对于普通投资者，直接获取90%筹码集中度公式源码是比较复杂的，而且很多交易软件本身就自带这个指标，没必要非要弄源码。比如常见的交易软件里，在技术分析板块很容易就找到。要是软件没自带，也别轻易在网上找什么源码，网上的不一定靠谱，还可能有安全风险。

你更应该关注指标的含义和怎么用它来辅助投资。90%筹码集中度能反映股票筹码集中情况，帮你了解主力动向和行情趋势。

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发布于2026-1-31 10:11 杭州

如果你想计算股票或其他交易品种的90%筹码集中度，可以使用以下Python代码示例（以Pandas库为基础，假设你已经有了筹码分布数据）：

python
import pandas as pd
import numpy as np

假设df是包含筹码分布数据的DataFrame，包含两列：'price'（价格）和'ratio'（该价格处的筹码比例）
例如（实际数据需要你自己获取或计算）：
df = pd.DataFrame({'price': [10.0, 10.5, 11.0, 11.5], 'ratio': [0.2, 0.3, 0.4, 0.1]})

def calculate_concentration(df, percentage=0.9):
按价格排序（确保升序）
df_sorted = df.sort_values('price').reset_index(drop=True)
total_ratio = df_sorted['ratio'].sum()
target_ratio = total_ratio percentage

计算累计筹码比例
cumulative_ratio = df_sorted['ratio'].cumsum()

找到累计比例首次超过目标值的位置
idx_max = np.argmax(cumulative_ratio = target_ratio)
idx_min = np.argmax(cumulative_ratio = (total_ratio - target_ratio))

获取90%筹码集中的价格区间
price_min = df_sorted.loc[idx_min, 'price']
price_max = df_sorted.loc[idx_max, 'price']

计算集中度：价格区间宽度除以平均价格（或中位数价格）
concentration = (price_max - price_min) df_sorted['price'].median()

return concentration, price_min, price_max

调用示例
concentration, price_min, price_max = calculate_concentration(df, 0.9)
print(f"90%筹码价格区间: [{price_min}, {price_max}]，集中度: {concentration:.4f}")


说明：
1. 这段代码假设你已经有筹码分布数据（价格和对应筹码比例），实际数据需要从行情软件、API或自有数据源获取。
2. 集中度计算公式为：(价格区间上限 - 价格区间下限) 中位数价格（也可用均值或其他标准化方式）。
3. 如果数据源是动态的（如实时行情），可能需要先计算筹码分布（常用算法如CYQ、市场成本分布模型）。

如果需要直接对接行情软件或自动化获取筹码数据，可以点击我头像添加微信，我司提供专业的量化交易工具与数据服务，支持定制化指标计算（包括筹码集中度），还能申请低佣金账户节省交易成本！

发布于2026-1-31 10:11 北京

您好，关于您咨询的“90%筹码集中度”公式，这是一个在技术分析中常用的指标，用于衡量股票筹码的集中程度。其核心公式通常为：

**（成本分布90%区间的上限值 - 成本分布90%区间的下限值） / （成本分布90%区间的上限值 + 成本分布90%区间的下限值） * 100%**

这个值越小，说明筹码越集中在价格相对狭窄的区间内，可能意味着主力控盘度较高；反之，则说明筹码相对分散。

**关于公式源码：**
由于不同股票软件（如通达信、同花顺、大智慧等）的函数系统和数据接口不同，具体的编程源码会有差异。我无法在此提供可直接复制粘贴的、适用于所有平台的通用代码。

**您可以尝试以下方法获取：**
1. **查阅软件帮助文档**：在您使用的交易软件中，通常有内置的指标公式编辑器及函数说明，您可以搜索“筹码分布”、“COST”、“WINNER”等相关函数进行组合。
2. **在专业投资社区或论坛搜索**：许多技术分析爱好者会在相关论坛分享他们编写的指标公式，您可以以“90%筹码集中度 通达信公式”等为关键词进行搜索。
3. **寻求专业投资顾问的帮助**：如果您是我们的客户，我们的投顾团队可以为您提供更深入的技术指标解读和适用性分析，帮助您更好地将其融入您的投资决策体系。

作为您的理财经理，我想提醒您，单一的技术指标有其局限性，需要结合公司的基本面、行业趋势、市场整体环境以及量价关系等多方面因素进行综合判断，才能更有效地辅助决策。

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发布于2026-1-31 10:13 西安