TRIX 활용 방법과 파이썬 함수

TRIX 활용 전략

TRIX는 추세의 방향과 상대적인 강도를 측정하는 지표이기 때문에, 다양한 매매 기법에 유용하게 활용될 수 있습니다. 이 중에서 몇 가지 대표적인 매매 기법을 아래에서 설명해 드리겠습니다.

• TRIX 교차 전략
  TRIX의 교차는 매매 기회를 파악하는 데 사용됩니다. TRIX 선이 시그널 선을 상향 돌파하면 매수 기회를 제공하고, 시그널 선을 하향 돌파하면 매도 기회를 제공합니다.
  
  
• TRIX 다이버전스 기법
  TRIX 다이버전스 기법은 추세 반전 신호를 찾는 데 사용됩니다. 가격은 상승하지만 TRIX가 하락하는 경우 매도 기회가 있고, 가격이 하락하지만 TRIX가 상승하는 경우 매수 기회가 있습니다. 이러한 현상을 TRIX 다이버전스라고 합니다.
  
  
• TRIX 모멘텀 기법
  TRIX 모멘텀 기법은 추세가 언제까지 지속될지를 파악하는 데 사용됩니다. TRIX가 0선을 상향 돌파하면 상승 추세가 지속될 가능성이 높으며, 0선을 하향 돌파하면 하락 추세가 지속될 가능성이 높습니다. 따라서 TRIX가 0선을 돌파하는 시점을 파악하여 추세 전환 시점을 예측할 수 있습니다.
  
  
• TRIX와 이동평균선 조합 기법
  TRIX와 이동평균선을 조합한 기법은 보다 정확한 매매 신호를 찾는 데 사용됩니다. 이동평균선과 TRIX가 모두 상승하면 매수 기회가 있으며, 이동평균선과 TRIX가 모두 하락하면 매도 기회가 있습니다.

위와 같이 TRIX를 활용한 다양한 매매 기법이 있지만, TRIX만으로는 모든 상황에서 정확한 매매 신호를 제공할 수는 없습니다. 따라서 다른 기술적 분석 지표와 결합하여 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 투자 시에는 항상 적절한 리스크 관리와 자산 배분을 고려하는 것이 중요합니다.

TRIX 보조지표 예제

 

TRIX Triple Exponential Average 란?

TRIX는 Triple Exponential Average의 약자로, 지수 이동 평균을 이용한 보조 지표 중 하나로 1980년대 말에 미국의 개인 트레이더 로버트 레인이 개발했습니다. TRIX는 기술적 분석으로 주식 시장 또는 다른 시장의 상승 또는 하락의 추세의 방향과 상대적인 강도를 측정하며 현재에도 일부 트레이더들에게 인기 있는 지표 중 하나입니다.

TRIX는 지수 이동 평균(EMA)을 사용하여 계산됩니다. TRIX는 1일, 2일, 3일 이동 평균의 차이에 대한 EMA를 계산합니다. 이를 통해 지난 기간 동안의 가격 변동성이 얼마나 큰지를 파악할 수 있습니다.

TRIX는 일반적으로 14일 또는 18일을 기간으로 사용하며, 일반적으로 더 긴 기간을 사용할수록 보다 부드러운 값을 얻을 수 있습니다.

TRIX 값은 선을 따라 움직이며, 일반적으로 0선 위로 움직이면 상승추세가 있다는 것을 나타내고, 0선 아래로 움직이면 하락추세가 있다는 것을 나타냅니다. 또한 TRIX 지표는 이전의 값과 비교하여 상승 또는 하락하는 모습으로 해석됩니다.

TRIX는 특히 매우 긴 기간의 트렌드를 나타내는 데 적합한 보조 지표입니다. 또한, MACD나 RSI와 같은 다른 지표와 결합하여 사용할 수도 있습니다.

 

TRIX와 같이 사용할 만한 보조지표

TRIX는 주로 추세 추종을 위한 지표로 사용되며, 다른 기술적 분석 지표와 함께 사용될 때 보다 정확한 매매 신호를 제공할 수 있습니다. TRIX와 함께 사용할 수 있는 몇 가지 대표적인 보조 지표는 다음과 같습니다.

• MACD (Moving Average Convergence Divergence)
  MACD는 추세의 방향과 강도, 그리고 추세 전환 신호를 파악하는 데 사용됩니다. 이 지표는 빠른 EMA와 느린 EMA의 차이를 통해 계산되며, 0을 기준으로 양수와 음수가 나타나는 시그널 선과 MACD 히스토그램을 제공합니다.
  
  
• RSI (Relative Strength Index)
  RSI는 과매수 및 과매도 상태를 파악하는 데 사용됩니다. 이 지표는 가격 상승과 하락의 상대적인 강도를 측정하여 0과 100 사이의 값을 제공합니다. 70 이상일 경우 과매수, 30 이하일 경우 과매도로 간주됩니다.
  
  
• Bollinger Bands
  Bollinger Bands는 가격의 변동성을 파악하는 데 사용됩니다. 이 지표는 이동평균선을 중심으로 일정한 거리에 상한선과 하한선을 그려 가격의 이탈 가능성을 나타냅니다.
  
  
• Stochastic Oscillator
  Stochastic Oscillator는 과매수 및 과매도 상태를 파악하는 데 사용됩니다. 이 지표는 주가의 고점과 저점을 나타내는 매개변수 K와 D를 제공합니다. K가 D보다 높을 때는 상승 모멘텀이, K가 D보다 낮을 때는 하락 모멘텀이라고 판단됩니다.

위와 같이 TRIX와 함께 사용할 수 있는 다양한 보조 지표가 있지만, 각각의 지표는 특정한 측면에 대한 정보를 제공하기 때문에 다른 지표와 결합하여 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 시장 상황에 따라 적절한 지표를 선택하는 것이 중요합니다.

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TRIX와 비슷한 유형의 보조지표

TRIX와 비슷한 유형의 보조 지표로는 모멘텀(Momentum) 지표와 ROC(Price Rate of Change) 지표가 있습니다.

• 모멘텀 지표
  모멘텀 지표는 주가의 가격 변화율을 측정하여 향후 주가의 방향성을 예측하는 데 사용됩니다. 모멘텀 지표는 이전 일수의 주가를 현재 일수의 주가로 나누어 백분율로 표시됩니다. 모멘텀 지표가 양수이면 가격이 상승하고, 음수이면 가격이 하락한다는 것을 나타냅니다. 모멘텀 지표는 일반적으로 추세를 따라가는 지표로 사용됩니다.
  
  
• ROC(Price Rate of Change) 지표
  ROC 지표는 모멘텀 지표와 비슷하게 가격의 상승률과 하락률을 측정하는 지표입니다. ROC는 현재 가격을 이전의 가격으로 나눈 값에 100을 곱한 것으로 계산됩니다. ROC가 양수이면 가격이 상승하고, 음수이면 가격이 하락한다는 것을 나타냅니다. ROC는 일반적으로 추세 전환 시기를 예측하는 데 사용됩니다.

모멘텀 지표와 ROC 지표는 모두 가격의 변화를 측정하여 추세를 파악하는 데 사용되므로, TRIX와 비슷한 유형의 지표로 분류됩니다. 하지만, TRIX는 지수 이동 평균을 사용하여 가격의 흐름을 부드럽게 표현하는 반면, 모멘텀 지표와 ROC 지표는 단순 가격 변화율을 나타내는 차이가 있습니다.

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TRIX를 구하는 Python 함수

import pandas as pd
import numpy as np

def TRIX(close, n, m):
    ema1 = close.ewm(span=n, adjust=False).mean()
    ema2 = ema1.ewm(span=n, adjust=False).mean()
    ema3 = ema2.ewm(span=n, adjust=False).mean()

    trix = pd.Series(100*(ema3 - ema3.shift(1))/ema3.shift(1), name='TRIX_'+str(n))

    signal = pd.Series(trix.ewm(span=m, adjust=False).mean(), name='TRIX_Signal_'+str(m))

    histogram = pd.Series(trix - signal, name='TRIX_Histogram_'+str(n)+'_'+str(m))

    return pd.concat([trix, signal, histogram], axis=1)


# 함수 사용
np.random.seed(1)
close = pd.Series(np.random.randn(1000), name='close')

trix = TRIX(close, n=14, m=9)
print(trix.tail())

# 실행 결과
         TRIX_14  TRIX_Signal_9  TRIX_Histogram_14_9
995  0.102373      -0.013973             0.116346
996  0.183601       0.002658             0.180944
997  0.260116       0.047112             0.213004
998  0.323901       0.091465             0.232436
999  0.354963       0.133680             0.221283