Inverse Fisher Transform trên RSI
Inverse Fisher Transform trên RSI là một phương pháp kỹ thuật được sử dụng để cải thiện tính hiệu quả của chỉ báo RSI (Relative Strength Index). Fisher Transform được giới thiệu bởi John Ehlers và khi áp dụng vào RSI, nó làm cho tín hiệu trở nên rõ ràng hơn bằng cách biến đổi các giá trị RSI thành dạng phân phối Gaussian. Điều này giúp nhận biết các tín hiệu mua và bán một cách dễ dàng hơn.
Sử dụng Inverse Fisher Transform trên RSI
- IFT(RSI) > 0.5: Đây có thể là tín hiệu mua, vì giá trị RSI đang cho thấy sự tăng mạnh mẽ.
- IFT(RSI) < -0.5: Đây có thể là tín hiệu bán, vì giá trị RSI đang cho thấy sự giảm mạnh mẽ.
Việc áp dụng Inverse Fisher Transform trên RSI giúp giảm bớt sự biến động và làm cho tín hiệu kỹ thuật trở nên dễ đọc hơn, đặc biệt trong các giai đoạn thị trường có xu hướng mạnh.
Inverse Fisher Transform on RSI normalized
Inverse Fisher Transform on RSI normalized là một phương pháp kỹ thuật được sử dụng để biến đổi chỉ báo RSI (Relative Strength Index) thành một chỉ báo có phân phối chuẩn (Gaussian), giúp các tín hiệu mua và bán trở nên rõ ràng hơn. Quy trình này bao gồm việc chuẩn hóa RSI, áp dụng hàm Fisher Transform, sau đó tính toán Inverse Fisher Transform.
Sử dụng Inverse Fisher Transform on RSI normalized
- IFT(RSI normalized) > 0.5: tín hiệu mua, cho thấy giá trị RSI đang tăng mạnh.
- IFT(RSI normalized) < -0.5: tín hiệu bán, cho thấy giá trị RSI đang giảm mạnh.
Việc áp dụng Inverse Fisher Transform on RSI normalized giúp làm giảm nhiễu và tăng độ nhạy của các tín hiệu giao dịch, đặc biệt trong các thị trường có xu hướng rõ ràng.
Kết luận
IFT trên RSI normalized thường mang lại kết quả rõ ràng và ổn định hơn nhờ vào việc chuẩn hóa trước khi áp dụng Fisher Transform, trong khi IFT trên RSI có thể trực tiếp áp dụng trên RSI mà không cần chuẩn hóa trước.