筹码分布

它是怎么推算出来的

筹码分布的基本假设是：每天的成交都发生在当天的价格区间内，成交量代表这个价位上有多少筹码换手；随着时间推移，老的持仓会按一定衰减率被新成交替换。把每天的成交按价格累加、逐日衰减，就得到一张「不同成本价上各有多少筹码」的分布图。

公开日线不能还原每个账户的完整买卖与成本。不同软件的价格分配和旧筹码衰减方式可能不同；具体数字只属于所采用的模型，不能视为股东持仓事实。

常见模型给出获利盘比例、平均成本、成本区间和集中度。它们都是基于假设的估计，不等于真实投资者持仓；当前日线实验室不计算筹码分布。

几个指标分别说明什么

模型获利盘比例是估计分布中成本低于当前价的权重。接近 100% 只表示该模型的估计质量集中在当前价下方，不表示几乎人人赚钱或上方没有真实持仓。

模型平均成本与 90% 成本区间是该估计分布的坐标。价格高于模型均值，不证明主流账户浮盈；与区间下沿接近，也不直接等于低估。

集中度描述估计成本区间的宽窄，百分比的分母也须核对具体软件。窄分布不保证突破顺利，宽分布也不能证明真实卖压分散。

局限，必须知道

第一，它是推算而非事实。衰减假设对长期持有者不友好——真正的长线资金可能拿了三年不动，但模型会逐步把它们衰减掉，导致低位筹码被低估。

第二，它无法识别持仓主体与交易意图。即使模型在某价位估计了较高权重，也不能据此给账户贴上主力建仓或散户被套的标签。

第三，除权、并购、定增会破坏连续性。这些事件让历史成交的价格坐标失效，此后一段时间的筹码数据可信度下降。

使用时先问：这个模型如何分配成交、如何衰减、如何处理权益事件？缺少这些说明，就不应把图中的峰值当成已知支撑或压力。