python量化交易：筹码分布（4）_计算方法_依据成交明细及及换手率估算

        “筹码分布”的准确的学术名称是“流通股票持仓成本分布”，它反映的是在不同价位上投资者的持仓数量。

        筹码分布就是将历史上在每个价位成交的量叠加起来,并以此来判断当前市场上所有流通股的持仓成本。

　　当然历史上成交中的一部分会在后面的交易日中被抛出,也就是说不能简单地将以前的成交累积到现在,而应该有一定的衰减。这个衰减的比例也就是每天的换手率。

　　比如说,1000万的盘子,前天均价为10元,成交量为200万,也就是20%换手率；昨天以均价11元又成交300万,也就是30%换手率；那前天的200万成交量怎么样了呢？成本分析假定,前天的200万在昨天也以11元被30%换手了,那么,前天以10元成交的成交量还剩了200*(1-30%)=140万；若今天以均价12元又成交了400万,同理可算,现在的筹码分布是：10元筹码为200*(1-30%)*(1-40%)=84万,11元的筹码为300*(1-40%)=180万,12元的筹码是400万。

        筹码分析理论的自然规律基础，是筹码流动的特点。筹码流动的特点，也是心理学的内容。简单说，就是单位时间内的卖出比例与持有时间和盈亏比例的关系。这是一个双变量函数。由于根本无法知道每日卖出的真实数量（因庄家对敲），或散户的操作情况，所以根本不可能给出这个函数的精确表达算式。亏损比例越大，持有时间越长，则卖出的比例越大；而亏损比例越小，持有时间越短，则卖出的比例越小。大概是一个负幂关系。获利方面，卖出比例与持有时间无关，获利0%-20%，卖出比例先上升后下降，过了20%，基本和获利幅度无关。换句话说，获利的筹码，卖出比例近似为一个恒定的值。

        我们仔细观察筹码分布的变化情况时，发现在股价附近的筹码是最不稳定的，也是最容易参与交易的，因为在股价附近的股票持有者，最经受不住诱惑，盈利的想赶快把浮动盈利换成实际盈利；被套的想趁着亏损得还少赶快卖掉，利用资金买另外的股票，把亏损赶快挣回来。而远离股价，在下方的筹码，由于有了一定的利润，持股信心会增强；在上方的筹码，由于被套太深而不愿割肉，所以在股价附近的筹码是最活跃的，而在股价上下，远离股价的筹码是不太活跃的。

        活跃筹码就是反映股价附近的筹码占所有流通筹码的百分比。它的取值范围是从0到100，数值越大表示股价附近的活跃筹码越多，数值越小表示股价附近的活跃筹码越少。

       活跃筹码的多少还可用来描述筹码的密集程度，如今天的活跃筹码的值是50，则表示在股价附近的筹码呈密集状态。如今天的活跃筹码的值是10，则表示在股价附近的筹码很少，大多数筹码都在远离股价的地方，获利很多，或者亏损很多。

        活跃筹码的数值很小时是很值得注意的一种情况。比如，一只股票经过漫长的下跌后，活跃筹码的值很小(小于10)，大部分筹码都处于被套较深的状态，这时多数持股者已经不愿意割肉出局了，所以这时候往往能成为一个较好的买入点；再比如：一只股票经过一段时间的上涨，活跃筹码很小(小于10)，大部分筹码都处于获利较多的状态，如果这时控盘强弱的值较大(大于20)，前期有明显的庄股特征，总体涨幅不太大，也能成为一个较好的买入点。所以，在股价运行到不同的阶段时，考虑一下活跃筹码的多少，能起到很好的辅助效果。

供给大于需求价格下跌，需求大于供给价格上涨。

而供求又最终对应于资金和筹码。至于其它什么基本面、消息、信心、技术等等，都只是间接地影响或反映股市的这一本质。股价运动的本质等于成交量背后的筹码运动状态。

资金和筹码。资金是推动筹码移动的源动力。资金的强弱决定了筹码移动的方向。买入的资金强于卖出的筹码，说明筹码需求大于供应，股价就会上涨。相反，卖出的筹码强于买入的资金，说明筹码需求小于供应，股价就会下跌。当买入的力量和卖出的力量接近平衡时，说明供求相近，股价就会横盘震荡。

谁的筹码不抛

在筹码价位较高，没有明显出货迹象时，试想一只股票下跌了30%以上，而从没有放量，高端和低端筹码都不动，这是不正常的，散户重在散，下跌到一定程度一定会有很多人止损和出局，而持续盘跌不放量，只能说明其中有主力被套了，因为主力一般无法止损出局，那样成本太高了。这种股最适用于擒庄操作。

谁的筹码不卖

在筹码价位较低时，一只股票上涨了20%以上，而从不放量，底端密集筹码不动也是不正常的，散户一般很少有人经得起如此引诱而一致不出货，这只能说明其中有主力在运做，而多数主力没有30%以上的利润是不会离场的，因为那样除去费用纯利就太低了。这种股最适用于坐轿操作。