蘿卜投研籌碼分布（蘿卜投研數據）

蘿卜投研籌碼分布

由于證券交易所不向公眾提供投資者的帳目信息，所以各類軟件中的籌碼分布狀況均是通過歷史交易計算出來的近似值。假定籌碼的拋出概率與浮動盈利及持股時間有關，可以在一定數量的投資群體中進行抽樣檢測，以獲得這個拋出概率的函數，然后再根據這個拋出概率，認定每日交易中哪些原先的老籌碼被沖銷，并由現在的新籌碼來代替。 我們把問題說得再簡單一點：根據相當多的投資者的獲利了結的習慣，尤其就散戶而言，在獲利10%至20%之間最容易把股票賣掉；而對主力而言，很難在盈利30%以下時賣出他的大部分倉位。那么，獲利15%的獲利盤對當日成交的貢獻就比獲利25%要大一些。這是較為精確的計算籌碼分布的方法，有時候出于計算量的考慮，也可以用相等的拋出概率來代替真實的拋出概率統計，這樣會引發一定的誤差，不過這個誤差是可以承受的。因為在實際的投資分析中，某個價位的籌碼量多一些或少一些不會影響最終的結論。 在指南針的CYQ推出后，幾乎所有的國內軟件廠家都模仿了一個籌碼分布圖，有一些做得還是很不錯的，但有一些算法誤差過大，建議這些軟件廠商予以修改。這類不準確的算法是把歷史成交，按時間加權，時間越久占籌碼分布的比重越低，這樣做表面上似乎也可以得到一個很像籌碼分布的東西，但實際上是不能用的。因為各股的活躍程度差異很大，人為的確定歷史籌碼的揮發速度很難反映這個差異。 由于涉及商業機密，指南針籌碼分布的算法暫時還不能予以公開，這里也僅僅可以講一些原理性的東西，還望廣大讀者朋友們見諒。 評論：的確，我看過很多軟件，其籌碼分布就是簡單的平均轉移，計算原理大致是：首先所有籌碼的總和應是100%或流通盤，而籌碼分布的意思是在每一個價位上籌碼的分布多少；然后，從特定日期向回計算每個價位上的籌碼并相加得到此價位上的籌碼總和，直到籌碼達到100%或流通盤停止計算。 公式大致如下： 成本分布=前一日的成本分布x（1-換手率）+當日的成本分布 這樣最大的問題就是沒有考慮人為因素和時間因素，同樣一筆100手的成交記錄，交易群體中獲利程度大的投資者肯定比獲利程度少的投資者多，而持股時間長的投資者也一定比持股時間短的拋出可能性大，所以籌碼轉移絕對是一個不平均的過程。在這里，陳浩教授以一個拋出概率一筆帶過，具體沒有細說，可能算是涉及商業機密吧。我猜想這個拋出概率應該是存在的。 如何區別莊家籌碼和散戶籌碼？我的看法是這樣，有兩個因素必須考慮，一個是漲幅，一個是換手率或成交量，如果放量長陽，一般應該是底層的籌碼被沖銷（這部分是莊家的籌碼），如果縮量，交易最多的應該價格附近的散戶籌碼，如果放量滯漲，說明是價格附近的機構籌碼在對倒......總的來說，籌碼轉移應該與漲跌幅、成交量有一個比值關系，這樣才能最真實的反映籌碼分布變化。 如果能坐在交易所的主機前，稍微編個小程序把數據轉換一下，排個序，畫個圖，就可以把某只個股的真實籌碼分布搞得清清楚楚。不過還有一個問題，就是會有多個帳戶屬于同一個人，如果他用他的多個帳戶亂折騰一番，也會讓分析者傷腦筋看不懂。 以上內容節選自古代阿拉伯著名文學作品《一千零一夜》。 真實的籌碼分布應該是這樣的（非常簡單，但估計也沒多少人去想它）：對于某個交易日某只個股而言，將所有該交易日實際持有該個股的帳戶的籌碼，按其當初的買入價格，全部累加畫到以價位為縱軸的一張圖上。 在不能坐到交易所主機前的境況下（別笑，有人能坐到的，我知道的就有好幾撥人有這權），我們只能根據公開的行情數據（就是每日的開、收、高、低、量、額這6個數）模擬（或者說猜測）籌碼分布。模擬的起點，我想一般都會從完美換手周期（SUMBARS(VOL,CAPITAL)）入手（敬請各位看官注意，這個完美的叫法是我今天在此提出的，引用須注明）。 一個完美換手周期內的簡單籌碼分布，與真實籌碼分布相比，有這樣幾個不同（這也94需要解決的幾個難題）：1、某些投資者買進該股后長期持有好幾年不動，而某些做超短裙，前天進昨天出甚至T+0 再論底層的籌碼被沖銷最快： 只要股價上漲，散戶和機構都在拋售，關鍵是占的比重大小不同。如果放量長陽，一般應該是底層的籌碼被沖銷最快，因為這部分籌碼獲利最大，一般底部買進的人在放量時都會選擇獲利了結，這是一種交易心態的預測，是不是機構的籌碼我們可以不必去理會，只要知道股價上漲時一般是底部籌碼轉移最多，成交量量越大轉移得越快。這也是放量了就漲不動了的原因。 是否可以研究一個價－價模型?，F在通常所說的籌碼分布可以說是一個價－時模型，即以完美換手周期這個時間因素來計算不同價位上成交量的分布。我說的價－價模型，是指從歷史成交價位這個因素來考慮成交量的分布。

蘿卜投研數據

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