筹码分布峰的形成，是一个值得深究的学问。任何事物，在我们深入了解它之前，都应该先追溯其本质，探究其来源，否则极有可能陷入误区，导致判断失误，最终满盘皆输。
1996年，陈某等人提出了筹码理论，他们是这个理论的开拓者。这项理论的提出，仿佛在平静的金融领域投下了一颗石子，激起了阵阵涟漪。1997年，各种交易软件开始设计筹码分布图形，将不同成本的筹码用数据模型图清晰直观地展现出来。当筹码分布第一次出现在世人眼前时，那种震撼无以言表。五颜六色的线条，错落有致地排列着，仿佛蕴藏着巨大的能量。一时间，整个金融界都为之沸腾，专家学者们纷纷开始研究这种全新的分析方法。甚至，某位德高望重的教授还专门开设了筹码分布的课程，并将其列为金融专业学生的必修科目。
第一重骗局：筹码转移的本质是概念偷换。
一只新股，如同刚刚诞生的婴儿，每个人的持仓成本都清晰透明，如同婴儿纯净的眼神。然而，一旦开始交易，情况就截然不同了，筹码开始了它在市场中的流动，如同婴儿迈开了探索世界的第一步。假设一位投资者在开盘当天，以某个价格买入了一手股票，这手股票可能是来自任何一位原始股东。但软件开发商并不知道是谁将股票卖给了这位投资者，他们如同置身迷雾森林的旅人，无法看清交易背后的真相。他们只知道股票以某个价格成交了，却无法得知卖方的成本是多少。新增加的筹码峰应该从哪个价格转移过来呢？他们一无所知。面对这种情况，他们如同被蒙住了双眼的画家，无法精准地描绘出筹码分布的真实面貌。因此，想要真实统计筹码分布，如同想要抓住流沙般困难，根本就是不可能的。
为了构建出直观的筹码峰图形，指标发明人做出了一种合理的假设：每一次新的成交量，都由之前的持股者平均分摊转移。他们仿佛在进行一场无声的接力，新成交量如同不断注入的活水，逐步替换掉旧的成交量，完成了筹码的换手。在这个过程中，每一个价位都记录着成交量的变化，如同历史的印记，最终汇聚成庞大的交易数据。为了从这些海量数据中提炼出有价值的信息，需要借助统计学的力量。筹码峰的统计方式，正是运用了价格和换手率的加权平均算法，将两者巧妙地结合起来。简单来说，就是在股票的走势过程中，将所有筹码的交易统计汇聚成一个庞大的数据库，然后运用算法计算出每个价位的筹码成交量大小，最终，那些成交量巨大的价位，便如同山峰般凸显出来，形成了我们所看到的筹码峰。
想象一下，一只妖股，经历了两个月的持续下跌，仿佛从陡峭的山峰跌落，换手率高达50%。表面上看，山顶的筹码似乎已经消失殆尽，转移到了低位，仿佛没有任何套牢盘存在。你打开交易软件，看着K线图上那根光秃秃的大阴线，心里想着，山顶的筹码真的都跑了吗？答案当然是否定的。随便找一只经历过暴跌的股票，去股吧里问问，看看还有多少人在山顶站岗。不用多想，肯定有一大堆散户哭诉着山顶的寒风刺骨。你或许会说，我早就跑了，没被套在山顶。但事实上，无论你是否真的卖出了股票，算法都已经帮你完成了操作。你打开软件看到的筹码分布图，其实是算法精心为你绘制的虚拟景象，与真实的筹码分布情况毫无关系。你看到的，只是算法想让你看到的，而真实的筹码去向，早已被隐藏在层层迷雾之中。
第二重骗局：当日成交量的成本分布无从知晓。
当日成交的成本分布，其实只是一个理论上的概念，它在现实交易中并不能被真实地捕捉到。为什么这么说呢？因为每一笔成交背后的成本，对于旁观者来说都是一个谜。我们无从得知卖家买入的价格，也无法洞悉他们在交易时的心理价位。正是由于这种信息的不透明，我们才需要借助一些算法来模拟单日筹码的分布情况。目前市面上比较流行的算法主要分为三类：第一种是K线筹码直筒型分布，它简单直观，但缺乏对细节的刻画；第二种是K线筹码三角形分布，它相对更注重价格的变化，试图捕捉交易密集区域；还有一种是K线筹码三角形筒型分布，它可以看作是前两种方法的结合，试图在简洁和准确之间找到平衡点。然而，如果我们仔细观察分时图上股价的波动，就会发现真实的交易形态远比这三种算法模型复杂得多。每天的交易像一场跌宕起伏的戏剧，充满了各种意外和反转，这些算法模型根本无法准确地描述这种动态变化的过程。因此，我们可以得出一个结论：这些筹码分布模型从微观层面来看，本身就存在着偏差，它们只是对真实情况的一种粗略估计。更糟糕的是，当我们把每天错误的K线筹码分布叠加在一起，试图构建一个长期的趋势图时，这种误差会被进一步放大，最终导致整体的失真。这就等于用一个虚假的当日成本分布，去虚假的替换本就虚假的原有分布。
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