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T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T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T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。

《筹码分布》作者、指南针董事长陈浩

那么筹码分布到底是什么呢？

我们都知道一只谷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，比如某只谷票在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。

我们把一只谷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：

筹码分布

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。

同花顺的筹码分布图

上图中45元左右集中了很多筹码，说明很多谷票都是在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，也有很多同学问我筹码分布相关的问题。

关于量化T资的问题，欢迎交流沟通。

大智慧 同花顺 东方财富

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谷票的筹码分布。

但我们做量化T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？

让我们回到谷票发行的起点。

假设谷票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B都是10元，其他价位上的筹码是0。

假设谷票A开始上市交易，并且我们获取到了谷票A的逐笔交易数据。

谷票A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：

第一笔交易后的筹码分布

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交流沟通。

筹码分布代码

我用浦发bank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）成交的谷票，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bank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，都可以获取。

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评论。

05 后记

文章的最后，和大家分享一点量化T资的心得。

很多人问我小白如何开始学习量化T资，有什么可以书单推荐。

我的建议是千万不要直接找本书来看。

你找本编程书看，那跟着敲完“Hello World”就结束了；你找本数学书看，那看到第七页的公式就睡着了。

更好的学习方式是做实际的项目，在实践中学习量化策略。

研报就是很好的量化实践项目。

一篇研报就是一个策略，作者都是年薪百万的高学历券商分析师，你要做的就是读懂策略研报，并用代码实现。

在此期间什么不会学什么，哪里不会点哪里，抱着解决问题的心态去学习，事半功倍。

熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。

那么哪里可以获取研报呢?

你可以在网上零零散散的搜索到一些，但是非常的不系统。

而像WIND这类能找到系统性研报的软件，则需要付费，并且里面的研报太多，让人不知该从何处入手。

我这里有分门别类几万份研报，还会实时更新。

我为大家区分了难度，从中精选了部分研报。

如果你需要的话，可以问我要，都是可以直接发给你的。

也可以交流量化T资相关问题，我比较忙，回复的比较慢，但是看到的都会回复。

聊的开心，聊得有缘，很多量化的数据、资料都是可以送给你的。

也可以翻翻我朋友圈的内容，很多量化干货。一些不会公开发的内容，都会在朋友圈说。