概率统计,这样会引发一定的误差,不过这个误差是可以承受的。因为在实际的投资分析中,某个价位的筹码量多一些或少一些不会影响最终的结论。 在“指南针”的CYQ推出后,几乎所有的国软件厂家都模仿了一个筹码分布图,有一些做得还是很不错的,但有一些算法误差过大,建议这些软件厂商予以修改。这类不准确的算法是把历史成交,按时间加权,时间越久占筹码分布的比重越低,这样做表面上似乎也可以得到一个很像筹码分布的东西,但实际上是不能用的。因为各股的活跃程度差异很大,人为的确定历史筹码的挥发速度很难反映这个差异。Р 由于涉及商业,“指南针”筹码分布的算法暂时还不能予以公开,这里也仅仅可以讲一些原理性的东西,还望广大读者朋友们见谅。Р二、CYQ的密集与发散形态Р为了研究的便利起见,我们需要对筹码分布的形态进行若干定义。这样做的好处是：将来谈论一只股票的筹码状态的时候,大家能有一个通用的共同语言。另外我们在本书的其后章节中,将用“CYQ”来代表“筹码分布”这四个汉字。РCYQ的密集与发散形态РР 如果一只股票在某一个价位附近横盘了很长的时间,就会造成横盘区上方和下方的筹码向这个横盘区集中,甚至会形成在20%左右的价格空间,聚集了该只股票几乎所有的筹码,这种状态称之为CYQ指标的密集状态。反之,如果一只股票的筹码分布在比较广阔的价格空间之,我们就称其为CYQ指标的发散状态。图2—1是深保安A（0009）1999年5月18日的筹码分布状态,而这种筹码分布的情况就是筹码的发散状态。РР图2—1：CYQ指标的发散状态Р 在图2—1的K线图上,我们可以看到数条横向标出的虚线,每条线左边有一个价位。这是一种坐标线,每两条水平线的价格差是10%,这种坐标线也叫10%等比坐标线。K线图使用的坐标是对数坐标,使用这种坐标的好处是：我们在图上看到的同样长的K线,其涨幅也是同样的。从图上可以看到,筹码分布的围覆盖了
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