筹码峰历史换手衰减系数计算公式为： 1-（1-换手率）^n，其中n为周期长度。
此公式表示某个周期内筹码峰的影响程度。
换手率指的是某个特定周期内，发生持仓变动的股票仓位总和与该周期开始仓位总和的比率。
周期长度可以根据实际情况进行选择，常见的周期长度为10天、20天、30天等。
由此可知，筹码峰历史换手衰减系数的计算方法是比较复杂的，需要考虑多个因素，而具体的数值也会受到周期长度等因素的影响，需要具体分析。
筹码峰历史换手衰减系数的计算涉及到多个因素，但总的来说，可以通过以下公式进行计算：历史换手率 = ∑(今日换手率×(1-衰减系数)^(今日距离当前交易日数))，其中今日换手率为当天的交易量与流通股数的比值，衰减系数为经验值。
这个公式主要考虑了历史数据的影响，距离当前交易日越远的数据其影响越小，因此需要进行衰减。
会视乎具体的应用场景和需求而有所不同。一般而言，筹码峰参数的计算公式可以通过一些统计或数学方法来确定。以下是一种常见的计算公式：
1. 筹码峰的位置（Peak Position）可以通过取筹码数量最多的一组数据的中位数来确定。中位数具有一定的鲁棒性，能够减少极端数据的影响。
2. 筹码峰的宽度（Peak Width）可以通过计算标准差或者四分位距离（Interquartile Range，IQR）来衡量。标准差可以反映数据的离散程度，而IQR则可以剔除极端数据的影响。根据具体需求，可以选择适合的方法。
调整筹码峰参数的方法可以根据实际情况决定，以下是一些常用的调整方法：
1. 数据清洗：通过剔除异常值，可以使筹码峰更准确地反映数据的分布情况。可以使用统计学方法，如3σ原则，来判断是否为异常值。
2. 数据采样：如果数据量较大，可以通过进行数据采样来减少计算量，同时保持数据的分布特征。
3. 窗口大小调整：对于时间序列数据，可以调整筹码峰的计算窗口大小来反映不同时间尺度上的筹码分布情况。较小的窗口可以反映短期波动，较大的窗口可以反映长期趋势。
4. 筹码峰的平滑：可以使用滑动平均法或其他平滑方法来平滑筹码峰，降低噪音对结果的影响。
需要注意的是，筹码峰参数的计算和调整都是基于特定的数据和需求的，需要综合考虑实际情况进行选择。