因為證券交易所不向公眾提供投資者的賬戶信息，所以各類軟件中的籌碼分布都是通過歷史交易計算出來的近似值。假設籌碼的投擲概率與浮盈和持有時間有關，我們可以對壹定數量的投資組進行抽樣，得到這個投擲概率的函數，然後根據這個投擲概率，就可以確定日常交易中哪些舊籌碼被註銷，現在被新籌碼替代。我們把問題簡單說壹下:根據相當壹部分投資者的獲利回吐習慣，尤其是散戶，在10%-20%之間賣出股票最容易；對於主力來說，在利潤低於30%的情況下，很難賣出他的大部分倉位。那麽，獲利15%的獲利盤對當天交易的貢獻要大於25%的獲利。這是壹種更精確的計算籌碼分布的方法。有時出於計算的考慮，可以用等投擲概率代替真實投擲概率統計，會導致壹定的誤差，但這種誤差是可以容忍的。因為在實際的投資分析中，某個價位的籌碼多或少都不會影響最終的結論。compass的CYQ推出後，國內幾乎所有軟件廠商都模仿了壹張芯片分布圖。有些做得很好，但有些算法誤差太大。建議這些軟件廠商修改壹下。這種不準確的算法是將歷史交易按時間加權，時間越長，籌碼分布比例越低。表面上看起來可以得到非常類似於芯片分布的東西，實際上沒什麽用。因為每只股票的活躍度差異很大，人為確定歷史籌碼的揮發速度很難體現這種差異。因為涉及商業機密，指南針芯片分發的算法暫時不能公開。這裏只能說壹些原則性的東西。希望讀者見諒。點評:確實，我見過很多軟件，它的籌碼分配都是簡單的平均轉移。計算原理大致如下:第壹，所有籌碼之和應為100%或流通盤，籌碼分布是指每個價位分布多少籌碼；然後，從特定日期開始計算每個價格的籌碼，並將它們相加，得到該價格的籌碼總數，直到籌碼達到100%或流通盤停止計數。公式大致如下:成本分布=前壹天的成本分布x(1-換手率)+當天的成本分布。最大的問題是沒有考慮人的因素和時間因素。同樣的100手的交易記錄，交易組中獲利的投資者肯定比獲利少的投資者多，長期持股的投資者也比短期持股的投資者更容易拋出，所以籌碼轉移是絕對可能的。在這裏，陳豪教授以壹個投擲概率將其壹筆帶過，但沒有詳細闡述，這可能被視為涉及商業秘密。我猜這個投擲概率應該是存在的。如何區分莊家籌碼和散戶籌碼？在我看來，有兩個因素是必須考慮的，壹是漲幅，二是換手率或者成交量。如果是多頭，底部的籌碼壹般要註銷(這部分是莊家的籌碼)。如果成交量萎縮，交易最多的籌碼應該是價格附近的散戶籌碼。如果成交量停滯，說明價格附近的機構籌碼處於對立狀態...壹般來說，籌碼的轉移應該與增減和成交量有關。如果妳能坐在交易所的主機前，編個小程序把數據轉換，排列順序，畫個圖，就能把壹只股票的真實籌碼分布搞清楚。但是還有壹個問題，就是會有多個賬戶屬於同壹個人，如果他用自己的多個賬戶來折騰，也會讓分析師擔心。以上內容摘自著名的阿拉伯古代文學作品《天方夜譚》。真正的籌碼分布應該是這樣的(很簡單，但估計想的人不多):對於某個交易日的壹只股票，將該交易日賬戶中實際持有該股票的所有籌碼累加起來，按照原買入價格繪制在壹個以價格為縱軸的圖形上。在無法坐在交易所主機前的情況下(別笑，有人可以坐，據我所知有幾個人有這個權利)，我們只能根據公開市場數據(即每天的開盤、收盤、高、低、成交量、金額)來模擬(或猜測)籌碼分布。模擬的起點，我覺得壹般會從完美的周轉周期(vol，capital)開始(請註意這個完美的術語，是我今天在這裏提出來的，引文壹定要註明)。壹個完美換手周期內的簡單籌碼分布與真正的籌碼分布相比，有幾個區別(也是壹些需要解決的難題):1。有的投資者買了股票後持有了幾年，有的做超短裙，甚至前天T+0就出了。只要股價上漲，散戶和機構都在賣。關鍵是比例不壹樣。如果是放量做多，壹般應該是底部的籌碼核銷最快，因為這部分籌碼最賺錢。壹般在底部買入的人，在成交量高的時候會選擇獲利了結。這是對交易心態的預測。我們不必關註是不是機構的籌碼。我們只要知道，股價上漲時，底部的籌碼壹般轉移最多，成交量越大，轉移越快。這也是成交量不會上升的原因。我們是否可以研究壹個價格-價格模型。目前的籌碼分布可以說是壹個價格-時間模型，即通過完美周轉期的時間因子來計算不同價位的交易量分布。我說的價格-價格模型，是指從歷史交易價格來考慮交易量的分布。
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