Trix 표시기는 시장 소음을 어떻게 필터링합니까?

TRIX 표시기는 트리플 지수 스무딩을 사용하여 시장 노이즈를 필터링하여 암호 화폐와 같은 휘발성 시장에서 지속적인 추세를 식별하는 데 이상적입니다.

2025/08/04 03:49

TRIX 표시기와 그 핵심 메커니즘을 이해합니다

TRIX (Triple Exponential Average) 표시기는 트렌드를 식별하고 단기 시장 소음을 필터링하도록 설계된 모멘텀 오실레이터입니다. 트리플 스무딩 프로세스를 가격 데이터에 적용하여이를 달성하여 임의의 가격 변동의 영향을 크게 줄입니다. Trix 계산의 핵심은 가격의 단일 지수 이동 평균 (EMA)을 취한 다음 다른 EMA를 해당 결과에 적용하고 마지막으로 세 번째 EMA를 두 번째 EMA에 적용하는 데 있습니다. 이 트리플 스무딩은 지속적인 가격 변동 만 반영되는 반면, 약간의 진동은 효과적으로 제거됩니다.

Trix의 공식은 다음과 같이 도출됩니다.

• 특정 기간 (일반적으로 14 개 기간)에 걸쳐 마감 가격의 EMA를 계산하십시오.
• 첫 번째 EMA의 결과에 두 번째 EMA를 적용하십시오.
• 두 번째 EMA의 출력에 세 번째 EMA를 적용하십시오.
• 결과 트리플 스무스 라인의 변화율을 계산하십시오.

이 프로세스는 천천히 움직이고 상당한 가격 교대에만 반응하는 라인을 생성하므로, 변동성 또는 갑작스런 스파이크에 덜 민감하게 만듭니다. 이로 인해 Trix는 특히 작은 반전에 의해 휘젓지 않고 주요 방향 이동을 포착하는 목표가있는 트렌드 시장에 특히 효과적입니다.

트리플 스무딩이 소음을 줄이는 방법

Trix가 노이즈를 걸러내는 주된 이유는 트리플 지수 스무딩 기술 때문입니다. EMA의 각 층은 변동성을 약화시키고 3 회 수행하면이 감쇠 효과가 확대됩니다.

• 첫 번째 EMA는 원시 가격 데이터를 부드럽게하여 불규칙한 움직임을 제거합니다.
• 두 번째 EMA는 이미 매끄러운 데이터를 매끄럽게하여 약간의 변동을 줄입니다.
• 세 번째 EMA는 최종 필터 역할을하며 가장 지속적인 트렌드 만 보입니다.

이 계층화 된 접근 방식은 Trix 라인의 지속적인 운동량 레지스터가있는 움직임 만 보장합니다. 예를 들어, 뉴스 나 알고리즘 거래로 인한 갑작스런 가격 급증은 첫 번째 EMA에 영향을 줄 수 있지만 후속 조치가 부족한 경우 두 번째 및 세 번째 EMA에 의해 중화 될 수 있습니다. 결과적으로, Trix 라인은 이러한 사건 중에 비교적 평평하게 유지되며, 이는 운동이 진정한 추세 이동보다는 소음 일 가능성이 있음을 나타냅니다.

트릭 라인 및 신호 라인 크로스 오버 해석

트레이더가 Trix를 사용하여 노이즈를 필터링하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 Trix 라인과 신호 라인 간의 크로스 오버를 분석하는 것입니다. 신호 라인은 일반적으로 Trix 라인 자체의 9- 기간 EMA이며 다른 스무딩 레이어를 추가합니다.

• Trix 라인이 신호 라인 위로 넘어 지면 상향 운동량이 증가 함을 나타냅니다.
• Trix 라인이 신호 라인 아래로 건너면 하향 운동량이 증가 함을 나타냅니다.

두 라인이 모두 부드럽게 부드러워지기 때문에 크로스 오버는 MACD와 같은 필터링 된 지표보다 덜 자주 발생합니다. 이 희귀 성은 신호의 신뢰성을 증가시킵니다. 사소한 가격 스윙으로 인한 오 탐지는 최소화됩니다. 두 줄은 크로스 오버가 발생하기 전에 방향성 이동을 확인해야하므로. 상인들은 종종 소음에 따라 행동 할 위험을 더욱 줄이기 위해 여러 기간 동안 크로스 오버가 지속되기를 기다립니다.

제로 라인을 트렌드 필터로 사용합니다

TRIX 표시기의 제로 라인은 전체 추세 방향을 식별하기위한 중요한 기준점 역할을합니다. Trix 라인이 0 이상인 경우 트리플 스마일 가격이 상승하여 강세 추세를 나타냅니다. 반대로, 0 미만일 때는 약세 추세를 반영합니다.

• 양의 trix 값은 현재 트리플 스플릿 EMA가 한 기간보다 높다는 것을 의미합니다.
• 음의 trix 값은 이전 기간보다 낮다는 것을 의미합니다.

이 제로 라인 필터는 거래자가 단기 변동성에 의해 유발되는 반 트렌드 거래를 피할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 하향 추세의 임시 바운스는 낙관적 크로스 오버를 생성 할 수 있지만, 트릭 라인이 0 이하로 유지되면 더 넓은 추세는 여전히 하락합니다. 제로 라인 분석과 크로스 오버를 결합함으로써 트레이더는 지배적 인 경향과 일치하는 신호에만 작용하여 소음으로 인한 반전을 피할 수 있습니다.

cryptocurrency 거래의 실제 응용

가격 변동이 극도로 극단적이고 갑자기있을 수있는 Cryptocurrency 시장 의 휘발성 세계에서 TRIX 표시기는 실제 추세를 소음과 구별하는 데 유용한 도구를 제공합니다. TRIX가 14 기간 구성으로 설정된 4 시간 차트에서 Bitcoin (BTC)와 관련된 시나리오를 고려하십시오.

• 차트 플랫폼 (예 : TradingView)에서 trix 표시기를 설정하십시오.
• 신호 라인 (TRIX의 9-Period EMA)을 활성화하십시오.
• 제로 라인에 대한 트릭 라인의 위치를 관찰하십시오.
• Trix가 0 이상인 동안 신호 라인 위의 Trix 라인 크로스 오버를 기다리십시오.
• 볼륨 분석 또는지지/저항 수준으로 이동을 확인하십시오.

예를 들어, 조용한 청산으로 인한 ETH 가격이 급격히 떨어지는 동안 RSI는 과매지 신호를 플래시하여 반전 거래를 유혹 할 수 있습니다. 그러나 Trix 라인이 0 미만으로 유지되고 강세의 크로스 오버가 표시되지 않으면 표시기는 다운 트렌드가 여전히 손상되지 않음을 시사합니다. 이것은 단기 방울에 대한 감정적 반응에 기초한 조기 항목을 방지합니다.

다른 기간 동안 트릭 매개 변수 조정

Trix의 기본 설정은 종종 14 기간이지만 거래자는 거래 스타일과 자산의 변동성에 따라이를 조정할 수 있습니다. 짧은 기간으로 인해 Trix가 더 반응이 좋지만 노이즈 감도를 높입니다. 더 긴 기간은 필터링을 향상 시키지만 신호를 지연시킬 수 있습니다.

• Day Trading Cryptocurrencies 의 경우 5 기간 신호 라인이있는 9 ~ 12 기간 트릭스를 사용하는 것을 고려하십시오.
• 스윙 거래 의 경우 14 ~ 20 기간 트릭스가 더 나은 소음 거부를 제공합니다.
• 장기 투자 의 경우 30 개 이상의 기간을 사용하여 주요 시장주기를 포착하십시오.

데모 환경에서 다양한 설정을 테스트하면 최적의 구성을 결정하는 데 도움이됩니다. 선택된 매개 변수가 포스트 포스트 가격 조치 또는 교환 정전과 같은 알려진 휘발성 기간 동안 오 탐지를 얼마나 잘 필터링하는지 평가하기 위해 역사적 데이터에서 항상 백 테스트.

자주 묻는 질문

트릭스가 저하 알트 코인에 효과적으로 사용할 수 있습니까?

예, 그러나주의해서. 저지대 altcoin은 종종 유동성이 낮고 변동성이 높기 때문에 불규칙한 가격 행동을 나타냅니다. Trix는 약간의 노이즈를 필터링하는 데 도움이 될 수 있지만 극단적 인 펌프 및 덤프는 여전히 표시기를 왜곡 할 수 있습니다. 신호를 확인하기 위해 Trix와 볼륨 분석 및 온쇄 메트릭을 결합하는 것이 좋습니다.

TRIX는 필터링 노이즈에서 MACD와 어떻게 비교됩니까?

Trix는 트리플 지수 스무딩을 적용하는 반면 MACD는 단일 및 이중 스무딩 (EMA의 가격 및 MACD 라인의 EMA) 만 사용합니다. 이로 인해 Trix는 본질적으로 단기 변동에 대한 부드럽고 반응성이 떨어집니다. 결과적으로 Trix는 더 적은 신호를 생성하며, 이는 종종 트렌드 시장에서 더 신뢰할 수 있습니다.

Trix는 Sideways Market에 적합합니까?

트리플 스무딩이 지연을 일으킬 수 있기 때문에 TRIX는 범위 바운드 또는 고르지 않은 시장 에서 덜 효과적입니다. 이러한 조건에서, 지표는 명확한 방향없이 0 라인 주위를 통해 진동하여 Whipsaws를 생성 할 수 있습니다. 트레이더는 트릭과 함께 범위 감지 도구를 사용하여 비 통치 환경에서 거래를 피해야합니다.

Trix를 가격 대신에 체인 데이터에 적용 할 수 있습니까?

TRIX는 전통적으로 가격에 적용되지만 트랜잭션 볼륨 또는 활성 주소와 같은 온 체인 지표를 포함하여 시차 데이터에 기술적으로 사용할 수 있습니다. TRIX로 이러한 데이터를 평활화하면 네트워크 활동의 지속적인 변화를 식별하여 매일 변동을 필터링 할 수 있습니다. 그러나 해석에는 신호를 잘못 읽지 않도록 도메인 별 지식이 필요합니다.