Trix指标公式和计算

Trix指标是用于加密交易中的动量振荡器，以识别趋势逆转并通过三指数平滑过滤掉短期波动。

2025/07/13 17:21

什么是Trix指示器？

TRIX（三指数移动平均值）指标是一种动量振荡器，主要用于技术分析，以识别超售出和过高的条件以及潜在的趋势逆转。它在关注加密货币市场中基于动量的策略的交易者中尤其受欢迎。 Trix指标背后的核心思想在于使用三重指数平滑来平滑价格数据，这有助于消除短期波动率并突出显示长期趋势。

了解Trix公式的组件

Trix计算涉及几个阶段，每个阶段都在上一个阶段构建。要完全掌握其工作原理，必须了解其组成部分：

• EMA（指数移动平均值）：这是Trix计算的基础。与简单的移动平均线相比，EMA的重量更大。
• 第二EMA：计算第一个EMA后，将另一个EMA应用于此结果。
• 第三EMA：最终EMA应用于第二个EMA输出，完成了三重平滑过程。
• 百分比差： Trix值是通过在当前和先前平滑的EMA值之间取得百分比差来得出的。

这种多层平滑性可确保结果线仅反映动量的显着变化，从而从较小的价格波动中滤除噪音。

Trix指示器的分步计算

要计算给定期间的Trix值，请按照以下步骤：

• 从价格数据开始：使用每个时间间隔的收盘价（例如，1小时，每天4小时）。
• 计算第一个EMA：选择一个周期（通常为14或15），然后计算收盘价的指数移动平均值。
• 应用第二个EMA：从第一个EMA中获取结果，并使用同期长度再次应用EMA 。
• 应用第三个EMA：对第二EMA的输出执行另一个EMA计算。
• 计算百分比变化：在每个时期，计算当前和先前平滑的EMA值之间的百分比变化。此步骤的公式是：
  
  trix =（当前三重EMA-先前的三重EMA） /先前的Triple EMA 100 *

该最终值表示当时的Trix指示器。在所有数据点上重复这一点都会生成在交易平台上看到的Trix线。

如何解释加密交易中的Trix指标

一旦计算，Trix指示器将显示为一条线在零线周围振荡。这是指标的不同部分表示：

• 零线以上：当Trix线高于零时，这表明资产正在经历正动量，可能会发出上升趋势的信号。
• 零线以下：零以下的三重线表示负动量，并且可能反映了下降趋势。
• 越过零线：从负面区域转移到正区域（超过零以上）可以解释为买入信号，而越过零以下的交叉可能表示卖出信号。
• 分歧：如果价格使新的高位但Trix没有，则这种差异可能表明势头较弱和可能的逆转。

在波动率很高的加密货币市场中，Trix可以帮助滤除由快速价格波动产生的假信号，从而使其成为摇摆交易者和铸铁商的宝贵工具。

使用加密货币数据计算TRIX的实际示例

让我们在五天内使用Bitcoin（BTC）的价格数据进行简化示例：

天	收盘价
1	$ 30,000
2	$ 30,500
3	$ 31,000
4	$ 30,800
5	$ 31,200

假设我们使用的是14个周期EMA ，但是为简单起见，我们将使用2 period EMA进行演示目的。

• 第一个EMA：每天计算EMA（2）。
• 第二EMA：将EMA（2）应用于第一个EMA的结果。
• 第三EMA：再次将EMA（2）应用于第二个EMA结果。
• Trix值：计算连续第三EMA值之间的百分比变化。

在手动或通过Excel（例如Excel）执行这些计算后，您将获得每天的Trix值。在图表上绘制它们将显示即使在一个小数据集中，动量转移是如何发生的。

在TradingView或Python中实施Trix

对于那些希望以编程方式实现Trix的人，您可以在TradingView Pine脚本和Python中进行以下操作：

TradingView实施：

 //@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实施：

 import pandas as pd
 import numpy as np def calculate_trix（df，周期= 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“关闭”价格的数据框“ 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']]）

这些实现使交易者可以将TRIX集成到自己的交易算法或视觉分析工具中。

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常见问题

Trix使用的标准期是什么？

Trix最常用的时期是14或15 ，尽管交易者可以根据他们正在分析的时间范围和资产进行调整。

Trix可以单独用于交易决策吗？

尽管Trix为动量提供了宝贵的见解，但理想情况下应该将其与RSI或MACD等其他指标结合使用，以提高准确性并减少虚假信号。

Trix适合盘中加密交易吗？

是的，当与适当的设置一起使用时，Trix可以有效地进行盘中交易，并与音量指标配对以确认动量变化。

Trix与MACD有何不同？

与MACD直接比较两个EMA的MACD不同，Trix在计算动量之前应用三重平滑，使其对短期价格波动的敏感性降低，并且更加专注于长期趋势。