成交量加权平均价格 (VWAP) 在金融业中是指特定时间范围内交易价值与交易总数量的比率。它具有三个重要的特点和优势,为交易者提供了对价格趋势的洞察方法。机构和交易者使用 VWAP 来识别买卖区域,并帮助衡量市场情绪。

1.为什么要用VWAP?

VWAP有三个重要的特点:

1. VWAP可以帮助我们了解市场情绪。当证券价格高于VWAP线时,市场对它是乐观看涨的。当价格低于VWAP线时,市场是悲观看跌的。这一点我们可以从下图直观地了解。

vwap

2. 许多日内交易者和大型机构投资者以及养老金计划都使用VWAP来作为衡量自己的交易是否会影响市场的重要指标。 比如机构交易者想要卖出自己重要的头寸时,他们的目标是以VWAP或更高的价格卖出。他们会用几种VWAP盘中策略来确定三件事(趋势、谁在影响价格、确定支撑位和压力位)。

3. VWAP及其与证券价格平均值(HLC)的1个标准差可以作为潜在的支撑和阻力,如下图所示。

vwap

2 如何用Python计算VWAP

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install pandas

VWAP的计算公式如下:

TP =(最高价+最低价+收盘价)/3

V = 成交量

VWAP = (TP_1 * V_1 + TP_2 * V_2 + TP_n * V_n)/n

例如,如果一只股票以 10 美元交易 1000 股,然后以 11 美元交易 100 股,则最终交易价格为 11 美元;但是,VWAP 将更接近 10:

(1000 * 10 + 100 * 11)/(1000 + 100)) = 10.09

接下来,我们制造一些假数据来准备计算VWAP:

# Get imports
import datetime
import pandas as pd

# Create example dataframe
df = pd.DataFrame(
index=[datetime.datetime(2021,1,1,1),
datetime.datetime(2021,1,1,2),
datetime.datetime(2021,1,1,3),
datetime.datetime(2021,1,1,4)],
data={
  'low':[9,10,11,12],
  'close':[10,11,12,13],
  'high':[11,12,13,14],
  'volume':[1000,750,500,250]
  }
)
df.index.rename('date', inplace=True)

数据如下:

                    low  close  high  volume
date
2021-01-01 01:00:00    9     10    11    1000
2021-01-01 02:00:00   10     11    12     750
2021-01-01 03:00:00   11     12    13     500
2021-01-01 04:00:00   12     13    14     250

VWAP的计算方法如下,这里采用了HLC(open、low、close)的平均值作为基准计算对象:

# Create VWAP function
def vwap(df):
    v = df['volume'].values
    tp = (df['low'] + df['close'] + df['high']).div(3).values
    return df.assign(vwap=(tp * v).cumsum() / v.cumsum())

vwap(df)

计算完成后会在原来的数据上添加一列vwap列:

                     low  close  high  volume       vwap
date
2021-01-01 01:00:00    9     10    11    1000  10.000000
2021-01-01 02:00:00   10     11    12     750  10.428571
2021-01-01 03:00:00   11     12    13     500  10.777778
2021-01-01 04:00:00   12     13    14     250  11.000000

验证一下:

# Verify VWAP
## 以第二行为例
(10*1000 + 11*750) / (1000+750)
10.428571 # 正确

3.VWAP的缺点

没有全能的指标,VWAP也有其自身的缺点。

1.滞后性。和其他的移动平均线一样,VWAP也是一个滞后的指标,而且随着日内交易量的累计,滞后性会越来越严重。

2.仅适用于短期图表,如秒级、分钟级。

4.VWAP 策略

我们已经知道VWAP的运行特点,那么如何利用这些特点进行交易呢?

利用其回调的特点。当股价在一天内显着超过 VWAP 和移动平均线时,它们可能会回调。你可以选择在股价大幅度上涨时卖空股票,也可以选择在回调时等待入场。

Fade策略。这个策略是一个逆势策略,它在强劲势头的运动后采取相反的立场。利用VWAP发的支撑和压力作为其入场和出场的信号。

午后走高策略。这是一个油管老哥(Tim Bohen)观察出来的策略,他发现热门股票早盘走高,并且价格持续保持在vwap上方的股票,午后走高突破的几率非常大。

当然,所有策略都应该被回测后再确定是否有效。以上策略只是一个根据VWAP做交易的思路,你还可以结合其他指标进行策略的开发和回测,有兴趣的同学可以试试看。

本文参考文章:https://analyzingalpha.com/blog/vwap

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

有任何问题,可以在公众号后台回复:加群,回答相应验证信息,进入互助群询问。

原创不易,希望你能在下面点个赞和在看支持我继续创作,谢谢!


​Python实用宝典 ( pythondict.com )
不只是一个宝典
欢迎关注公众号:Python实用宝典

Pandas 性能优化
声明:本站所有文章,如无特殊说明或标注,均为本站原创发布。任何个人或组织,在未征得本站同意时,禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系我们进行处理。