文章目录股票筹码分布及其数据获取一、筹码分布的核心概念与意义1. **基本定义**2. **核心意义**二、Python实现：AKShare获取贵州茅台筹码分布1. 安装依赖2. 完整代码3. 关键代码解析三、实战应用案例（贵州茅台）1. **低位密集反弹信号**2. **高位派发预警**
股票筹码分布及其数据获取
一、筹码分布的核心概念与意义
1. 基本定义
筹码分布（也称为成本分布）是一种展示股票持仓成本结构的技术分析工具。它通过统计不同价格区间的成交量分布，直观呈现市场参与者的持股成本集中区域。核心要素包括：
颜色标识：
蓝色：套牢盘（当前价格 < 持仓成本）红色：获利盘（当前价格 > 持仓成本）白线：所有筹码的平均成本
筹码峰：成本密集区形成的价格尖峰，代表强支撑/阻力位。集中度：数值越低（如<10%），表明筹码越集中，主力控盘可能性越高。
2. 核心意义
应用场景判断逻辑实战意义趋势判断低位筹码密集 → 主力吸筹完毕，上涨概率高；高位密集 → 套牢盘压力大，可能回调识别牛熊转折点，如贵州茅台在2025年1422元低位密集后反弹主力动向识别获利30%不抛、横盘不卖、解套不走的筹码多为主力筹码发现高控盘个股，如迪安诊断拉升时底部筹码锁定支撑/阻力分析筹码峰在下跌中形成支撑（投资者惜售），上涨中形成阻力（解套抛压）制定买卖点，突破密集区放量可追涨
二、Python实现：AKShare获取贵州茅台筹码分布
1. 安装依赖
uv add akshare pandas matplotlib
2. 完整代码
import akshare as ak
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取贵州茅台筹码分布数据（同花顺接口）
def get_chip_distribution():
try:
# 从AKShare获取筹码分布数据
df = ak.stock_cyq_em(symbol="600519")
# 数据清洗：转换日期格式，筛选关键列
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
return df
except Exception as e:
print(f"数据获取失败: {e}")
return None
# 可视化筹码分布
def plot_chip_distribution(df):
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.figure(figsize=(14, 7))
# 绘制收盘价走势
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(df['日期'], df['平均成本'], 'b--', label='平均成本')
plt.fill_between(df['日期'], df['90成本-低'], df['90成本-高'], color='gray', alpha=0.3, label='90%成本区间')
plt.title('贵州茅台(600519) 筹码分布分析', fontsize=14)
plt.legend()
plt.grid(True)
# 绘制集中度与获利比例
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.bar(df['日期'], df['获利比例'], color='red', alpha=0.6, label='获利比例')
plt.plot(df['日期'], df['90集中度'], 'go-', label='90集中度')
plt.xlabel('日期')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.savefig('茅台筹码分布.png', dpi=300)
plt.show()
# 主程序
if __name__ == "__main__":
chip_data = get_chip_distribution()
if chip_data is not None:
print("最新5条筹码分布数据：")
print(chip_data.tail(5)) # 打印最新5条数据
plot_chip_distribution(chip_data)
else:
print("请检查网络或AKShare接口更新！")
程序运行结果：
最新5条筹码分布数据：
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
85 2025-07-01 0.062117 1526.65 1384.01 1651.46 0.088108 1428.59 1593.52 0.054574
86 2025-07-02 0.081460 1526.65 1384.01 1647.01 0.086767 1428.59 1593.52 0.054574
87 2025-07-03 0.118443 1526.65 1388.47 1647.01 0.085171 1424.13 1593.52 0.056132
88 2025-07-04 0.138176 1526.65 1388.47 1647.01 0.085171 1424.13 1593.52 0.056132
89 2025-07-07 0.080325 1526.65 1388.47 1647.01 0.085171 1424.13 1593.52 0.056132
3. 关键代码解析
数据接口：ak.stock_cyq_em(symbol="600519") 直接获取东方财富筹码分布数据。核心字段：
获利比例：当前价格下盈利筹码占比（红色区域）集中度：数值越低主力控盘越强（一般<10%为强势股）90%成本区间：90%筹码聚集的价格区间
可视化设计：
上图：股价与成本区间叠加，识别支撑/压力位下图：获利比例（红柱）与集中度（绿线）联动，捕捉主力动向
三、实战应用案例（贵州茅台）
1. 低位密集反弹信号
若数据显示：
股价跌至1400元附近时，90%成本区间收缩至1350-1450元集中度骤降至8%（主力吸筹完成）获利比例<5%（市场恐慌抛售）
策略：突破平均成本线且放量时介入
2. 高位派发预警
若数据显示：
股价在1800元时，获利比例>95%集中度升至15%（筹码分散）90%成本区间上移至1700-1850元（套牢盘堆积）
策略：跌破密集区下沿止损
💡 注意事项：
AKShare的东方财富接口需关注数据源稳定性，若失效可切换至stock_zh_a_hist获取K线后自行计算；筹码分布需结合成交量验证——突破密集区时需放量，否则可能是假突破；不同行业筹码特征不同（如白酒股主力控盘更强）。