这次我们来讲一下：成交量剖面（Volume Profile / Volume by Price）

开始前的准备：

我这里用的行情数据源是 xtquant + miniQMT。 后续示例里会用到一些常见的 Python 库：pandas, numpy, matplotlib，进阶部分还会涉及 scipy, sklearn。在实际运行代码之前，记得先把环境配置好：

这样就能避免因为依赖缺失导致的报错啦。以下是一个基于xtquant + miniQMT获取股票行情的方法，后面的行情Dataframe数据都会通过这个方法来获取：

成交量剖面到底是什么？

简单说，成交量剖面就是把成交量按价格分布绘制出来，而不是像常规K线图那样按时间分布。 换句话说，它告诉你：某个价格区间里有多少人买进卖出过。

为什么重要？

高成交量区域：意味着价格在这里交易活跃，买卖双方力量相对均衡 → 支撑或压力；

低成交量区域：意味着价格在这里交易稀少 → 价格可能快速通过 → 突破区间。

举个通俗例子：

想象一条小河流，河床上有一些大石头和一些沙子。

大石头：水流冲过去很难，水就容易在石头前堆积，形成涌动的漩涡；

沙子或空地：水流很容易冲过去，没有阻力。

在股市里：

高成交量区就像大石头 → 股价遇到这里容易“卡住”，形成支撑或压力；

低成交量区就像沙地或空地 → 股价容易快速突破。

换句话说，成交量剖面帮你找到河床的“大石头”，知道价格哪里容易停、哪里容易流动。

成交量剖面的核心指标

POC（Point of Control）

最高成交量对应的价格，通常是支撑或压力最强的位置。

VAH / VAL（Value Area High / Low）

成交量剖面中，覆盖约70%的成交量区间的上下界。

VAH → 上轨压力

VAL → 下轨支撑

Volume Node（成交量节点）

高低成交量形成的峰谷节点，高峰 → 支撑/压力，低谷 → 突破区。

这些概念可能有点抽象，我们就用“成交量剖面”的计算过程来做一次实操演示，帮助大家更直观地理解整个流程。

成交量剖面计算步骤

步骤 1：原始数据每一天我们有如下行情数据：

步骤 2：划分价格区间

假设整个历史区间最低价 8，最高价 14，我们将价格区间分成 6 个区间（简化示例）：

步骤 3：把每一天的价格范围切分小段

比如2025-09-11这一天，最高价 12，最低价 9，把这个区间切成 4 小段（steps_per_day = 4）：

每个小段的成交量 = 当天成交量 ÷ 小段数量 = 1000 ÷ 4 = 250

步骤 4：映射到价格区间

将每个小段价格对应到上面划分的价格区间：

然后把每个小段的成交量累加到对应区间

步骤 5：对所有天累加

每天都做同样的操作，把所有小段成交量累加到对应区间，得到最终的成交量剖面：

对，你理解得很对。步骤5以后，成交量剖面的计算已经完成，本质上就是把每日的小段成交量累加到每个价格区间，得到一个完整的成交量分布图（横向柱状图）。这个阶段应该是用来得出结论和分析的，而不是再做计算。

步骤 6：结论

高成交量区（HVN, High Volume Node）：柱子最高的几个价格区（[10-11): 2300），说明市场最活跃。通常对应支撑/压力位的潜在区域。

低成交量区（LVN, Low Volume Node）：柱子很低的价格区（[8-9): 200），说明市场交易稀少。价格穿越这些区域可能会很快，因为阻力/支撑弱（“空档区”）。

支撑/压力分析：当前价格在高成交量区上方 → 高成交量区可能形成支撑。当前价格在高成交量区下方 → 高成交量区可能形成压力。

市场心理与策略参考：高成交量区 = 市场认可的价格 → 量化策略可在此设置止盈/止损或建仓区间。低成交量区 = 市场不认可的价格 → 突破可能性大，可作为突破策略参考。

接下来我们进行Python实操：计算+绘制成交量剖面

示例代码如下：

运行结果如下：

茅台的成交量不是特别集中，看起来不够明显，我换了一个近期放量的股票同样绘制了2个图：

量化分析支撑/压力位的方法：

POC法

POC就是成交量最多的价格，通常是股价反弹或回落的关键点。

VAH/VAL法

这里我们用15%-85%的累积成交量来定义区间，覆盖约70%的交易量，比较稳妥。

总结：

成交量剖面是量化交易里非常直观的支撑压力分析工具。 核心思路很简单：

高成交量区 → 支撑或压力

低成交量区 → 价格容易突破

Python实现也不复杂，通过分区累积成交量就能画出图，并快速计算POC、VAH、VAL，辅助策略决策。

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