Fisher 变换将价格转换为高斯正态分布。该指标通常用于识别“超买”和“超卖”市场状况，因此旨在确定市场中的潜在反转点。

　　价格被转化为正态分布——通常被称为“钟形曲线”——其中分布的尾端很薄（即它们发生的概率理论上很低）。这意味着指标中的大幅波动或极值应该是不常见的。

　　因此，当这种情况确实发生时，它可能被视为价格反转可能即将到来的迹象。出于这个原因，交易者通常看重 Fisher 变换，因为它能够实时识别潜在的价格反转，而不是滞后指标产生的信号。指标的更尖锐、更清晰的峰值明确地描绘了这些信号。

　　因此，它可以为那些选择在交易中走那条路的人做出更有效的机械交易决策。

　　Fisher 变换也可以应用于其他技术指标，例如移动平均趋同散度 （MACD） 和相对强弱指数 （RSI），以尝试增强这些指标的反转预测能力。但是大多数图表软件都内置了它，只是为了价格。

　　Fisher 变换的计算

　　Fisher 变换计算如下：

　　Fisher 变换 = ? * ln [（1 + X） / （1 – X）]

　　在哪里：

　　ln表示自然对数的简写形式。

　　X代表价格转换为-1到1之间的水平，以便于计算

　　Fisher 变换的交易示例

　　Fisher 变换信号可以以触摸或突破特定级别的形式出现。对于那些采用这种方法的人来说，他们的想法是，如果等待指标已经见顶的证据，那么很可能错过了资产本身价格的任何潜在逆转。这个特定水平恰好取决于交易市场、指标应用的时间范围，并由交易者自行决定。

　　或者，预期的交易信号可能来自指标本身的逆转。您可以在 Fisher 变换改变方向后简单地进行交易，而不是遵守一定的突破水平。理想情况下，与所有指标一样，该信号不会孤立地进行交易，而是由于支持因素的共同作用，例如其他技术指标、价格和烛台模式和/或基本面分析的一致性。

　　我们将研究该指标如何在标准普尔 500 指数的日线图上发挥作用。

　　我们将根据以下规则获取交易信号：

　　多头交易

　　1、Fisher Transform 必须为负（即指标越负，价格越“紧张”或过度看跌）

　　2、在将 Fisher 变换从负斜率反转为正斜率（即从负到正的变化率）后进行

　　空头交易

　　1、Fisher Transform 必须为正（即价格被认为过度看涨）

　　2、在 Fisher 变换的方向反转后拍摄

　　但正如我们在下面看到的，如果我们在这个特定市场上孤立地使用该指标——标准普尔 500 指数映射到日线图上——它就不会那么有效。买入（“多头”）和卖出（“空头”）交易标记在白色垂直线之间。左侧白线标记的蜡烛的收盘标志着交易的开始，而右侧白线标记的蜡烛的收盘标志着交易的退出。

　　这将产生四个赢家和四个输家，并且在利润方面大致持平。

　　如果我们修改系统以包含上述规则，但这次只按照当前趋势的方向进行交易——由 50 周期移动平均线决定——我们会看到更高的准确性。

　　第一笔交易是输家。第二个大致收支平衡。第三名和第四名是获胜者。

　　当个别交易者认为合适时，当然可以将其他指标添加到系统中。

　　对 Fisher 变换的批评

　　财务数据往往不符合正态分布。一些市场，如发达市场股票，往往是定向的，并随着时间的推移而上涨，以反映公司的现金生产性质。（股票代表公司的所有权，旨在反映随着时间的推移返还给公司所有者的现金流的价值。）

　　正态分布围绕均值对称。即使是贵金属等市场，尽管是非现金生产资产，但仍会随着通货膨胀率（主要是美国 CPI 数据，因为这些商品通常以美元定价）而上涨，随着时间的推移略有方向性，而不是对称的价格变动。

　　此外，财务数据往往更加分散，这意味着曲线的“尾部”相对于正态分布而言往往更肥大。从某种意义上说，假设金融市场服从正态分布可能是危险的，因为它可能导致交易者低估异常值的概率。

　　结论

　　Fisher 变换将价格转换为高斯正态分布并确定市场中潜在的价格反转。

　　信号的明确性凸显了该方法的优势。不利之处在于，将正态分布应用于财务数据的准确性很低，而且过于简单化。

　　为了提高 Fisher 变换的准确性，应将其与其他指标和分析方法结合使用。