圖1—2：籌碼在投資者之間發(fā)生轉移

　　事實上,，籌碼分布并不關心盤面中的籌碼到底是屬于股東A的還是股東B的，上面的兩張模擬圖之所以標注股東的持股狀態(tài),，僅僅是為了讓大家看得更清楚一些,。

　　如果換成真正的上市公司，那么一個公司的流通盤最少也有1000萬股,，其價位分布是相當廣闊的,。圖1—3是一張真正的籌碼分布圖，它被放在K線圖的右邊,，在價位上它和K線圖使用同一個坐標系,。當大量的籌碼堆積在一起的時候，籌碼分布看上去像一個側置的群山圖案,。這些山峰實際上是由一條條自右向左的線堆積而成,，每個價位區(qū)間擁有一條代表持倉量的橫線。持倉量越大則線越長,，這些長短不一的線堆在一起就形成了高矮不齊的山峰狀態(tài),，也就形成了籌碼分布的形態(tài)。

　　從圖1—3中可以看出,，2000年5月15日的深寶安A有兩個不同的建倉密集區(qū),。換句話說,，在籌碼分布圖上我們可以看到兩個非常明顯的密集峰：一個位于4塊多錢的價位附近，另一個位于6塊多錢的價位區(qū)間,。圖1—3：深寶安A 2000.05.15日的籌碼分布


    圖1-1：一個簡單的籌碼分布模型

　　從這張圖上我們可以清楚的看到：這只股票在11元價位上,，投資者的籌碼比較重一些，12元至10元次之,，13元以上籌碼量就不多了,。此外，除了上面所說的股東A,、B、C以外,，曾經還有一位投資者D,，在9元左右買過這只股票，后來又以11元轉賣給了股東A,，于是D先生提出了一個問題,，“我9元錢的歷史交易怎么沒有在這張籌碼分布圖上得到反映？”其實這個問題不難講清楚,，大家注意到圖上的籌碼總共只有16股,，而這只股票的流通盤也是16股，籌碼分布只去表現(xiàn)這一天所有在冊股東的建倉成本,，由于D已經賣掉了自己的股票,，所以他的籌碼在籌碼分布上就看不見了。這是籌碼分布的一個重要特征：既它反映一只股票的全體投資者在全部流通盤上的建倉成本和持倉量,，它所表明的是盤面上最真實的倉位狀況,。 

由于證券交易所不向公眾提供投資者的帳目信息，所以各類軟件中的籌碼分布狀況均是通過歷史交易計算出來的近似值,。假定籌碼的拋出概率與浮動盈利及持股時間有關,，可以在一定數(shù)量的投資群體中進行抽樣檢測，以獲得這個拋出概率的函數(shù),，然后再根據(jù)這個拋出概率,，認定每日交易中哪些原先的老籌碼被沖銷，并由現(xiàn)在的新籌碼來代替,。

　　我們把問題說得再簡單一點：根據(jù)相當多的投資者的獲利了結的習慣,，尤其就散戶而言，在獲利10%至20%之間最容易把股票賣掉,；而對主力而言,，很難在盈利30%以下時賣出他的大部分倉位。那么,，獲利15%的獲利盤對當日成交的貢獻就比獲利25%要大一些,。這是較為精確的計算籌碼分布的方法,，有時候出于計算量的考慮，也可以用相等的拋出概率來代替真實的拋出概率統(tǒng)計,，這樣會引發(fā)一定的誤差,，不過這個誤差是可以承受的。因為在實際的投資分析中,，某個價位的籌碼量多一些或少一些不會影響最終的結論,。

　　在“指南針”的CYQ推出后，幾乎所有的國內軟件廠家都模仿了一個籌碼分布圖,，有一些做得還是很不錯的,，但有一些算法誤差過大，建議這些軟件廠商予以修改,。這類不準確的算法是把歷史成交,，按時間加權，時間越久占籌碼分布的比重越低,，這樣做表面上似乎也可以得到一個很像籌碼分布的東西,，但實際上是不能用的。因為各股的活躍程度差異很大,，人為的確定歷史籌碼的揮發(fā)速度很難反映這個差異,。

　　由于涉及商業(yè)機密，“指南針”籌碼分布的算法暫時還不能予以公開,，這里也僅僅可以講一些原理性的東西,，還望廣大讀者朋友們見諒。


　　隨著交易的繼續(xù),，籌碼會在投資者之間進行流動,，因而籌碼分布也不是一成不變的。假定隨后發(fā)生了一個交易：股東B把他的12元價位建倉的4股股票賣掉了3股,，成交價是14元,，由股東D承接，于是籌碼分布就成為了圖1—2的那個樣子：