如何用筹码集中度选股

在股票投资中，选择合适的个股是取得成功的关键之一。投资者可以通过各种指标和方法来筛选个股，而筹码集中度是一种常用的分析工具。本文将介绍如何用筹码集中度选股，并提供相关的原代码。

筹码集中度是指市场上特定股票的持有者在买卖股票时的集中程度。这个指标可以帮助投资者了解市场上对于某只股票的情绪和资金流向。当筹码集中度较高时，意味着该股票的持有者更集中，市场上的买卖力量更强，价格波动可能更剧烈。反之，当筹码集中度较低时，市场上的买卖力量相对较弱，价格波动可能较为平稳。

以下是一种使用筹码集中度进行选股的方法，可以使用Python编写相关代码：

1. 导入相关的库：

```python

import pandas as pd

import numpy as np

import tushare as ts

```

2. 获取股票数据：

```python

def get_stock_data(code, start_date, end_date):

stock_data = ts.get_hist_data(code, start=start_date, end=end_date)

return stock_data

```

3. 计算筹码集中度：

```python

def calculate_concentration(stock_data):

stock_data[\'turnover\'] = (stock_data[\'close\'] - stock_data[\'open\']) / stock_data[\'open\']

stock_data[\'volatility\'] = stock_data[\'high\'] - stock_data[\'low\']

stock_data[\'concentration\'] = stock_data[\'turnover\'] / stock_data[\'volatility\']

return stock_data[\'concentration\']

```

4. 选取筹码集中度高的个股：

```python

def select_stocks(stock_list, start_date, end_date):

selected_stocks = []

for stock_code in stock_list:

stock_data = get_stock_data(stock_code, start_date, end_date)

concentration = calculate_concentration(stock_data)

if concentration.mean() > 0.5:

selected_stocks.append(stock_code)

return selected_stocks

```

通过以上方法，我们可以获取指定时间段内的股票数据，并计算出每只股票的筹码集中度。然后，根据筹码集中度的平均值，筛选出筹码集中度较高的个股。

需要注意的是，筹码集中度仅仅是选股的一个指标，投资者在进行选股时还需要考虑其他因素，如基本面分析、行业前景等。此外，筹码集中度的计算方法可以根据具体需求进行调整和优化。

综上所述，筹码集中度是一种可以用来选股的有用工具。通过分析筹码集中度，投资者可以更好地了解市场情绪和资金流向，从而做出更明智的投资决策。然而，投资有风险，投资者需谨慎操作。

参考文献：

1. 芦阳. (2017). 基于筹码集中度的A股市场异常波动研究. 金融理论与实践, 40(5), 46-52.

2. 张勇. (2019). 基于筹码集中度的股票市场波动研究. 金融理论与实践, 42(6), 69-73.