一个简单的筹码分布模型[干货]

时间是位艺术大师,他会慢慢抹平你的暴利,让你重新做回普通人。不要幻想一夜暴富,那样会让你丧失平衡感。

所以,请记住三个字:慢慢做。

筹码分布及计算原理

我们先做这样一个假设:

某公司有 16 股股票,这 16 股被 3 个不同的投资者持有。

股东 A 曾在 10 元价位上买过 3 股,而后又在 11元价位上买了 6 股;

股东 B 则在 12 元的持仓成本上买进了 4 股;

股东 C,在 13 元上买了 1 股,在 14 元上持有 2 股。

把这 3 位股民的股票加起来,正好是 16 股。

我们来做一张图。在这张图上,我们就把股票换成像麻将牌一样的筹码,在图的右边,我们先把价位标清楚,从 10 元一直标到 14 元,共 5 个价位,然后我们把这些筹码按照当时股东们买它的成本堆放到它相应的价位上,于是就形成了图 1 的样子:

一个简单的筹码分布模型

从这张图上我们可以清楚的看到:这只股票在 11 元价位上,投资者的筹码比较重一些,12 元至 10 元次 之,13 元以上筹码量就不多了。

此外,除了上面所说的股东 A、B、C 以外,曾经还有一位投资者 D,在 9 元左右买过这只股票,后来又以 11 元转卖给了股东 A,

于是 D 先生提出了一个问题,“我 9 元钱的历史交易怎么没有在这张筹码分布图上得到反映?”

其实这个问题不难讲清楚,大家注意到图上的筹码总共只有 16 股,而这只股票的流通盘也是 16 股,筹码分布只是表现这一天所有在册股东的建仓成本,由于 D 已经卖掉了自己的股票,所以他的筹码在筹码分布上就看不见了。

这是筹码分布的一个重要特征:既它反映一只股票的全体投资者在全部流通盘上的建仓成本和持仓量,它所表明的是盘面上最真实的仓位状况。

随着交易的继续,筹码会在投资者之间进行流动,因而筹码分布也不是一成不变的。

假定随后发生了一个交易:

股东 B 把他的 12 元价位建仓的 4 股股票卖掉了 3 股,成交价是 14 元,由股东 D 承接,于是筹码分布就成为了图2 的那个样子:筹码在投资者之间发生转移

方便大家更好的理解,我把两个图合成一个

事实上,筹码分布并不关心盘面中的筹码到底是属于股东 A 的还是股东 B 的,上面的两张模拟图之所以标注股东的持股状态,仅仅是为了让大家看得更清楚一些。

如果换成真正的上市公司,那么一个公司的流通盘最少也有 1000 万股,其价位分布是相当广阔的。

一张真正的筹码分布图,它被放在 K 线图的右边,在价位上它和 K 线图使用同一个坐标系。当大量的筹码 堆积在一起的时候,筹码分布看上去像一个侧置的群山图案。这些山峰实际上是由一条条自右向左的线堆积而 成,每个价位区间拥有一条代表持仓量的横线。持仓量越大则线越长,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。

筹码的颜色分为蓝色和红色,蓝域是套牢盘,那是因为,蓝域就是当前收盘价的价位之上的区间,持仓成本大于当前收盘价,当然就是套牢状态的了,同理,红域就是当前收盘价之下的区域,就是目前处于获利状态的股份份额。

在筹码的分布中,有一条黄色的水平线,为该股票即时平均持仓成本。它有两个含义:

平均持仓成本代表的是筹码的总体重心;

平均持仓成本与现股价相对比,可以看到大部分持股者的盈亏水平。

筹码下方数据解读

获利比例:表示持股者持有的筹码的获利比例;

光标获利:光标处于任意价位情况下的获利盘数量比例;

90%成本和70%成本分别表示去掉最高和最低价5%和15%后,该股票90%的筹码和70%的筹码所处的价位区间;

筹码密集

筹码密集的意思,就是所有的可流通股份持仓成本高度重合,大家持仓成本相差不大,都在非常接近的价格空间内;

筹码发散

筹码发散的意思就是所有的可流通股份持仓成本分布在差距较大的不同价格区间。当筹码密集或局部筹码密集时,筹码会形成一个横向的小尖峰,我们称之为筹码峰,当筹码处于发散状态时,就必然会形成多个筹码峰,而这些筹码峰之间的相对无筹码区域,就是谷。

除了从形状直观的认定密集和发散,我们还可以用量化的标准来定义。

筹码集中程度的:90筹码集中度,表示该股90%的可流通股份集中在某一个数值高度的相对价格空间里,70筹码集中度,则表示该股70%的可流通股份集中在某一个数值高度的相对价格空间里。

当这两个数值都小于10时,我们可以认为该股当时的筹码状态是高度密集;

当70筹码集中度小于10,而90筹码集中度大于10时,我们认为该股的筹码状态是相对密集;

当两个数值都大于10并且小于20时,我们认为该股筹码状态是相对发散;

当两个数值都大于30时,我们认为该股的筹码状态是完全发散。

集中度:说明筹码的密集程度。

数值越高,表明筹码越分散。数值越小,反之越集中。

90%筹码<10,70%筹码<10=筹码高度集中

90%筹码<20,70%筹码<10=筹码相对集中

在每只个股筹码的每一次的“密集——发散——再密集”的循环完成之后,投资者的财富也发生了一次转移。

如果筹码是在低价位区实现密集,我们就把它称之为筹码的低位密集,而如果筹码是在高价位区实现密集,它就应该被称之为筹码的高位密集。

当然,这里的高和低是个相对的概念。 股价的高位和低位并不是指股价的绝对值,几元钱的不一定是低,几十元钱的也并不一定是高。

因此,筹码的低位密集,是指股价自某个价位深幅下跌之后,在相对的低价位区形成的新的集中。

我们可以给筹码的低位密集做一个比较精确的定义:当筹码自高位流向低位,并且在相对低位的狭窄价格空间实现聚集,就叫“筹码的低位密集”。

当筹码形成低位密集之后,这只股票的投资者就发生了一次大规模的换位:早先的高位套牢盘认赔出局。 那么,到底是谁割肉离场了呢?

这些筹码大部分来自于早期的套牢盘,我们很难想象股市的投资机构,比如说券商、基金会在这么巨额的亏损上认赔离场。他们是市场上的投资主力,由于他们掌握足够多的资金,所以他们没有投降的必要,实际上这些割肉盘几乎都是散户所为。

我们可以有这样的结论,一旦筹码上发生低位密集, 那么割肉的一方一定是散户。

因为几乎所有的低位密集的个股在股市中都缺乏吸引力,于是散户们想:这些股票长时间盘恒于某个价位 区,肯定是没有消息面上的让人兴奋的题材,所以它连个上涨的迹象也没有。他们不看好这样的个股,不理睬这样的个股。于是我们完全可以把筹码的低位密集现象理解为主力的缓慢吸筹。

股市上除了散户就是庄家,散 户和庄家的行为几乎总是相反的,散户们在割肉,庄家们就可能在进货。

大家可能立刻会产生一个想法:如果我们在发现了筹码 的低位密集之后跟进入场,那么就可能实现跟庄的目的。事情却没那么简单。主力的吸筹是个漫长的过程,当筹码进入低位密集时,主力未必掌握了足够的筹码,就是说主力需要在这些股票的低位密集区蛰伏很长时间,目的是为下一轮行情做准备。

很显然,如果有投资者在吸筹阶段买入,那就还要忍受很长一段时间的底部整理。对于一般的散户而言,这需要长远的目光和极大的耐心。因而,简单的买进低位密集并不是最佳的选择。那么,如果有投资者参透了低位密集的筹码性质,应该在什么样的情况下买进呢?

其实,低位密集个股最佳的买入条件只有两个:一是确认了主力的高度控盘;二是确认大盘的中级行情已经开始。

在股价不断上升之后,主力的利润空间饱满,接下来将是完成利润的兑现。在兑现的过程中,主力最想有人来接替其筹码,也就是散户。由于散户急于眼前的利益,所以较容易被强势拉升所吸引。

在派发阶段,主力借机将股价再次大幅拉升,散户不断与其交换筹码。由于主力具有的筹码较多,需要较大的换手才能够完成派出。所以,在股价不断的创新高的拉升过程中,其成交量不断放大,换手率也不断增大,给了主力较好的派发筹码时机。

在筹码派发的尾声,为了更加吸引散户入场,让自己的筹码完全兑现。主力通常在快速拉升结束后,形成一个阶段性的横盘调整,并且在调整过程中不断在盘中拉升大阳线,让人感觉拉升行情并未结束。而此时由于个股行情过于疯狂,加上媒体的大肆渲染,使得散户迷失方向,不断的追高。就在同时,个股往往横盘的K线却是带高换手率,好让自己的筹码能够兑出。#上证指数# #股票#

#训导员送别汶川地震最后一只搜救犬#【“我以后会经常来看你”,相伴14年的训导员送别汶川地震救援最后一只搜救犬】“以前你无论遇到多大的困难都没掉过泪,我也不应该在你面前流眼泪,但我忍不住……”10月4日,刚从云南赶回南京的训导员欧阳洪洪,站在搜救犬冰洁的墓前,泣不成声。冰洁是一只完成过二十多次搜救任务的功勋犬,也是汶川地震救援最后一只搜救犬。它是与欧阳洪洪相伴了14年的老战友。https://t.cn/A6Mxd1vf https://t.cn/A6MxDWNc

哈格里夫斯:若是弗格森在执教,弗雷德会因那丢球被弃用一个月
哈格里夫斯今天接受了英超官方节目采访,他表示如果弗格森还在执教红魔,那么弗雷德会因为对埃弗顿的丢球而被弃用一个月。

哈格里夫斯说道:“埃弗顿那个进球永远也不应该发生,再过一百万年也不应该。”

“这就是你拿工资的原因,这就是你在场上的原因,你的工作就是阻止这个进球,如果我是弗雷德,我会觉得自己被冒犯了。”

“他有两次机会,但两次都没成功阻止对方。这种事情不能发生,如果是弗格森爵士当主帅,他不会原谅你的,说真的,你会被弃用一个月。”

“弗雷德必须赢得这些铲抢,如果他失败了,就犯规把对方拉倒,无论如何你都得阻止对方进攻。你不能让格雷这样过掉你,如果做不到,就战术犯规。”

“曼联没有控制住比赛,这是他们的角球,这样的进球怎么能出现呢?我知道马奎尔缺阵了,球队也想念他的领导力,但如果你要在比赛中安排麦克托米奈和弗雷德两个防守型中场,那么这种进球就不能出现。”


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