筹码集中度指标源码公式：揭秘股市筹码分布的核心算法

来源：互联网 2025-07-10 00:24:37

筹码集中度指标是股市技术分析中的重要工具，它能够帮助投资者判断主力资金的动向以及市场筹码的分布情况。本文将深入解析筹码集中度指标的源码公式，并通过实际案例展示其应用方法，帮助投资者更好地理解这一指标的核心逻辑。

一、什么是筹码集中度指标？

筹码集中度指标（Chip Concentration Index）是衡量股票市场中筹码分布情况的量化工具。它通过计算某一价格区间内筹码的集中程度，反映市场参与者的持仓成本分布。筹码集中度越高，说明筹码越集中在少数人手中，通常意味着主力资金控盘能力强；反之，则表明筹码分散，市场参与者较多。

二、筹码集中度指标的源码公式

筹码集中度的计算通常基于以下公式：

筹码集中度 = (高位筹码 - 低位筹码) / 总筹码 × 100%

其中：

高位筹码：指某一价格区间内最高价附近的筹码总量。
低位筹码：指某一价格区间内最低价附近的筹码总量。
总筹码：指该价格区间内的全部筹码总量。

通过这一公式，投资者可以量化筹码的集中程度，从而判断市场的潜在趋势。

三、筹码集中度指标的实际应用

筹码集中度指标在实战中具有广泛的应用场景，以下是几个典型的使用方法：

1. 判断主力资金动向

当筹码集中度较高时，通常意味着主力资金正在控盘，市场可能进入拉升阶段；而当筹码集中度较低时，则表明市场参与者较多，主力资金可能正在出货或洗盘。

2. 识别支撑与压力位

筹码集中度较高的价格区间往往形成重要的支撑或压力位。例如，当股价回调至筹码集中区域时，可能会受到支撑；而当股价上涨至筹码集中区域时，可能会遇到压力。

3. 辅助趋势判断

筹码集中度指标可以与K线图、成交量等技术指标结合使用，帮助投资者更准确地判断市场趋势。例如，在上升趋势中，筹码集中度的逐步提高可能预示着趋势的延续。

四、筹码集中度指标的源码实现

以下是筹码集中度指标的Python源码实现示例：

import pandas as pddef chip_concentration(data, price_range):    high_chip = data[data['price'] >= price_range[1]].sum()    low_chip = data[data['price'] <= price_range[0]].sum()    total_chip = data['volume'].sum()    concentration = (high_chip - low_chip) / total_chip * 100    return concentration# 示例数据data = pd.DataFrame({    'price': [10, 11, 12, 13, 14, 15],    'volume': [1000, 1500, 2000, 2500, 3000, 3500]})# 计算筹码集中度price_range = [12, 14]concentration = chip_concentration(data, price_range)print(f"筹码集中度为：{concentration:.2f}%")

通过上述代码，投资者可以快速计算某一价格区间内的筹码集中度，从而为投资决策提供数据支持。