超级移动筹码分布

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1、红色的筹码获利盘,蓝色为套牢盘

2、中间白颜色的线为目前市场所有持仓者的平均成本线,表明整个成本分布的重心。如股价在其之下,说明大部分人是亏损的。

3、获利比例:就是目前价位的市场获利盘的比例。获利比例越高说明越来越多的人处于获利状态。

4、获利盘:任意价位情况下的获利盘的数量。

5、90%的区间:表明市场90%的筹码分布在什么价格之间。

6、集中度:说明筹码的密集程度。数值越高,表明越分散;反之越集中。

7、筹码穿透力:就是筹码穿透力的含义是以今日股价穿透的筹码数量除以今日换手率,穿越的筹码数量和筹码穿透力成正比,被穿越筹码数越多筹码穿透力越大。(具体用法在后面章节介绍)

8、浮筹比例:当前价格周围聚集的最容易参与交易的筹码数量。定位为浮动筹码
   
一、 大智慧超级移动筹码分布理论形成
      
市场主力是何时进场的?主力怎样收集筹码的?其成本是多少?何时拉升?怎样完成出货的?如果获悉主力运作的动向,这些问题就迎刃而解了。要充分了解这些,我们就要知道市场成本的流动情况。这样就引发了一个长期存在的市场事实,就是市场的持仓成本。
 
可以这样理解,如果聚齐全体流通盘的股东进行交易,然后大家按照其买入成本把手中的股票放在K线相应的价位上,这样股票就会堆积起来,某价位的股票多一些,就堆的高一些,反之,就矮一些。如果有人买掉手中的股票,就将从原来的价位位置拿掉,而重新堆积买方新建仓的价位上。这样我们就可以形象的看到市场交易中所发生的成本流动情况。
 
我们把移动成本分布用一条条柱线来组成图案,每一条线加起来正好是100%的流通盘。大智慧超级移动筹码分布就是用来监测主力运作的动向的新工具。它形象地反映了市场交易中所发生的成本流动情况。而且还充分考虑了主力对到以及大宗转让交易制度下成交量和交易成本的真实分布情况,力求为让投资者提供更准确的决策依据!
 
二、超级筹码分布形态表示
  
       大智慧超级移动成本分布显著的特点就是形象性和直观性。
     
它通过横向柱状线与股价K线的叠加形象直观地标明各价位的成本分布量。在日K线图上,随着光标的移动,系统在K线图的右侧显示若干根水平柱状线。线条的高度表示股价,长度代表持仓成本数量在该价位的比例。事实上一个上市公司流通盘最少也在千万以上,这样在形态上形成象一个群峰组成的图案,这些山峰实际上是由一条条自左向右的线堆积而成,越长表明该价位堆积的股票数量越多,也反映了在此位置的成本状况和持仓量,这些长短不一的线堆在一起就形成了高矮不齐的山峰状态,也就形成了筹码分布的形态。
 
随着交易的不断进行,这些筹码(如果把一只只股票看成是一个个筹码的话)在不同的价位进行流动,使得形态分布发生变化,因而形成不同形态特征。      

     

 

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要使用 Python 爬取股票的**筹码分布**数据,首先需要明确:**“筹码分布”并不是一个公开、标准化的 API 数据接口**,它通常是证券公司或金融分析平台(如东方财富、同花顺等)基于历史交易数据计算出的一种技术指标,反映不同价位上投资者的持仓数量。 由于这类数据不直接开放,我们通常通过以下方式获取: 1. **爬取网页版金融网站的数据**(如东方财富网) 2. **使用第三方金融数据接口库**(推荐,更稳定合法) --- ### ✅ 推荐方案:使用 `akshare` 库获取筹码分布数据 `akshare` 是一个开源的 Python 财经数据接口库,支持 A股、期货、基金、宏观经济等多种数据,包括部分筹码分布信息。 #### 安装 akshare: ```bash pip install akshare ``` #### 示例代码:获取某只股票的筹码分布数据(以东方财富数据为基础) ```python import akshare as ak import pandas as pd # 获取个股的筹码分布数据(以东方财富的“深度资料”中的筹码估算为例) def get_chip_distribution(symbol: str): """ 获取指定股票的筹码分布估算数据 :param symbol: 股票代码,如 '600519' :return: DataFrame """ try: # 使用 akshare 获取个股深度数据(包含部分筹码信息) stock_zh_ah_daily = ak.stock_zh_a_hist(symbol=symbol, period="daily", adjust="") if stock_zh_ah_daily.empty: print("未获取到数据,请检查股票代码。") return None # 计算简单的历史成本分布(近似筹码分布) # 假设每天成交量代表该价格的持仓量(简化模型) chip_data = stock_zh_ah_daily[['日期', '收盘', '成交量']].copy() chip_data.rename(columns={'收盘': '价格', '成交量': '持仓量'}, inplace=True) # 可选:按价格区间聚合 chip_data['价格区间'] = pd.cut(chip_data['价格'], bins=20) # 分成20个区间 grouped = chip_data.groupby('价格区间').agg({ '持仓量': 'sum' }).reset_index() return grouped except Exception as e: print(f"错误: {e}") return None # 使用示例 symbol = "600519" # 贵州茅台 chip_df = get_chip_distribution(symbol) if chip_df is not None: print(chip_df) ``` --- ### 🔍 解释说明: - `ak.stock_zh_a_hist()`:获取 A 股历史行情数据。 - 我们假设每日的成交量是在当日收盘价买入的,这只是一个**简化的筹码分布模型**。 - 实际的“筹码分布”算法更为复杂,考虑了换手率、成本衰减、移动平均等因素(例如:移动成本模型)。 - 更精确的筹码分布需用递推公式计算,如下所示: --- ### 🧮 高级:实现“移动成本模型”(简化的动态筹码分布) ```python def moving_cost_model(prices, volumes, decay=0.9): """ 移动成本模型:模拟真实筹码分布 :param prices: 价格列表 :param volumes: 成交量列表 :param decay: 成本衰减系数(换手率影响),越大表示旧成本保留越多 :return: 当前各价位的筹码分布字典 """ import numpy as np from collections import defaultdict distribution = defaultdict(float) for p, v in zip(prices, volumes): new_dist = defaultdict(float) # 旧筹码因换手而转移 for price, vol in distribution.items(): new_dist[price] += vol * decay # 新增当前成交的成本 new_dist[p] += v * (1 - decay) distribution = new_dist # 转为 DataFrame 显示 result = pd.DataFrame([ {'价格': k, '筹码量': v} for k, v in distribution.items() ]).sort_values(by='价格') return result # 示例使用 prices = [100, 102, 98, 105, 103] volumes = [1000, 1500, 1200, 1300, 1400] chip_result = moving_cost_model(prices, volumes, decay=0.8) print(chip_result) ``` > 这种方法能更接近真实的“动态筹码分布”。 --- ### ⚠️ 注意事项: 1. **不要频繁爬取网页**,容易被封 IP。 2. 一些网站(如同花顺、东方财富)的筹码数据是前端 JS 渲染,需用 `selenium` 或逆向工程获取。 3. 合法合规最重要,建议优先使用 `akshare`、`tushare`、`baostock` 等开源库。 --- ###
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