안녕하세요

오늘은 피셔 변환 지수에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

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피셔 변환 지수는 기본적으로 모든 금융 상품에 적용할 수 있는 지표입니다. 그 이유는 통계학 근간의 오실레이터이기 때뭉니데 추세 역전을 식별하고 추세 추종을 하기에 굉장히 좋은 오실레이터로 해석을 할 수 있습니다.

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J.F. Ehlers에 의해 만들어졌으며 가격을 가우스 정규 분포로 변환하는 것입니다. 가우스 정규 분포를 단순화해 나타낼 경우 위와 같은 공식이 나오는데 이것이 가우스 함수의 기본형이라 합니다. 가우스 함수의 기본형에 오실레이터는 제로 라인 위아래로 움직이는 가격을 명확하고 선명한 전환점으로 만들기 때문에 반전을 식별할 수 있도록 나타냅니다.

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가격이 생각보다 많이 움직였을 때에도 확률 분포에서 크게 벗어나지만 추세가 유지 되는 점과 확률적으로 많이 벗어났을 때 가격 행동을 예측하는 것으로 사용되고 있습니다.

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피셔 변환을 통해 트레이더는 시장 가격과 같이 일반적으로 정규 분포가 아닌 데이터를 변환하는 가우스 정규 분포를 생성할 수 있습니다. 본질적으로 변환은 차트에서 가격 반전을 더 잘 식별하는 데 도움이 되도록 정점 변동을 상대적으로 만듭니다. 그렇기 때문에 식별하기가 좋으며 확률적으로 롱숏 전략에서 많이 사용 됩니다.

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Fisher Transform 신호가 매번 항상 정확한 것은 아닙니다 . 신호가 극단에 있지 않고 0 값 근처에서 추세를 보이는 경우 교차하는 동안 잘못된 신호를 제공할 수도 있습니다. 하지만 fisher Transfom은 가격의 극단 추세를 보여주는 선행 지표이기 때문에 선물거래에서 정말 많이 사용되기도 하며 파생상품 롱숏 전략에서 추세 반전 지표에서 투자 비중을 조절할 때 쓰이기도 합니다. 선행 지표이기도 하면서 제공되는 데이터는 실시간이기 때문에 계속해서 거래를 할 수 있습니다.

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선행 지표이기 때문에 노이즈가 심하긴 하지만 RSI 와 같이 쓰면 확률을 더욱 높일 수 있습니다.

(여기서 노이즈란 일반적으로 데이터나 정보에서 유용한 신호를 방해하거나 왜곡하는 불필요하고 무작위적인 요소들을 의미합니다. 이는 분석을 어렵게 만들고, 정확한 결론을 도출하는 데 방해가 될 수 있습니다. 예를 들어 주식 시장에서의 가격 변동 중 일부는 시장의 근복적인 가치와는 무관한 일시적인 요인들 (루머 등 밈 관련 혹은 일시적 투기현상)로 인해 발생합니다. 이런 요소들이 바로 노이즈 입니다.)

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주황색과 초록색의 교차 지점이 추세 반전을 할 수 있는 구간이기도 합니다. 추세 추종과 추세 반전을 동시에 볼 수도 있지만 노이즈가 심한 것이 특징이며 즉각적으로 반영하여 활용할 수 있다는 점이 매력 포인트입니다.

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선물 거래를 하시는 분들은 거래를 할 때에 시장의 관심을 받지 않다가 받을 때에 두개의 피셔 트리거 라인이 바닥에서 교차하고 라인이 위쪽으로 반전 될 때에 가격의 변동성이 심해서 노이즈가 심하더라도 상승 추세를 길게 가져갈 수 있는 지표가 되기도 하면서 반대로 가격이 상승하는 추세에서 위쪽에서 교차할 때 두 라인이 교차하면서 내려올 때에는 길게 하락추세를 잡을 수도 있습니다.

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피셔 변환 공식은 위와 같으며 X는 +1과 -1 주변의 ​​가격의 "변형"을 나타냅니다. 기본 "ln" 계산은 9개 기간에 걸쳐 있습니다. 즉, 일간 차트에서 사용하면 지난 9일 동안의 계산을 하고 주간 차트에서 사용하면 지난 9주 동안 계산합니다. 그렇기 때문에 일자는 변형해서 사용해도 됩니다.

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이런 지표들은 노이즈가 심하지만 선행 지표로 사용되기 때문에 다른 보조 지표에 더해서 사용하는 것이 좋으며 빠른 투자를 할 때에 많은 도움을 주는 지표입니다. 많은 연구를 해보시면서 자신에게 맞춰가면서 투자를 하시기 좋은 지표이며 다른 지표들이 작고 빠른 거래에 잘 안 맞는 반면 Fisher Transform 신호는 다양한 국면에서 빠르게 적용되기 때문에 노이즈가 심한 구간에 상용하시면 좋은 지표이기도 합니다.