筹码分布原理探索

最近在学习一点股票的知识，可是发现自己在像个小白，找不到门路，可是如果不学习就会变韭菜。人们常说股市就如同赌博，这没有问题。但谁能说去买菜或者买东西不是博弈？只是量级的问题。所以很多问题并没有什么标准和规则，全凭自己如何看待。可是物质的运动规律是可以掌握的，问题是你是否掌握了足够的信息量。以及如何看待其中的关系。写这种文章的意义是什么，对于我来说就是整理思维，我特别喜欢辩证的思考问题，在不断的反驳自己能够让自己深度思考某些问题。然后对于这个世界有比较深入的解。

问题描述​​

之前看了一位老师的文章，大概说的是股价的起起伏伏看似是由买方和卖方力量决定的，然而价格的拉伸却不是散户决定，毕竟散户的资金太小无法促使股价从下跌转为上升，股价的下跌如果有大面积的散户参与只能使得股价更加奔放的下跌。但是对于散户来说信息不对称是必然的，因此庄家是股价的决定因素。所以跟随庄家是唯一要选择的路。可是庄家要拉升股价必然会拥有很多筹码，否则再拉升的过程会被散户的抛盘压死，成为接盘侠。但是作为机构来说必然深刻明白。那么如何掌握足够的筹码？通俗来说就是操作股价，比如通过有限的抛盘恐吓散户将筹码在低位交给庄家。庄家的方式很多，比如横盘来拉升和抛盘等。但无论如何筹码的平均价格会下降，也就是说在不同价位入手的筹码会向低位价格上统一。那么这个筹码平均价格如何计算？如果是按买卖价格按时间统计的话。那计算和存储的代价确实太大了。可那是比较准确的方式！除此之外还能怎么做尼？

在知网上搜索相关文献。

在第一篇中，作者使用时间来描述筹码的买卖以及筹码分布。

大概得意思是每天迁入的筹码分布与该股票的最低价和最高价之间。当然也有迁出的，所以在某天内某个价格上的筹码分布量等于该价位的昨日筹码量减去迁出的筹码再加该价位上迁入的筹码。其中筹码迁出比例是按昨天的筹码分布减去到期的筹码再与总股本的比值。而在该价格上的下一日的筹码分布就是昨日的该价格上筹码减去在当日的迁入筹码与迁出率的乘积，最后再加上该价位的筹码的迁入量。

在计算筹码迁入时，作者采用五边形。并采用筹码的梯度分布的计算模式。再进行实证检验种取得了非常好的效果。

采用这种方式，就是需要从股票上市那天开始计算，而且文中采用的卖出时间持有概率比较迷惑。但总体来说我没有觉得那里不科学。基本所需要的数据我们都可以获取到。

第二篇文章

作者采用的计算方法比较简单，本人感觉无法描述真实得平均成本，有提升平均成本的问题。

Yn= Yn-1× (1- An) + Cn ×An

文中的公式大概表达的意思是昨剩余的筹码的平均成本再加上换手筹码的价格期望。但是这样计算就忽视价格的历史，用昨天的不能代表前天或者上个月的。所以我觉得这个指标不太准。

网络上的筹码分布计算算法

公式：

当天(N)的筹码=成交量*换手率 前一天筹码=当天筹码+(1-当天换手率*历史换手衰减系数)*前一天成交量 前二天筹码=当天筹码+(1-当天换手率*历史换手衰减系数)*前一天成交量+(1-前一天换手率*历史换手衰减系数)*前第二天成交量

以此类推计算所有交易日的筹码量，然后按每日的最高价最低价已经平均价进行筹码的三角形或者五边形分布。然后通过累计所有价位上的筹码分布的数学期望计算筹码的平均成本。这里当日的筹码等于成交量与换手率的乘积让我有点摸不着头脑。感觉大概表达的意思是当日的筹码按换手率和成交量的积，历史筹码按前一日的分布进行递减。也就是筹码分布等于今日的增量与昨日的保留量的和，随着时间的推演历史筹码分布与筹码具有很大的关系，就是当日对昨日负责。感觉自己还是对这块深入理解有点问题。所以我打算用python实践一下。或许实践的过程中我能明白吧。