說法,2002年John Ehlers開始論述,是這個方法的推廣者

加工的步驟如下:
1. 計算原始的RSI
2. X=0.1*(RSI-50),所以X的範圍介於 -5 ~ 5 之間
3. Y=(Exp(2X)-1)/(Exp(2X)+1),這個函數就是 Inverse Fisher Transform
4. 還原,Normalize RSI = 50*(Y+1)

參考下圖數據,明顯的這個轉換函數會讓RSI的數值更為趨向100與0的極值靠攏

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