펀드 주력 칩의 분포를 어떻게 볼 것인가?

증권거래소는 일반인에게 투자자의 계좌 정보를 제공하지 않기 때문에 각종 소프트웨어의 칩 분포는 모두 역사 거래를 통해 계산한 근사치이다. 칩의 투척 확률이 부영과 보유 시간과 관련이 있다고 가정하면, 우리는 일정한 수의 투자팀을 샘플링하여 이 투척 확률의 함수를 얻을 수 있으며, 이 투척 확률에 근거하여 일상적인 거래에서 어떤 오래된 칩이 상쇄되어 현재 새 칩으로 대체되고 있는지 확인할 수 있다. 이 문제를 간단히 말씀드리겠습니다. 상당수 투자자들의 이익 회수 습관, 특히 소매 업체는 10%-20% 사이에서 주식을 판매하는 것이 가장 쉽습니다. 주력에게 이윤이 30% 미만인 상황에서 그의 대부분의 창고를 팔기는 어렵다. 그렇다면 이익 15% 의 수익금이 당일 거래에 기여한 기여도는 25% 의 이익보다 크다. 이것은 칩 분포를 계산하는 더 정확한 방법입니다. 때로는 계산상의 이유로 실제 투척 확률 통계 대신 등투척 확률을 사용할 수 있어 약간의 오차가 발생할 수 있지만 이런 오차는 용인할 수 있다. 실제 투자 분석에서 특정 가격의 칩이 많든 적든 최종 결론에 영향을 미치지 않기 때문이다. Compass 의 CYQ 가 출시되자 국내 거의 모든 소프트웨어 업체들이 칩 분포도를 모방했다. 어떤 것은 아주 잘하지만, 어떤 알고리즘은 오차가 너무 크다. 이 소프트웨어 업체들이 수정할 것을 건의합니다. 이런 부정확한 알고리즘은 역사적 거래를 시간에 따라 가중치를 부여하는 것이다. 시간이 길수록 칩 분포 비율이 낮아진다. 겉으로는 칩 분포와 매우 비슷한 것을 얻을 수 있는 것처럼 보이지만 실제로는 쓸모가 없다. 각 주식의 활동도 차이가 크기 때문에, 역사적 칩의 휘발 속도를 인위적으로 확정하는 것은 이런 차이를 표현하기가 어렵다. 영업기밀과 관련해 나침반 칩 배포 알고리즘은 당분간 공개할 수 없다. 여기서는 원칙적인 것만 말할 수 있다. 독자들이 양해해 주시기를 바랍니다. 코멘트: 사실, 저는 많은 소프트웨어를 보았습니다. 칩 분배는 단순한 평균 이동입니다. 계산 원리는 대략 다음과 같습니다. 첫째, 모든 칩의 합은 100% 또는 유통판이어야 하며, 칩 분포는 각 가격에 얼마나 많은 칩이 분포되어 있는지를 나타냅니다. 그런 다음, 특정 날짜부터 각 가격의 칩을 계산하고, 해당 가격의 총 칩 수를 더해서 칩이 100% 에 도달하거나, 유통판이 카운트를 중지할 때까지 그 가격의 총 칩 수를 구합니다. 공식은 다음과 같습니다. 원가 분배 = 전날의 원가 분배 x( 1- 대체율)+당일 원가 분배. 가장 큰 문제는 사람의 요인과 시간 요인을 고려하지 않았다는 것이다. 같은 100 손의 거래 기록에 따르면 거래팀에서 수익성이 적은 투자자보다 확실히 많은 투자자가 있고, 장기 주식을 보유하는 투자자도 단기 주식을 보유하는 투자자보다 더 쉽게 던질 수 있기 때문에 칩 이전이 절대적으로 가능하다. 여기서 진호 교수는 투척 확률로 한 획을 넘겼지만, 자세히 설명하지 않은 것은 영업 비밀과 관련된 것으로 간주될 수 있다. 나는 이 투척 확률이 존재해야 한다고 추측한다. 딜러 칩과 소매 칩을 어떻게 구분합니까? 제 생각에는 고려해야 할 두 가지 요소가 있습니다. 하나는 상승폭이고, 다른 하나는 교환율이나 거래량입니다. 만약 다발이라면, 밑바닥의 칩은 일반적으로 상쇄해야 한다 (이 부분은 농가의 칩이다). 거래량이 위축되면 거래가 가장 많은 칩은 가격 부근의 소매 칩이어야 한다. 거래량이 정체되면 가격 부근의 기관 칩이 대립 상태에 있다는 것을 설명한다. 일반적으로 칩의 이전은 증감과 거래량과 관련이 있어야 한다. 거래소의 호스트 앞에 앉아서 데이터를 변환, 정렬, 그림을 그리기 위한 작은 프로그램을 만들 수 있다면, 한 주식의 실제 칩 분포를 분명히 할 수 있다. (존 F. 케네디, 돈명언) 하지만 또 다른 문제는 여러 계좌가 같은 사람에게 속할 수 있다는 점이다. 자신의 여러 계좌로 들볶으면 분석가를 걱정하게 한다는 것이다. 위의 내용은 유명한 아랍 고대 문학 작품' 천방야담' 에서 발췌한 것이다. 실제 칩 분포는 이렇게 해야 한다. (간단하지만 생각하는 사람은 많지 않다.): 어느 거래일의 한 주식에 대해, 그 거래일 계좌에서 실제로 그 주식을 보유하는 모든 칩을 합산하고, 원래 매입가격에 따라 가격을 세로 축으로 하는 도형에 그려졌다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 거래일, 거래일, 거래일, 거래일, 거래일, 거래일) 거래소 호스트 앞에 앉을 수 없는 경우 (웃지 마라, 누군가는 앉을 수 있다. 내가 아는 한 몇 사람이 이 권리를 가지고 있다), 우리는 공개 시장 데이터 (즉, 매일 개판, 파장, 높음, 낮음, 거래량, 금액) 를 근거로 칩 분포를 시뮬레이션 (또는 추측) 할 수 밖에 없다. 시뮬레이션의 출발점은 일반적으로 완벽한 회전주기 (vol, capital) 로 시작한다고 생각합니다. (이 완벽한 용어는 제가 오늘 여기서 제시한 것입니다. 인용문은 반드시 명시해야 합니다.) 완벽한 교환 주기 동안의 간단한 칩 분포는 실제 칩 분포와 비교하여 몇 가지 차이점이 있습니다 (해결해야 할 문제이기도 함): 1. 어떤 투자자들은 주식을 사서 몇 년 동안 보유했고, 어떤 투자자들은 미니스커트를 만들었고, 심지어 그저께 T+0 까지 나왔다. 주가가 오르기만 하면, 개인 가구와 기관이 모두 팔고 있다. 관건은 비율이 다르다는 것이다. 방량으로 많이 한다면, 일반적으로 밑바닥의 칩이 가장 빨리 반제되어야 한다. 왜냐하면 이 칩이 가장 돈을 많이 벌기 때문이다. 일반적으로 밑바닥에서 매입하는 사람은 거래량이 높을 때 이익을 얻어 결말을 맺는다. 이것은 거래 심리에 대한 예측이다. 우리는 기관의 칩인지 아닌지 주의할 필요가 없다. 우리는 주가가 오를 때, 밑바닥의 칩이 일반적으로 가장 많이 옮겨지고, 거래량이 클수록, 이전이 빠르다는 것을 알기만 하면 된다. 이것이 거래량이 증가하지 않는 이유이기도 하다. 가격-가격 모델을 연구 할 수 있습니까? 현재의 칩 분포는 가격-시간 모델이라고 할 수 있습니다. 즉, 완벽한 회전 기간의 시간 요소를 통해 서로 다른 가격대의 거래량 분포를 계산합니다. 내가 말한 가격-가격 모델은 역사적 거래가격에서 거래량의 분포를 고려하는 것을 말한다.