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为什么说不要再迷信 MACD、RSI、BOLL 等“指标”？
因为它们本质上只是对 OHLCV 的函数变换。
根据信息熵的 DPI 定律：
任何基于 X（比如 OHLCV）计算出的指标 Z（如 MACD）都不可能包含比 X 更多关于目标变量 Y （未来收益）的信息。
即：I(X;Y) ≥ I(Z;Y)
这意味着：
- 信息不会被创造，MACD 或 BOLL 所包含的关于未来市场走势的信息量，绝对不会超过原始 OHLCV 数据所包含的信息量。
- 信息通常因为压缩而丢失，大多数指标的计算是有损压缩，eg：无法从20日MA反推出过去20天的具体价格
所以从信息论角度讲，OHLCV 包含了预测未来所需的最大信息量（单说量价不考虑其他维度）。直接使用OHLCV是理论最优解。
问题的本质是：如何提升信噪比。
金融数据一直是信噪比极高的数据。我们应该思索如何提高OHLCV数据的信噪比，而不是如何改造指标。
举个例子，K线的价格序列是非平稳的（其统计特性如均值和方差随时间变化），这违反了统计学/ML的基本假设。
那我们就可以放弃基于时间的K线，转而使用Volume Bars，通过自己捏新Bar，来让数据更加符合统计学假设。