接上文

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指标原理

1.指标原理

前5%成交额个股的占全部A股比重

这个指标的原理并不复杂：

每月末把所有股票按当月成交额从高到低进行排名，加总排名前5%的股票成交额，计算其占当月全部A股成交额的比重，即为指标的值。

下面举例说明。

2.指标案例

在2021年6月末我们将所有4418只股票按当月成交额从大到小进行排名。

可以看到第1名的股票（比XX）当月成交额为2358亿。最后一名的成交额为0.13亿，也就是一个月才成交了1300万。

同时我们可以算出排名前5%（前220名）的股票成交额加总为12万亿，以及所有4418只股票总的成交额是27万亿左右。

计算得到2021年6月前5%个股的成交额占比指标：12 / 27 = 44%。

基于上述计算方法，为方便实时监测该指标，我做了一个相关的网页。

图中白色曲线就是我们的指标，黄色曲线则为同期沪深300指数表现。

也想要实时看到结果的话，可以加我微信xbx297获取网站地址。

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指标总结

此时我们再回看下图，就能大概明白为什么这个指标可以预示出市场变换了。

以最近的点5为例，当时的行情是极致抱团，抱团股的成交量极高，导致前5%个股成交额占比不断抬升，直到超过45%。

但金融市场没有什么会一直发生下去，早晚会均值回归。我们当时就说过抱团股一定会瓦解，事实也确实如此。

所以总体而言，当这个指标超过45%时就意味着我们应多注意未来的风险或机会。

当然没有任何指标是绝对有效的，它只是从某一个角度让我们更清楚的观察市场。

对这个指标感兴趣或有想法的，可以在评论区留言或者加我微信xbx297，一起沟通交流。

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Python量化实现指标

1.获取数据

介绍完指标的原理，接下来我会讲解如何通过Python编程计算指标。零基础也能听懂。

为了计算指标，我们首先要有股票的成交量历史数据。

有编程基础的朋友可以用Python从一些财经网站（网易财经、新浪财经等）抓取数据。

网易财经：quotes.money.163.com/stock

也可以从我们的量化小讲堂网站上直接下载数据：

量化小讲堂数据网址：www.quantclass.cn/data/stock

这里有已经整理好的所有股票（包括退市股）从上市至今每天的交易数据。

如果需要的话，可以加我微信xbx297，免费获取一份最新的数据。

数据文件下载后如下图所示：

数据展示

文件名就是股票代码，打开后就能看到这只股票每天的交易数据。

2.代码实操

有了数据后结合相应的代码就可以计算指标。

代码可以加xbx297获取

如果尚未安装Python，可以看我之前这篇文章，里面讲的非常清楚：

收藏 | 最最最最简单、最最最最详细的Python和Pandas安装教程

按照它的操作就可以完成安装，大家有兴趣可以看看。下载好后运行代码的界面就如下图所示：

Spyder界面

打开输出运行结果的文件，从2016年11月到2021年8月，每一行都计算了每个月指标的数据。

运行后的结果文件

同时Python还做了个折线图，如上文展示的一样：

数据、代码可以加xbx297获取

最后你也可以通过每个月观测这个指标来了解目前市场的分化情况，相信能对大家的交易决策有一定帮助。

如果你有其他观测市场的指标，或者对数据、代码感兴趣，都可以加我微信xbx297交流。