Trix指標公式和計算

Trix指標是用於加密交易中的動量振盪器，以識別趨勢逆轉並通過三指數平滑過濾掉短期波動。

2025/07/13 17:21

什麼是Trix指示器？

TRIX（三指數移動平均值）指標是一種動量振盪器，主要用於技術分析，以識別超售出和過高的條件以及潛在的趨勢逆轉。它在關注加密貨幣市場中基於動量的策略的交易者中尤其受歡迎。 Trix指標背後的核心思想在於使用三重指數平滑來平滑價格數據，這有助於消除短期波動率並突出顯示長期趨勢。

了解Trix公式的組件

Trix計算涉及幾個階段，每個階段都在上一個階段構建。要完全掌握其工作原理，必須了解其組成部分：

• EMA（指數移動平均值）：這是Trix計算的基礎。與簡單的移動平均線相比，EMA的重量更大。
• 第二EMA：計算第一個EMA後，將另一個EMA應用於此結果。
• 第三EMA：最終EMA應用於第二個EMA輸出，完成了三重平滑過程。
• 百分比差： Trix值是通過在當前和先前平滑的EMA值之間取得百分比差來得出的。

這種多層平滑性可確保結果線僅反映動量的顯著變化，從而從較小的價格波動中濾除噪音。

Trix指示器的分步計算

要計算給定期間的Trix值，請按照以下步驟：

• 從價格數據開始：使用每個時間間隔的收盤價（例如，1小時，每天4小時）。
• 計算第一個EMA：選擇一個週期（通常為14或15），然後計算收盤價的指數移動平均值。
• 應用第二個EMA：從第一個EMA中獲取結果，並使用同期長度再次應用EMA 。
• 應用第三個EMA：對第二EMA的輸出執行另一個EMA計算。
• 計算百分比變化：在每個時期，計算當前和先前平滑的EMA值之間的百分比變化。此步驟的公式是：
  
  trix =（當前三重EMA-先前的三重EMA） /先前的Triple EMA 100 *

該最終值表示當時的Trix指示器。在所有數據點上重複這一點都會生成在交易平台上看到的Trix線。

如何解釋加密交易中的Trix指標

一旦計算，Trix指示器將顯示為一條線在零線周圍振盪。這是指標的不同部分錶示：

• 零線以上：當Trix線高於零時，這表明資產正在經歷正動量，可能會發出上升趨勢的信號。
• 零線以下：零以下的三重線表示負動量，並且可能反映了下降趨勢。
• 越過零線：從負面區域轉移到正區域（超過零以上）可以解釋為買入信號，而越過零以下的交叉可能表示賣出信號。
• 分歧：如果價格使新的高位但Trix沒有，則這種差異可能表明勢頭較弱和可能的逆轉。

在波動率很高的加密貨幣市場中，Trix可以幫助濾除由快速價格波動產生的假信號，從而使其成為搖擺交易者和鑄鐵商的寶貴工具。

使用加密貨幣數據計算TRIX的實際示例

讓我們在五天內使用Bitcoin（BTC）的價格數據進行簡化示例：

天	收盤價
1	$ 30,000
2	$ 30,500
3	$ 31,000
4	$ 30,800
5	$ 31,200

假設我們使用的是14個週期EMA ，但是為簡單起見，我們將使用2 period EMA進行演示目的。

• 第一個EMA：每天計算EMA（2）。
• 第二EMA：將EMA（2）應用於第一個EMA的結果。
• 第三EMA：再次將EMA（2）應用於第二個EMA結果。
• Trix值：計算連續第三EMA值之間的百分比變化。

在手動或通過Excel（例如Excel）執行這些計算後，您將獲得每天的Trix值。在圖表上繪製它們將顯示即使在一個小數據集中，動量轉移是如何發生的。

在TradingView或Python中實施Trix

對於那些希望以編程方式實現Trix的人，您可以在TradingView Pine腳本和Python中進行以下操作：

TradingView實施：

 //@version=5
 indicator('TRIX', overlay=false)
 length = input.int(14, title='Length')
 ema1 = ta.ema(close, length)
 ema2 = ta.ema(ema1, length)
 ema3 = ta.ema(ema2, length)
 trix = (ema3 - ema3[1]) / ema3[1] * 100
 plot(trix, color=color.green)

Python實施：

 import pandas as pd
 import numpy as np def calculate_trix（df，週期= 14）：




df['ema1'] = df['close'].ewm(span=period, adjust=False).mean() df['ema2'] = df['ema1'].ewm(span=period, adjust=False).mean() df['ema3'] = df['ema2'].ewm(span=period, adjust=False).mean() df['trix'] = (df['ema3'] - df['ema3'].shift(1)) / df['ema3'].shift(1) * 100 return df用包含“關閉”價格的數據框“ DF”示例用法df['ema1'] = df['close'].ewm(span=period, adjust=False).mean() df['ema2'] = df['ema1'].ewm(span=period, adjust=False).mean() df['ema3'] = df['ema2'].ewm(span=period, adjust=False).mean() df['trix'] = (df['ema3'] - df['ema3'].shift(1)) / df['ema3'].shift(1) * 100 return df
 df = pd.read_csv（'btc_prices.csv'）
 df = calculate_trix（df）
打印（df [['close'，'trix']]）

這些實現使交易者可以將TRIX集成到自己的交易算法或視覺分析工具中。

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常見問題

Trix使用的標準期是什麼？

Trix最常用的時期是14或15 ，儘管交易者可以根據他們正在分析的時間範圍和資產進行調整。

Trix可以單獨用於交易決策嗎？

儘管Trix為動量提供了寶貴的見解，但理想情況下應該將其與RSI或MACD等其他指標結合使用，以提高準確性並減少虛假信號。

Trix適合盤中加密交易嗎？

是的，當與適當的設置一起使用時，Trix可以有效地進行盤中交易，並與音量指標配對以確認動量變化。

Trix與MACD有何不同？

與MACD直接比較兩個EMA的MACD不同，Trix在計算動量之前應用三重平滑，使其對短期價格波動的敏感性降低，並且更加專注於長期趨勢。