策略归档 - Python 实用宝典

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。

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。

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

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教你用Python计算对量化交易至关重要的VWAP指标

1.为什么要用VWAP？

2 如何用Python计算VWAP

3.VWAP的缺点

4.VWAP 策略

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