筹码集中度选股公式源代码(90%筹码集中度选股公式源代码)

筹码集中度是衡量股票市场上特定股票筹码分布情况的指标之一，它能够揭示出市场上的多空力量对于特定股票的态度和预期。筹码集中度选股公式是一种基于筹码集中度指标的选股方法，通过计算筹码集中度来选取具有潜力的股票。下面是一个使用90%筹码集中度选股公式的源代码示例：

```python

import pandas as pd

# 定义计算筹码集中度的函数

def calculate_chip_concentration(data):

total_shares = data[\'总股本\']

circulating_shares = data[\'流通股本\']

market_value = data[\'总市值\']

concentration = (total_shares - circulating_shares) / market_value

return concentration

# 读取股票数据

stock_data = pd.read_csv(\'stock_data.csv\')

# 计算筹码集中度

stock_data[\'筹码集中度\'] = calculate_chip_concentration(stock_data)

# 选取筹码集中度大于90%的股票

selected_stocks = stock_data[stock_data[\'筹码集中度\'] > 0.9]

# 输出选取结果

print(selected_stocks)

```

以上代码是一个简单的示例，用于演示如何使用筹码集中度选股公式进行选股。在实际应用中，我们需要根据自己的需求和股票市场的情况对选股公式进行调整和优化。

筹码集中度选股公式的核心思想是，当筹码集中度较高时，意味着少数投资者掌握了大部分股票，市场上的多数投资者对该股票持有较低的关注度和参与度，因此容易出现投资机会。但需要注意的是，筹码集中度仅是一个衡量指标，不能单独作为选股的依据，还需要结合其他指标进行综合分析。

在实际应用中，我们可以根据筹码集中度选股公式的计算结果，进一步进行市场资金流向、行业走势等方面的研究，以获取更准确的选股结果。同时，我们也需要注意筹码集中度的变化情况，及时调整选股策略，以适应市场的变化。

总之，筹码集中度选股公式是一种基于筹码集中度指标的选股方法，通过计算筹码集中度来选取具有潜力的股票。在实际应用中，我们需要根据自身需求和市场情况对选股公式进行调整和优化，同时结合其他指标进行综合分析，以获取更准确的选股结果。