如果某件事情或某个现象长时间存在或重复出现，就算没有规律的基因，也有了规律的形态了。这个时间上的延续及重复性，是我们将一个孤立的随机现象规律化的基本手段。在股票市场中，这样的孤立现象很多，如均线交叉之于上下，布林带上下轨之于压力支撑、高低点连线之于成段……今日我们就在上述思想下，来说说这主动性买盘。

在股票交易盘面上，通常说的主动性筹码，是指当买卖盘上有买一卖一，而成交价格以卖一，甚至卖二、卖三价格成交的时候就叫主动性买入，俗称外盘。在随机或孤立意义上，主动性买盘的介入，于短期股价的上涨，并不能给出什么稳定而有价值的讯息，只是我们可以给予其一个直观的逻辑或解释，即主动性买盘的介入，有可能代表着市场中那些先知先觉的力量，特别是在股价波动幅度小且相对低位时，尤为如此。

为了实现这一孤立或随机现象的规律化，我们可以将市场中，主动性买盘在时间上延续或重复性排名较高的股票选出来，以观察其与此后股价波动之间的关系，是否也能体现出统计意义上的规律性特征。如我们可以根据每日个股的买卖盘，累积计算一定周期内（如20天内以及当日，差不多一个月时间）主动性买入的筹码数量，对市场中全部股票进行排序。至于排名多少，算规律呢？严格点，1%为标准，宽松点，以5%为标准。从操作上来说，1%更为合适些，5%有些太多了，且以目前的A股市场股票数量的基数来看，1%已经完全能构成统计学意义上的大样本规定了。

而如何实现这个统计呢？有些软件，有这方面的现成统计功能，市场上，也有类似的统计脚本程序。如果没有，那就要麻烦或累些，手动干这活了。这个具体的统计功能实现问题，在这里就不过多展开了，指标控玩家总能实现这个的。这里需要注意的是，主动性买入筹码的多少有两种定义：1.绝对数量；2.比例。在不同的标准情况下，显然会得出不同的排序结果。实际上，不同的股票其流通盘大小本就不一样，故而比例的统计方式，相对要更科学些。

当然，在实践中，我们可以将这两种方式比较着使用，甚至做得更细化些，至少从学术研究的角度是如此。只是从学术研究的角度来说，有些结论的明显性，是站在统计学意义上的明显，并不是人直观意义上可见即可得的明显，而后者才是我们操作的真正基础。

实际的操作中，无论是直观意义上的统计观察，还是数理意义上的统计观察，最终结论都要放大到直观意义上的可见即可得，才有利于我们的操作实践。上述主动性筹码的运用过程，我们真正要看重的是其方法论特征，即时间上的延续及重复性，是我们将一个孤立的随机现象规律化的基本手段。这是大家举一反三，触类旁通的关键。

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