资金主力**分布怎么看？

Fiyta 2024-11-15 11:16:35

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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**分布状况均是通过历史交易计算出来的近似值。假定**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**被冲销，并由现在的新**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**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**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**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**分布的比重越低，这样做表面上似乎也可以得到一个很像**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**的挥发速度很难反映这个差异。　　由于涉及商业机密，指南针**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。　　评论：的确，我看过很多软件，其**分布就是简单的平均转移，计算原理大致是：首先所有**的总和应是100%或流通盘，而**分布的意思是在每一个价位上**的分布多少；然后，从特定日期向回计算每个价位上的**并相加得到此价位上的**总和，直到**达到100%或流通盘停止计算。　　公式大致如下：　　成本分布=前一日的成本分布x（1-换手率）+当日的成本分布　　这样最大的问题就是没有考虑人为因素和时间因素，同样一笔100手的成交记录，交易群体中获利程度大的投资者肯定比获利程度少的投资者多，而持股时间长的投资者也一定比持股时间短的抛出可能性大，所以**转移绝对是一个不平均的过程。在这里，陈浩教授以一个抛出概率一笔带过，具体没有细说，可能算是涉及商业机密吧。我猜想这个抛出概率应该是存在的。　　如何区别****和散户**？我的看法是这样，有两个因素必须考虑，一个是涨幅，一个是换手率或成交量，如果放量长阳，一般应该是底层的**被冲销（这部分是**的**），如果缩量，交易最多的应该价格附近的散户**，如果放量滞涨，说明是价格附近的机构**在对倒......总的来说，**转移应该与涨跌幅、成交量有一个比值关系，这样才能最真实的反映**分布变化。　　如果能坐在交易所的主机前，稍微编个小程序把数据转换一下，排个序，画个图，就可以把某只个股的真实**分布搞得清清楚楚。不过还有一个问题，就是会有多个帐户属于同一个人，如果他用他的多个帐户乱折腾一番，也会让分析者伤脑筋看不懂。　　以上内容节选自古代**伯著名文学作品《一千零一夜》。　　真实的**分布应该是这样的（非常简单，但估计也没多少人去想它）：对于某个交易日某只个股而言，将所有该交易日实际持有该个股的帐户的**，按其当初的买入价格，全部累加画到以价位为纵轴的一张图上。　　在不能坐到交易所主机前的境况下（别笑，有人能坐到的，我知道的就有好几拨人有这权），我们只能根据公开的行情数据（就是每日的开、收、高、低、量、额这6个数）模拟（或者说猜测）**分布。模拟的起点，我想一般都会从完美换手周期（sumbars(vol,capital)）入手（敬请各位看官注意，这个完美的叫法是我今天在此提出的，引用须注明）。　　一个完美换手周期内的简单**分布，与真实**分布相比，有这样几个不同（这也94需要解决的几个难题）：1、某些投资者买进该股后长期持有好几年不动，而某些做超短裙，前天进昨天出甚至t+0 　　再论底层的**被冲销最快：　　只要股价上涨，散户和机构都在抛售，关键是占的比重大小不同。如果放量长阳，一般应该是底层的**被冲销最快，因为这部分**获利最大，一般底部买进的人在放量时都会选择获利了结，这是一种交易心态的预测，是不是机构的**我们可以不必去理会，只要知道股价上涨时一般是底部**转移最多，成交量量越大转移得越快。这也是放量了就涨不动了的原因。　　是否可以研究一个价－价模型。现在通常所说的**分布可以说是一个价－时模型，即以完美换手周期这个时间因素来计算不同价位上成交量的分布。我说的价－价模型，是指从历史成交价位这个因素来考虑成交量的分布。 20210311

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