逆費雪轉換 RSI

By | 2026-02-22
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逆費雪轉換 RSI (Inverse Fisher Transform on RSI, IFT-RSI) 是技術分析大師 John Ehlers 針對傳統震盪指標「鈍化」與「假訊號」痛點，所提出的一項工程級別的解決方案。

傳統的 RSI 在盤整時經常於 40 到 60 之間無意義地跳動，而在強勢趨勢中又會長時間卡在 80 以上，導致投資人提早逆勢操作而受傷。IFT-RSI 完美解決了這個問題，它將模糊的指標轉化為 「非黑即白」的數位訊號 。

1. 核心數學意義與邏輯

IFT-RSI 的底層邏輯是將機率統計學中的特徵轉換應用於金融時間序列：

  1. 數值平移與壓縮： 首先將傳統 RSI（範圍 0 到 100）減去 50，使其圍繞「零軸」波動，並乘以 0.1，將其數值壓縮到 -5 到 +5 之間。
  2. 平滑過濾： 對壓縮後的數值進行加權移動平均（WMA），過濾掉極短線的微小波動。

逆費雪轉換： 將平滑後的數值  代入逆費雪公式：

２．對應的ＸＱ腳本

// 指標名稱：IFT-RSI (Inverse Fisher Transform on RSI)
// 理論基礎：John Ehlers
// -----------------------------------------------------------
Input: RSILen(5, "RSI 計算週期"), WMA_Len(9, "WMA 平滑週期");
Variable: vRSI(0), ScaledRSI(0), SmoothRSI(0), vxt(0), IFT(0);

// 1. 計算基礎 RSI
vRSI = RSI(Close, RSILen);

// 2. 數值平移與壓縮
// 將 0~100 的 RSI 平移至零軸，並壓縮至大約 -5 到 +5 的區間
ScaledRSI = 0.1 * (vRSI - 50);

// 3. 雜訊平滑處理
// Ehlers 建議使用加權移動平均 (WMA) 來保留近期的權重同時過濾雜訊
SmoothRSI = WMA(ScaledRSI, WMA_Len);

// 4. 逆費雪轉換核心公式
// 公式: (e^(2x) - 1) / (e^(2x) + 1)
vxt = ExpValue(2 * SmoothRSI);

if (vxt + 1) <> 0 then
IFT = (vxt - 1) / (vxt + 1)
else
IFT = 0;

// 5. 繪圖輸出
Plot1(IFT, "IFT-RSI");

// 繪製極端參考線
Plot2(0.5, "超買反轉線");
Plot3(-0.5, "超賣反轉線");
Plot4(0, "零軸");

 

 

可以將 IFT-RSI 設計成一個　「極端反轉警示 (Reversal Alert)」　模組。因為它的訊號非常明確　，演算法在做全市場掃描時，不會像傳統 RSI 一樣產生大量模糊的假警報，這能大幅降低程式推播垃圾訊號給用戶的機率。

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