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引言:
邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。
【必读文章】:《10年400倍策略分享-附视频逐行讲解代码》
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这是邢不行第 64 期量化小讲堂的分享
作者 | 邢不行、助教林奇
本文内容也有视频版本，点击观看：量化交易中，筹码分布指标如何计算【邢不行】
记得小时候的某个暑假，一边吃西瓜，一边看港剧《大时代》。
里面炒股的场景给我留下了很深的印象，也为之后进入金融行业埋下了一个种子。
剧里有经典的一幕，一位投资大师为了让主人公帮其报仇，教他炒股。图中大师正使用香烟代表筹码，推演股价走势。
小时候的我只是记得这一幕但并不理解，之后回想才明白，他们在讲的应该是筹码分布理论。
有一定经验的A股投资者，应该都或多或少的听过筹码分布，本文我们就谈谈在量化投资中如何计算筹码分布，附有计算代码。
01什么是筹码分布我是08年左右开始炒股的，之前的市场没有亲历，不清楚筹码分布理论具体是什么时候引入中国市场。
只能通过查看资料，大致推测A股市场的筹码分布最早是由行情软件“指南针”在1997年提出的。
那么筹码分布到底是什么呢？
我们都知道一只股票在上市时会发行很多股份，那这每一股就代表了一个筹码。
而每一股在成交后都会有一个最近的成交价格，比如某只股票在13元成交1000股，14元成交500股，15元成交2000股。
分布就是指将筹码按照其最近成交价格进行分类，统计每个成交价格上筹码的数量。
我们把一只股票所有的筹码都按照最近一次成交价进行分类排列，就能得到筹码分布图：
一般的行情软件都会提供筹码分布图。以同花顺为例，在K线图的右侧就有筹码分布图，图中价格上的柱线代表了筹码分布的数量。
上图中45元左右集中了很多筹码，说明很多股票都是在45元附近成交的。
随着鼠标在K线上移动，筹码分布图也会跟着变动，这是一个随着每天的交易而变动的动态过程。
虽然筹码分布问世多年，但至今热度依旧不减。各种新闻上经常提到，也有很多同学加我问我筹码分布相关的问题。
各类行情软件上的筹码分布图
基本上所有的行情软件也都提供筹码分布指标，这使得我们可以很方便的查到任意一只股票的筹码分布。
但我们做量化投资，光看这个图是没用的，一定要有最原始的数据。
只有有了筹码分布的具体数据，才能对此进行加工处理，构建各类量化交易策略。
02筹码分布如何计算行情软件上的筹码分布到底是如何计算的呢？
让我们回到股票发行的起点。
假设股票A以10元的价格发行1000股，那它发行时的筹码分布是这样的：
所有筹码的成本都是10元，其他价位上的筹码是0。
假设股票A开始上市交易，并且我们获取到了股票A的逐笔交易数据。
第一笔交易以10.3的价格成交了300股，在这一笔交易结束之后，筹码分布会变成这样：
10元的筹码减少300股，10.3元的筹码增加300股。
第二笔交易以10.5的价格成交了200股，毫无疑问10.5元的筹码会增加200股，但关键问题是，这200股从哪里来呢？
这其实取决于这200股到底是从10元的价位卖出，还是从10.3元的价位卖出，亦或两者都有。
遗憾的是这个数据只有交易所知道，并且绝对不会对外公布。
所以我们从第二笔交易开始就已经算不清楚准确的筹码分布了，更何况之后更多的交易了。
所以理论上，经过以上简单的推理，我们根本画不出准确的筹码分布图。
03行情软件上的筹码分布
既然我们都不知道筹码的准确来源，那行情软件是怎么画筹码分布图的呢？
其实方法非常简单粗暴，既然不知道卖出的筹码到底从哪个价格来，那么干脆一刀切，强制让所有价格的筹码都卖出相同的比例。
什么意思呢？比如刚刚第二笔交易以10.5元成交200股。
这200股占总股本的20%，我就从原来的所有价位都卖出20%。
经过第二笔交易后，10.3元的价位卖出20%变为240股，10元的价位也卖出20%变为560股。
知道第二笔交易怎么处理后，第三笔、第四笔可依此类推，只要有逐笔数据我们就能画出筹码分布图。
// 筹码分布的优化算法
有的行情软件算法会更高级一点，并不是所有价格档位都按照相同的比例卖出。
有的算法认为盈利越多的价格，越倾向于减仓。10元的盈利比10.3元高，所以10元的减仓比例高于10.3元。
而有的算法认为持有时间越长，越倾向于减仓。
当然，虽然这些算法在尝试逼近真实情况，但肯定还是有差距的。
// 筹码分布的简化算法
不过有的行情软件就没那么讲究了，会进一步偷懒。
什么意思呢？我们之前讲的算法是用逐笔数据近似的，数据量非常大。
有的行情软件为了偷懒，把一整天的交易数据合并成一笔交易数据，即当日的均价和总成交量。然后仅仅用这一笔数据，来计算筹码分布。
这样算出来的数据，是近似的近似，失真程度大家可以自己想象。
合并成一笔
04用Python计算筹码分布根据之前讲的原理，其实我们已经可以自己用python画出筹码分布了。
下图是我用python实现计算筹码分布的代码，代码就不逐行讲解了，如果有看不懂的地方欢迎和我沟通。
我用浦发银行的数据作为案例计算其筹码分布的结果：
第一行数据代表，以126的价格（已经复权）成交的股票，占到所有股份的0.38%。
依据这张表画出来的图，能直观地表现出浦发银行的筹码分布：
上图中可以非常清楚地看到在116元附近分布了很多筹码，这个价格可能是一个重要的支撑或者阻力位。
上面的代码和数据，都可以跟我询问。
如果很多人感兴趣，之后也会讲一下基于筹码分布数据开发的量化策略，感兴趣的朋友可以直接留言。
联系邢不行:关于量化的任何问题，或者想要了解其他内容，可以加我的微信(xbx9585)和我交流。
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