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本帖最後由 alexliou 於 13-2-22 16:01 編輯
Acer2266 發表於 13-2-22 14:49 
ha 真巧 我也是 alex
您提的這部分我倒沒有想過
可以多分享一些嗎
Fisher 轉換函數公式為:
y = 0.5 * ln[(1+x)/(1-x)]
ln 是自然對數
-1<x<1
它可以將原來機率分配在靠近兩極端值時最高的隨機變數x (Wave Cycle的變數都有這種特性)
轉換為近似常態分配的隨機變數y
像KD,RSI這一類的擺盪指標
高檔或低檔都容易出現鈍化的狀況
也就是說 指標在高低極端值附近的機率很高
很符合x的特性
所以應該很適合用Fisher Transformation來做轉換
不過 因為x值的定義域在正負1之間
KD值和RSI值不在這個範圍內
要先動點手腳才行
可以讓 X =2*(K-50)
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至於 如何在實戰中使用
我也沒試過
大大如果利用它能發展出實戰的方法
也可教教我們
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