所有证券交易软件都有筹码分布功能，但指南针的筹码分布计算方法是最早的，而且似乎与其他软件不同，它有更好的准确率。

最简单的筹码分布计算是把最近的总量等于流通量的交易累计起来(累计各价格上的成交量)。这种方法假设最近的1倍换手交易中，没有人即买又卖，因此误差较大。

最准确的筹码分布算法是：检查每一个卖出投资者的证券帐户，得知其买入价格。从而把相应筹码从买入价位移到卖出价位。但检查卖出投资者的证券帐户是不可能的。

可能的方法是估计最近一笔交易的卖出者，其买入价是多少。一般来说，卖出者更可能是获利者而不是亏损者，获利越大卖出的可能性越大，这里就有个概率问题(中国散户一般微利即卖出，亏损就死守)。首先要找出一个与实际交易吻合最好的概率分布函数，计算不同价位买入者在当前价位卖出的概率，然后根据概率把不同价位的筹码按比例移到当前价位。其实这个概率函数还与各种常用技术指标相关，不是因为这些技术指标准确，而是因为部分人相信这些指标。不能简单地说，股票持有者持有的时间越长，卖出的可能性也就越大。但卖出概率肯定是一个与持有时间、盈利率相关的函数。更进一步的理想是：假定卖出概率完全由持有时间和盈利率决定，则当前成交量是可以推出来的，多出的成交量就是庄家的对敲盘。

建立概率模型：最大的问题在这儿。一种是根据自己的知识空想一个模型。另一种方法是从现有数据中抽象出模型，比如似合方法。但我几乎没什么有价值的数据。最后一种方法是按正态分布构造一种模型，然后在历史数据上验证，并调整参数。概率模型应该满足三个原则：

时间原则：越久的筹码越稳定，越短的筹码越活跃。暂定正态分布。这点是果，不是因。

价位原则：成本离现价越远的筹码越稳定，越近的筹码越活跃。这点可能不正确。

获利原则：获利盘比套牢盘更易卖出。后两条合成，中心偏向获利盘的正态分布。

以上原则可以解析为什么历史上的成交密集区是很强的阻力位，因为股价到达成交密集区时，根据第二原则，在此价位的大量套牢筹码将变得活跃，可能大量沽出。

但我不能理解成交密集区也会成为很强的支撑位。如果有庄家，这点很好理解，这是他的成本区，不容许跌破。如果不存在庄家，成交密集区可以理解为大量投资者在此价位意见分歧，因此在此价位存在大量可能的买家，对股价构成支撑。当然在此价位也存在大量卖家，但这些卖家在上次股价通过此处时已经卖了。剩下的是在此位买入赚了钱的人，他们愿意在此处再次买入，重温赚钱的美梦；还有一批上次因犹豫在此位没买入的，现在想“改正错误”买入。

对付对敲盘：指南针可能是把当前筹码按比例从历史筹码中移出，这样对敲盘就容易欺骗它了。如果历史筹码的移出与当前成交量无关，则对敲盘就无法欺骗软件了。但这也会增大误差，可以通过参数开关这个功能。

隔日对敲很难发现。庄家可能今日大笔买入，明天大笔卖出，这种可能小，因为庄家单向买入会造成股价上涨，单向卖出造成股价下跌，庄家会有较大损失。

 

数据的获取 要实现我需要的功能，证券软件提供的自定义公式功能已经不能满足需要，需要用软件专业开发工具来实现。这就有个数据的获取问题。方法有二：一、数据直接从证券软件中提取，二、直接通过证交所的公用数据接口获取。大智慧、指南针是如何获取行情数据的呢？

 

在指南针出现后，庄家通过对敲来虚构成交量的现象增多了，这显示了筹码分布计算的威力。对敲欺骗成交量分析是容易而且普遍的，但这是对庄股而言。在没有庄家的股票里，有意的对敲欺骗几乎不存在，筹码分析对交易有重要的指导意义。即使在大量存在对敲交易的庄股中，成交量分析仍然可以看出庄家的蛛丝马迹，对投资者是有价值的。

 

大智慧level2与同花顺的筹码分布完成一样，用实际效果图对比一下就很清楚了，它们可能用的同一核心。它们的公式也几乎一样。但据说大智慧level2与大智慧的筹码分布算法不同。

同花顺的筹码分布算法，非常简单。根据其帮助文档，对所有历史筹码按同一换手率扣减。这违背了时间原则，造成历史筹码过快消失。

指南针陈浩最近说：T+0时代的筹码分布与T+1时代不同，从这点可以看出指南针筹码分布算法的一些蛛丝马迹。

数据挖掘技术在证券市场的应用。

如果自行编写筹码分布算法，最大的问题是不知道如何验证筹码分布的正确性。

 

指南针软件设计者陈浩说：

由于证券交易所不向公众提供投资者的帐目信息，所以各类软件中的筹码分布状况均是通过历史交易计算出来的近似值。假定筹码的抛出概率与浮动盈利及持股时间有关，可以在一定数量的投资群体中进行抽样检测，以获得这个抛出概率的函数，然后再根据这个抛出概率，认定每日交易中哪些原先的老筹码被冲销，并由现在的新筹码来代替。
　　我们把问题说得再简单一点：根据相当多的投资者的获利了结的习惯，尤其就散户而言，在获利10%至20%之间最容易把股票卖掉；而对主力而言，很难在盈利30%以下时卖出他的大部分仓位。那么，获利15%的获利盘对当日成交的贡献就比获利25%要大一些。这是较为精确的计算筹码分布的方法，有时候出于计算量的考虑，也可以用相等的抛出概率来代替真实的抛出概率统计，这样会引发一定的误差，不过这个误差是可以承受的。因为在实际的投资分析中，某个价位的筹码量多一些或少一些不会影响最终的结论。
　　在"指南针"的CYQ推出后，几乎所有的国内软件厂家都模仿了一个筹码分布图，有一些做得还是很不错的，但有一些算法误差过大，建议这些软件厂商予以修改。这类不准确的算法是把历史成交，按时间加权，时间越久占筹码分布的比重越低，这样做表面上似乎也可以得到一个很像筹码分布的东西，但实际上是不能用的。因为各股的活跃程度差异很大，人为的确定历史筹码的挥发速度很难反映这个差异。
　　由于涉及商业机密，"指南针"筹码分布的算法暂时还不能予以公开，这里也仅仅可以讲一些原理性的东西，还望广大读者朋友们见谅。"

 

四、活跃筹码
筹码分布能让我们看出别人持股成本的分布情况，是我们做成本分析时很有效的工具。我们仔细观察筹码分布的变化情况时，发现在股价附近的筹码是最不稳定的，也是最容易参与交易的，因为在股价附近的股票持有者，最经受不住诱惑，盈利的想赶快把浮动盈利换成实际盈利；被套的想趁着亏损得还少赶快卖掉，利用资金买另外的股票，把亏损赶快挣回来。而远离股价，在下方的筹码，由于有了一定的利润，持股信心会增强；在上方的筹码，由于被套太深而不愿割肉，所以在股价附近的筹码是最活跃的，而在股价上下，远离股价的筹码是不太活跃的。
活跃筹码就是反映股价附近的筹码占所有流通筹码的百分比。它的取值范围是从0到100，数值越大表示股价附近的活跃筹码越多，数值越小表示股价附近的活跃筹码越少。
活跃筹码的多少还可用来描述筹码的密集程度，如今天的活跃筹码的值是50，则表示在股价附近的筹码呈密集状态。如今天的活跃筹码的值是10，则表示在股价附近的筹码很少，大多数筹码都在远离股价的地方，获利很多，或者亏损很多。
活跃筹码的数值很小时是很值得注意的一种情况。比如，一只股票经过漫长的下跌后，活跃筹码的值很小（小于10），大部分筹码都处于被套较深的状态，这时多数持股者已经不愿意割肉出局了，所以这时候往往能成为一个较好的买入点；再比如：一只股票经过一段时间的上涨，活跃筹码很小（小于10），大部分筹码都处于获利较多的状态，如果这时控盘强弱的值较大（大于20），前期有明显的庄股特征，总体涨幅不太大，也能成为一个较好的买入点。所以，在股价运行到不同的阶段时，考虑一下活跃筹码的多少，能起到很好的辅助效果。