1. 历史渊源
成交量分布要追溯到芝加哥商品期货交易所的皮特·斯泰德迈尔（J. Peter Steidlmayer），以及詹姆斯·道尔顿 (James F. Dalton)二人，“筹码工具”在上世纪70年代就已经成型了，二人发明并推广了Market Profile。
皮特·斯泰德迈尔（J. Peter Steidlmayer） 1963 年加入芝加哥期货交易所，是一名独立交易员。Steidlmayer 于 1981-1983 年担任委员会的董事会成员。在担任董事期间，他负责市场分布相关的工作。
詹姆斯·道尔顿 (James F. Dalton) 将交易和研究市场作为他毕生的工作。他是两本关于市场分布交易的开创性书籍的作者，《投资的直觉》和《 Markets in Profile》。道尔顿也一直是芝加哥期货交易所的成员以及芝加哥期权交易所的成员，并在 CBOE 的形成期间担任高级执行副总裁，且长期支持促进使用 Market Profile 进行交易。
1991年Steidlmayer 开发Capital Flow 32 软件，将市场分布进行推广，随后1993 詹姆斯·道尔顿出版《投资的直觉》 。随着技术进步，市场分布演化为成交量分布，成交量分布的发展逐渐被人们所认可。
2002陈浩“原创”筹码理论，中国市场软件同质化，几乎所有软件都内置的筹码分布。但是筹码分布设计之初，其算法并不遵守市场的客观规律，一个本应该描绘市场流动性状态的理论被“魔改”，导致中国市场一直没有人认可成交量分布的概念。
下面三张图清晰的看出了陈浩当年魔改的遗留问题（时间区间21.12.13到22.11.16），第一个是日线筹码峰，第二个是周线筹码峰，第三个是成交量分布。
显然，传统的“筹码峰”不仅依托于时间，日线周线不同，而且由于算法问题，已经偏离了市场本身。而成交量分布不仅是按照每笔成交计算的，所以在任何K线类型下，其表现形式都是一样的。这是任何传统“筹码理论”所不能代替的，成交量分布才是理解走势的现代化工具。而传统的筹码分布徒增了一系列换手，三角/平均的概念，没有直观性，也无法依赖图表识别跨周期的支撑阻力区域，确定进场出场的位置。当年陈浩发明筹码战法的时候，本来是对市场分布进行引用（抽空我会介绍MP和VP的区别），自己做了“特殊处理”，数据特征已经不是市场的“无偏估计”了。
成交量分布不依赖时间级别，或者走势级别，按照逐笔成交的精细化的方式，对成交量在价格上的分布进行统计，标注出统计特征，且计算方式，逻辑，应用符合市场规律。
阶段成本的变化过程，寻找回踩位置，确定短期的震荡区间，都可以通过成交量分布来实现。
逐Tick的方式避免了分布按照K线的时间级别的变化而变化。不管用什么样的K线，成交量分布有且只有唯一一个。
控制点是在整个价格运行的统计区域内成交量最大的价位。如图所示，我们可以通过成交量分布的指标，自动识别整个统计区间内成交量最大的价位，在图中用金色显示。
价值区域由价值区域高点（VAH：value area high）和价值区域低点（VAL：value area low）确定，通常包含了一个标准差，也就是占成交量分布总成交量的68.2%。
价值区域的产生，是从控制点开始，按照算法迭代出价值区域，同时要注意，价值区域并不是关于POC对称的。
在成交量分布指标中，可以自由调节价值区域的百分比。为什么价值区域要默认设置为一个标准差呢？这里我想从通俗的角度去阐释这一理论。标准差代表数据的离散程度，一个标准差代表区域内的核心筹码的交换位置。市场是由趋势和盘整构成的，当价格偏离平衡区域时，一定会偏离均衡态，而标准差能够最好地衡量这种规则。
价值区域是成交量分布图中成交量的核心的区域，是资金共识的区域。价值区域以外的成交量占剩余的31.8%，这是成交量较小的区域，是被资金拒绝的区域。
价值区域中的VAL和VAH将被视为支撑和阻力区域，市场会在这里不断运动。而价值区域的的宽度提供了一定的市场线索。
较宽的价值区域表明大量的交易者参与交易，并按照他们预期的价格进行买卖，而较窄的价值区是交易不活跃的标志。
未完成的竞价（Unfinished Auction）
未完成的竞价表现为在价格的末端展示的高量区。
表示了价格在这个区域的波动情况：市场在这个价位并没有达成一致，而是放量争夺，后续很有可能会重新回到这个区间。
未完成的竞价是流动性区域，当价格来到这里后很可能会重新换手，这里价格可能反转，也可能会沿着当前方向继续运行，这些要依赖于足迹图中失衡的特征来确认。
完成的竞价（Finished Auction）
完成的竞价表现为在价格向末端运动的时候，成交量不断地减少。展现为细长针状，是低量区。
其含义是价格达到了比价值区更远的价格水平时，市场缺乏流动性，市场在该区出现明显的拒绝。
如图所示，当价格达到一个低点时（图中的长下影线），多方主力会认为这里是一个有利的做多机会，进场抄底拿到筹码并造成了价格的拒绝。此时成交量分布的稀疏表明了空方力量枯竭。
量峰区与量谷区（High Volume Node & Low Volume Node）
量峰区是成交量密集的区域，一旦价格离开前期的量峰区，就会缺少流动性。
根据Wyckoff书中的描述：
高成交量节点代表了所有市场参与者最关注的价格区域，因为买方和卖方都愿意在这里进行交易。它是成交量分布图中的峰值部分。
过去的平衡区域就像磁铁一样吸引着价格回归并维持稳定。由于买方和卖方过去的共识，我们预计未来同样如此。高成交量节点产生的平衡区域对设定目标位是非常有效的。
同一个成交量分布中可以有不同的高成交量节点。
量谷区是成交稀疏的区域，价格在这里不会停留过久，很容易出现“针刺”和拒绝的现象。
低成交量节点代表失衡或者价格被市场拒绝的区域。买方和卖方无法顺畅地交易，因此在某种程度上低成交量节点被认为是“不公平”的价格，如果高成交量节点是成交量分布中的峰，那低成交量节点就是成交量分布中的谷。
由于价格在过去没有达成共识，所以未来也不会有共识，并且成为价格拒绝的区域，所以它们是受关注的支撑和阻力区域，可以在这里寻找潜在的入场点。
拒绝可以通过以下两种方式呈现：V转和快速穿越。
这是成交量分布的一个典型的案例：
在7月初我也提到，今年最佳的做多窗口是22.04.27到7月初，7月应当是年内（自年初下跌波段后的年中高点），我也提示一些投资人，减少多头仓位，指数再向上的概率几乎没有，尽量做一些对冲工具来度过指数下行期。
我们也知道哪怕是情绪博弈，指数的上行区间才有龙头，5月的中通客车，10月的竞业达，都是指数行情的共生产物。
而指数，在5月流动性宽松的情况下上行，7月，恰好在整个21年的头部结构产生压力，随着对利润预期的自我实现，随即下行。
据勒贝格所说：
'I have to pay a certain sum, which I have collected in my pocket. I take the bills and coins out of my pocket and give them to the creditor in the order I find them until I have reached the total sum. This is the Riemann integral. But I can proceed differently. After I have taken all the money out of my pocket I order the bills and coins according to identical values and then I pay the several heaps one after the other to the creditor. This is my integral.'
这句话的意思是，如果你要去还钱，可以用两种方式，第一种是按照欠款人的顺序来还，先还小明的钱，再还小红的钱，这是黎曼积分；而第二种，是按照欠款数量还钱，比如先还100元面值的欠款，再还50元面值的欠款，而不管该面值欠款的主人是谁。
成交量指标按照横纵维度分类可以分为横向和纵向两个维度，横向的是传统成交量指标，纵向的是成交量分布图。传统成交量有一个很大的问题，按照流动性的角度来说，我们无法识别价位的流动性，而失衡的拉升或者下跌一般是在时间上放量，价位上无量，而横盘往往是价格上堆量的。而作为横向指标，成交量分布非常良好地衡量了这一特性。
根据中国市场的自有状态，我们把成交量分布分为6种状态，
分别是：
1. 针对趋势型的b型，P型分布
趋势型成交量分布分为b型和P型两种类型
趋势型成交量分布，描绘了震荡与趋势的结合过程
趋势即将展开时是交易中选择进场的机会
b型和P型两种类型的成交量分布则描绘了这一点
2. 针对震荡的B型，D型分布
D型：单中枢平衡震荡
当市场暂时平衡时，就会出现 D型分布
控制点 (POC) 通常位于分布的中心，表明买家和卖家之间的平衡。
D型分布解释为缺乏明确方向的震荡或横盘整理的市场——因为买家和卖家都没有更积极的动态。
耐心的订单流交易者会寻找 D 形交易量曲线，以期随着机构参与者建立头寸，因为价格会朝任意的方向突破。
B型：两个中枢的连接
B型描绘了两个中枢的连接过程，可以找到价格下台阶的量谷区，用来做交易点位参考。
3. 针对涨跌停板的L型，倒L型分布
涨停板型成交量分布分为L型和倒L型两种类型
涨停板型成交量分布是我依托于中国市场的特性，自行设计的理论框架
一般来说，低位板上放巨量是核心换手参考的依据
至于实际应用，不管是哪种类型的投资者，因为大小级别同构，所以总有你们自己需要的模式。底层逻辑已经讲清，应用，我们以后再见~
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