這次來談指標數值的二次加工，數值二次加工的方式很多，例如對K棒取平均後，還會想要再取一次平均值，讓數值更為平滑；或是對數據取log、開根號，讓極端值的影響力減少，不同的目的會有相應的轉換函數可供使用
這次介紹 :Inverse Fisher Transform on RSI 這個加工方法，依據Stocks & Commodities的說法，2002年John Ehlers開始論述，是這個方法的推廣者加工的步驟如下:
1. 計算原始的RSI
2. X=0.1*(RSI-50)，所以X的範圍介於 -5 ~ 5 之間
3. Y=(Exp(2X)-1)/(Exp(2X)+1)，這個函數就是 Inverse Fisher Transform
4. 還原，Normalize RSI = 50*(Y+1)
參考下圖數據，明顯的這個轉換函數會讓RSI的數值更為趨向100與0的極值靠攏
