成交量是股市重要的研究指标，本文旨在通过分析股市的成交集中度，来对未来市场走势进行预测分析。
一般在计算成交集中度时，是对市场上所有股票的成交额进行从大到小的排序，然后计算排在前多少位（或百分比）的个股的累积成交额，占全市场总成交额的百分比。由于不同股票的价格有高有低，因此这里使用成交额指标，而不是成交量。
在进行计算的时候，需要收集全市场的股票成交数据，数据量较大，而且随着时间变化，个股数量发生变化，增加了计算复杂性。因此我们将模型进行了简化，使用各主题板块替代个股进行分析。板块分组使用的是万德的板块分组方法，共69个主题行业板块。简化后的数据量较少，且数量固定，易于获取。
为表示区别，我们可以管这种基于板块成交额计算的模型叫做板块成交集中度，即：对市场各个主题板块的成交额进行排序，并计算最大的几个板块的累积成交额的市场占比。
下图是2022年2月，69个行业板块的日均成交额的累积分布图，数据为月度数据：
为便于对比，图中标出了几个重要数据点的数值。
图中红色的点，是最大的3个板块的累积成交额，为1669亿元，市场占比约为18%。黄色的点和绿色的点分别是前5个和前10个板块的情况。
接下来，将成交占比与股指走势进行对比分析。
以前5个板块的成交占比为例，和沪深300指数的月度收益率进行对比，左轴为沪深300指数月度涨跌幅，右轴为前5板块的成交集中度的月度均值：
直观上看，除了部分月份（如2014年12月）两者有较高的相关性外，大部分时候两者之间的相关性不明显。
使用散点图可以更加清楚的看清两者的关系：
这里Y轴上的延期=0，表示使用的是沪深300当月的涨跌数据。
可以看出，成交占比和指数涨跌之间没有特别明显的相关性。
接下来我们要看一下成交占比对股指的预测效果，将上图中的Y轴指标换为次月（即：延期=1）涨跌幅：
可以看出，当成交占比处于中间水平时，次月股指有涨有跌，没有明显趋势，但当成交占比较高或较低的时候，次月股指走势以下跌为主，即便上涨也幅度不大。
图中黄色的点，是目前最新的数据点（成交占比为2022年1月数据，股指涨跌为2月数据）。红色的点，是使用2022年2月的成交占比（截至25号的数据），预测次月的指数涨跌情况。
我们看一下不同板块数量的成交占比，对指数的预测效果。
下图是前3个板块的情况：
注意左下角的X轴说明，使用的是前3个板块的数据。
前10个板块的情况：
注意左下角的X轴说明，使用的是前10个板块的数据。
实际上，使用10以内的板块数量，得出的结论都差不多。但当板块数量继续增加时，分析效果会逐渐变差。下图是板块数为15时的情况：
效果不甚理想。因此板块数量最好控制在10以内。
总结：
板块成交占比可以当做预警指标来使用：当市场前几个板块的成交占比较高或者较低时，次月股指有较大的概率会下跌。
不同板块数量的分析结果相差不大，可以进行综合分析互相印证。但板块数量不宜超过10。