综合交易模型：股票筹码计算，提供源代码

计算筹码体现的是交易成本，本文主要讲述，如何计算筹码。

筹码计算

支持多周期计算，1分钟，5分钟等

<pre class="public-DraftStyleDefault-pre" data-offset-key="12c2l-0-0"><pre class="Editable-styled" data-block="true" data-editor="d9st4" data-offset-key="12c2l-0-0"><div data-offset-key="12c2l-0-0" class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr"><span data-offset-key="12c2l-0-0"><span data-text="true">"""

param symbol: 股票代码

type symbol: str

param adjust: choice of {"qfq": "前复权", "hfq": "后复权", "": "不复权"}

type adjust: str

return: 筹码分布

rtype: pandas.DataFrame """ data_dict = {'1': '1', '5': '5', '15': '15', '30': '30', '60': '60', 'D': '101', 'W': '102', 'M': '103'}</span></span></div></pre></pre>

程序提供东方财富的筹码计算js来计算的支持历史数据的计算

举个例子

比如计算601999历史筹码，源代码来自综合交易模型

<pre class="public-DraftStyleDefault-pre" data-offset-key="7rrmr-0-0"><pre class="Editable-styled" data-block="true" data-editor="d9st4" data-offset-key="7rrmr-0-0"><div data-offset-key="7rrmr-0-0" class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr"><span data-offset-key="7rrmr-0-0"><span data-text="true">stock_cyq_em_df = get_stock_data_chip_em(symbol="601999",start_date='20230101',end_date='20231211',limit=200) print(stock_cyq_em_df)</span></span></div></pre></pre>

<pre class="public-DraftStyleDefault-pre" data-offset-key="7lv7a-0-0"><pre class="Editable-styled" data-block="true" data-editor="d9st4" data-offset-key="7lv7a-0-0"><div data-offset-key="7lv7a-0-0" class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr"><span data-offset-key="7lv7a-0-0"><span data-text="true"> 日期 获利比例 平均成本 90成本-低 90成本-高 90集中度 70成本-低 70成本-高 70集中度 0 2023-01-03 0.963077 6.62 6.54 6.71 0.012830 6.57 6.68 0.008302 1 2023-01-04 0.481396 6.67 6.55 6.74 0.014296 6.59 6.72 0.009767 2 2023-01-05 0.149103 6.65 6.54 6.74 0.015060 6.58 6.71 0.009782 3 2023-01-06 0.000000 6.62 6.41 6.73 0.024353 6.51 6.71 0.015129 4 2023-01-09 0.001870 6.61 6.27 6.73 0.035385 6.37 6.70 0.025249 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 223 2023-12-05 0.845208 6.94 6.31 7.67 0.097867 6.43 7.40 0.070359 224 2023-12-06 0.983277 6.97 6.31 7.73 0.101774 6.46 7.46 0.072083 225 2023-12-07 0.993099 7.10 6.34 8.68 0.155931 6.49 8.34 0.125049 226 2023-12-08 0.725034 7.22 6.37 8.68 0.153595 6.52 8.46 0.129868 227 2023-12-11 0.994911 7.34 6.37 8.71 0.155302 6.55 8.49 0.129343</span></span></div></pre></pre>

对比同花顺的数据

差不多，因为换手率有应该衰减系数，比如在计算603009

<pre class="public-DraftStyleDefault-pre" data-offset-key="94q85-0-0"><pre class="Editable-styled" data-block="true" data-editor="d9st4" data-offset-key="94q85-0-0"><div data-offset-key="94q85-0-0" class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr"><span data-offset-key="94q85-0-0"><span data-text="true">stock_cyq_em_df = get_stock_data_chip_em(symbol="603009",start_date='20200101',end_date='20231211',limit=600) stock_cyq_em_df.to_excel(r'数据.xlsx') print(stock_cyq_em_df)</span></span></div></pre></pre>

<pre class="public-DraftStyleDefault-pre" data-offset-key="7gds9-0-0"><pre class="Editable-styled" data-block="true" data-editor="d9st4" data-offset-key="7gds9-0-0"><div data-offset-key="7gds9-0-0" class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr"><span data-offset-key="7gds9-0-0"><span data-text="true"> 日期 获利比例 平均成本 90成本-低 90成本-高 90集中度 70成本-低 70成本-高 70集中度 0 2020-01-02 0.922131 6.24 6.21 6.27 0.004808 6.22 6.26 0.003205 1 2020-01-03 1.000000 6.26 6.22 6.29 0.005596 6.23 6.28 0.003997 2 2020-01-06 1.000000 6.47 6.23 6.80 0.043745 6.25 6.70 0.034749 3 2020-01-07 0.544770 6.83 6.24 7.13 0.066567 6.28 7.05 0.057764 4 2020-01-08 1.000000 6.99 6.26 7.36 0.080764 6.53 7.22 0.050182 .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... 951 2023-12-05 0.821594 12.81 10.50 13.90 0.139235 11.40 13.51 0.084909 952 2023-12-06 0.988255 12.87 10.57 14.11 0.143584 11.56 13.79 0.088063 953 2023-12-07 0.525034 13.00 10.64 14.11 0.140552 11.82 13.85 0.079266 954 2023-12-08 0.707991 13.06 10.70 14.11 0.137535 12.08 13.79 0.065975 955 2023-12-11 0.954818 13.13 10.77 14.11 0.134534 12.28 13.85 0.060288

</span></span></div></pre></pre>

数据

比如计算5分钟的筹码

<pre class="public-DraftStyleDefault-pre" data-offset-key="c80mr-0-0"><pre class="Editable-styled" data-block="true" data-editor="d9st4" data-offset-key="c80mr-0-0"><div data-offset-key="c80mr-0-0" class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr"><span data-offset-key="c80mr-0-0"><span data-text="true">stock_cyq_em_df = get_stock_data_chip_em(symbol="603009",start_date='20200101',end_date='20231211',limit=600,data_type='5') stock_cyq_em_df.to_excel(r'数据.xlsx') print(stock_cyq_em_df)</span></span></div></pre></pre>

计算的结果

<pre class="public-DraftStyleDefault-pre" data-offset-key="ah4f2-0-0"><pre class="Editable-styled" data-block="true" data-editor="d9st4" data-offset-key="ah4f2-0-0"><div data-offset-key="ah4f2-0-0" class="public-DraftStyleDefault-block public-DraftStyleDefault-ltr"><span data-offset-key="ah4f2-0-0"><span data-text="true">y 日期 获利比例 平均成本 90成本-低 90成本-高 90集中度 70成本-低 70成本-高 70集中度 0 2023-10-30 0.000564 10.74 10.44 11.09 0.030190 10.54 10.97 0.019991 1 2023-10-30 0.000000 10.68 10.18 11.07 0.041882 10.30 10.94 0.030132 2 2023-10-30 0.036004 10.64 10.04 11.06 0.048341 10.20 10.92 0.034091 3 2023-10-30 0.246602 10.61 10.04 11.05 0.047890 10.17 10.91 0.035104 4 2023-10-30 0.320992 10.58 10.05 11.05 0.047393 10.18 10.90 0.034156 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 1483 2023-12-11 0.910510 13.05 10.98 14.23 0.129049 12.27 13.96 0.064607 1484 2023-12-11 0.920224 13.05 10.98 14.23 0.129049 12.27 13.96 0.064607 1485 2023-12-11 0.909005 13.05 10.98 14.23 0.129049 12.27 13.96 0.064607 1486 2023-12-11 0.920559 13.05 10.98 14.23 0.129049 12.27 13.96 0.064607 1487 2023-12-11 0.919953 13.05 10.98 14.23 0.129049 12.27 13.96 0.064607</span></span></div></pre></pre>

计算的偏差是因为计算的开始第一天筹码全部获利，和上市第一天一样，完成一样得从上市开始计算

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