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  • VWAP 算法模型

    2019-03-19 17:02:27
    VWAP 算法模型
  • vwap算法交易详解

    2016-06-28 09:58:50
    vwap算法交易详解。定义 公式详解优化
  • 改进型VWAP策略及实证

    2019-03-19 17:12:46
    改进型VWAP策略及实证
  • 加密VWAP Feed 这是加权平ASP格或实时音量计算引擎的一些常见cryptocurrency交易对,例如: BTC-USD (比特币到美元) ETH-USD (以太坊到USD) ETH-BTC (以太坊到比特币) ... 怎么运行的 它连接到提要,并...
  • 算法交易之VWAP策略

    2013-09-06 09:31:47
    详细描述VWAP策略,是金融交易中的必学策略
  • NQTVITCH-VWAP-计算器 有效地计算每笔交易中每只股票的运行VWAP得分并将其输出到文件中。 在UNIX中使用javac编译三个源文件CalculateVWAP.java , Util.java和StockAndPrice.java 。 使用以下UNIX命令运行Java代码...
  • TWAP算法和VWAP算法

    2020-12-17 15:35:11
    一、TWAP算法和VWAP算法的介绍 TWAP:在设定的时间范围内匀速下单,降低市场冲击,最小化与市场TWAP的偏差; VWAP:在设定的时间范围内对根据对市场成交量分布的预测进行下单,降低市场冲击,最小化与市场VWAP的...

    一、TWAP算法和VWAP算法的介绍

    TWAP:在设定的时间范围内匀速下单,降低市场冲击,最小化与市场TWAP的偏差;

    VWAP:在设定的时间范围内对根据对市场成交量分布的预测进行下单,降低市场冲击,最小化与市场VWAP的偏差;

    二、TWAP算法和VWAP算法参数

    开始时间:策略开始执行的时间(剔除非交易时间段)。如果开始时间早于策略下达时间点时,则使用下达时间作为开始时间

    结束时间:策略停止执行的时间(剔除非交易时间段)。过了结束时间还未完成的数量,将会自动释放到指令。算法执行的区间段,时间越短,任务执行强度(委托频率和单笔委托量)越高

    量比比例:策略的成交数量与策略执行期间市场的总成交量(不包括策略执行之前和结束之后的市场成交量)之比。对于跟量和跟价策略,量比比例参数是作为目标比例来参考;而对于其它策略,是作为上限来控制

    委托最小金额:控制子单单笔委托的最小金额 该参数只适用于股票。A股单位为元

    基准价格:算法模型的参考基准价格,子单限价单价格不能超过该价格的不利价位方向;当填入价格为0时,则不设置基准价

    二、TWAP算法和VWAP算法示例源码

    # coding=utf-8
    from gm.api import *
    from gm.model import DictLikeAlgoOrder
    from gm.pb.account_pb2 import AlgoOrder
    from datetime import timedelta
    """
    算法单新增api在 sdk 的 gm.api.trade.py 文件里, 有如下函数, 具体函数签名可点进去看api文档
    algo_order
    algo_order_cancel
    algo_order_pause
    get_algo_child_orders
    get_algo_orders
    增加的算法单的状态常量
    AlgoOrderStatus_Unknown = 0
    AlgoOrderStatus_Resume = 1  # 恢复母单
    AlgoOrderStatus_Pause = 2  # 暂停母单
    AlgoOrderStatus_PauseAndCancelSubOrders = 3  # 暂停母单并撤子单
    algo_param算法参数
    time_start    str    开始时间
    time_end    str    结束时间
    part_rate    flaot    量比比例 (0 ~ 1)
    min_amount    int    委托最小金额
    """
    # TWAP算法和VWAP算法示例, 仅接口使用示例
    def init(context):
        time = (context.now + timedelta(seconds=3)).strftime('%H:%M:%S')
        schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule=time)
    def algo(context):
        # 算法名
        algo_name = 'twap'
        # 算法参数格式如下
        algo_param = {'time_start': '14:00:00','time_end': '16:00:00','part_rate': 0.5, 'min_amount': 1000}
        symbol = 'SHSE.600008'
        # 基准价, 算法母单需要是限价单
        price = current(symbol)[0]['price']
        aorder = algo_order(symbol=symbol, volume=2000, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderSide_Buy,
                   position_effect=PositionEffect_Open, price=price, algo_name=algo_name, algo_param=algo_param)
        # 提取算法单的 cl_ord_id 委托客户端ID, 用于其它api的查询, 或者撤单时用
        context.algo_order_id = aorder[0]['cl_ord_id']
        # 暂停或重启或者撤销算法母单
        # aorders = get_algo_orders(account='')
        # # 暂停订单,修改订单结构的母单状态字段 algo_status为1 恢复母单, 2 暂停母单, 3 暂停母单并撤子单
        # alorders01 = [{'cl_ord_id': aorders[0]['cl_ord_id'], 'account_id': aorders[0]['account_id'], 'algo_status': 3}]
        # algo_order_pause(alorders01)
        #  撤销指定cl_ord_id的算法母单
        # aorders = get_algo_orders(account='')
        # wait_cancel_orders = [{'cl_ord_id': aorders[0]['cl_ord_id'], 'account_id': aorders[0]['account_id']}]
        # algo_order_cancel(wait_cancel_orders)
    def on_order_status(context, order):
        # 算法子单已成
        if order['status'] == 3:
            # 查询指定cl_ord_id算法母单的所有子单
            child_order = get_algo_child_orders(context.algo_order_id, account='')
            print('算法子单: child_order ={}'.format(child_order))
    def on_algo_order_status(context, algo_order):
        # type: (Context, DictLikeAlgoOrder) -> NoReturn
        """
        算法单状态事件. 参数algo_order为算法单的信息
        响应算法单状态更新事情,下算法单后状态更新时被触发
        3.0.125 后增加.
        """
        print('算法单状态变化: algo_order={}'.format(algo_order))
        # 算法母单已报
        if algo_order['status'] == 1:
            # 查询算法母单, 默认账户account填空
            aorders = get_algo_orders(account='')
            print('算法母单: aorders ={}'.format(aorders))
    if __name__ == '__main__':
        '''
        strategy_id策略ID,由系统生成
        filename文件名,请与本文件名保持一致
        mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
        token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
        backtest_start_time回测开始时间
        backtest_end_time回测结束时间
        backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
        backtest_initial_cash回测初始资金
        backtest_commission_ratio回测佣金比例
        backtest_slippage_ratio回测滑点比例
        '''
        run(strategy_id='strategy_id',
            filename='main.py',
            mode=MODE_LIVE,
            token='token',
            backtest_start_time='2020-11-02 08:00:00',
            backtest_end_time='2020-11-02 16:00:00',
            backtest_adjust=ADJUST_PREV,
            backtest_initial_cash=10000000,
            backtest_commission_ratio=0.0001,
            backtest_slippage_ratio=0.0001)

    欢迎了解掘金量化智能算法交易:https://bbs.myquant.cn/topic/2016

     

     

    展开全文
  • 基于VWAP_Close 均线方向改变的 Exp_VWAP_Close 智能交易系统。
  • 火花库存 使用Apache Spark的VWAP计算
  • 我们考虑一种成交量加权平ASP格(VWAP)交易算法,其中算法可以在每个时间间隔内调整其参与率,而不是被动地遵循静态曲线。 我们提出了一个框架,其中调整仅利用交易信号捕获的价格升值的预期值。 为了避免极端行为...
  • 指标 VWAP_Close 定义流动性点数, 以及根据交易量计算的平均收盘价权重。
  • 标准 VWAP (交易量权重的平均价格) 计算,加上可以配置的起始位置。
  • 指标 VWAP_Close 在输入参数中有时间帧选项。
  • 算法交易VWAP&TWAP

    万次阅读 2016-10-26 11:43:52
    VWAP的一些算法模型细节参考博客地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad47bc5b01014elx.html 日内交易量预测模型http://blog.sina.com.cn/s/blog_976461170102v43p.html 算法交易其实主要是用在基金公司、...

     VWAP的一些算法模型细节参考博客地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad47bc5b01014elx.html

    日内交易量预测模型http://blog.sina.com.cn/s/blog_976461170102v43p.html



    算法交易其实主要是用在基金公司、券商量化比较多。例如我已经选好股,要大量买入,但是单凭交易员的操作海量单而且要完成买入100万股这些的操作是有点的困难的。那么这时候怎样解决拆单,防止冲击成本的问题呢?只有依靠算法交易了,现在市面上的流行算法交易有两种,第一种是VWAP,一种是TWAP。但是每种算法交易也有它的坏处,就是很容给人看出操作手法(如果策略比较简单的情况下),所以这种需要不断优化。 


              VWAP是Volume Weighted Average Price 的缩写,译为成交量加权平均价。VWAP策略即是一种拆分大额委托单,在约定时间段内分批执行,以期使得最终买入或卖出成交均价尽量接近该段时间内整个市场成交均价的算法交易策略。
    1.VWAP
               VWAP策略的内容。VWAP策略包含宏观和微观两个层面的内容。宏观层面要解决如何拆分大额委托单的问题,需要投资者对股票的日内成交量做出预测,我们建议按两分钟的时间长度来拆分订单。微观层面要确定是用限价单还是市价单来发出交易指令,考虑到VWAP是一种被动跟踪市场均价的策略,我们建议采用市价委托方式,一方面有利于控制最终成交均价与市场均价之间的偏差,另一方面也可以提高委托成交的效率,避免限价单长时间挂单不能成交的风险。             

               按照传统的VWAP策略,只是一种被动型的策略,而且在这个策略当中,最重要有以下的因素:历史成交量,未来的成交量预测、市场动态总成交量,拆单的时间段(就是总共要将总单拆分成多少单分别以怎样的时间频率交易)

    vwap算法是将总委托量分在N个时间段进行委托, 每个时间段的委托量u(i)一般取前20交易日个股在同一时段成交占比的滑动均值。
    2.TWAP
    twap是vwap的简化版,u(i)按照固定公式计算,与历史成交量无关。
    iceberg策略是指买单或者卖单只暴露限定的数量,当暴露的部分成交或者全部成交后将数量补齐。

    展开全文
  • VWAP 是一款日内计算, 主要由算法和机构交易者使用, 以便评估一只股票相对其当天的成交量加权平均值的交易分布。
  • VWAP 是一种日内计算方法,主要使用算法和机构交易者的评估,计算当日一种股票相对它交易量权重的平均价格。
  • 日级vwap前复权小练习

    2019-05-05 16:14:47
    #不算robust的一个机制,但是批量实现可以参考。后复权要拿该日期前的cum_ex_factor乘一下...具体参见non_adjust_vwap_day_level。 #连乘覆盖df。 import pandas as pd import datetime def non_adjust_vwap_day_l...
    #不算robust的一个机制,但是批量实现可以参考。后复权要拿该日期前的cum_ex_factor乘一下,这里就不做了。
    #练习了两个多column同index的dataframe如何做计算。具体参见non_adjust_vwap_day_level。
    #连乘覆盖df。
    
    import pandas as pd
    import datetime
    
    def non_adjust_vwap_day_level(non_adjust_turnover,non_adjust_volume):
        df = pd.DataFrame()
        for order_book_id in non_adjust_turnover.columns:
            df[order_book_id] = non_adjust_turnover[order_book_id] / non_adjust_volume[order_book_id]
        return df
    
    def vwap_adjusted(df_vwap,adjust_type ='pre'):
        df_adjust_vwap = pd.DataFrame()
        if adjust_type=="pre":
            for order_book_id in df_vwap.columns:
                kf = pd.DataFrame(df_vwap.loc[:,order_book_id])
                for time_date in kf.index:
                    df_ex_factor = get_ex_factor(order_book_id,start_date = time_date+ datetime.timedelta(days=+1))
                    if not df_ex_factor is None:
                        cum_product = df_ex_factor.ex_factor.prod()
                        kf.loc[time_date] = kf.loc[time_date] / cum_product  
                if df_adjust_vwap.empty is True: 
                    df_adjust_vwap = kf
                else:
                    df_adjust_vwap = pd.concat([df_adjust_vwap, kf], axis=1)
    
            return df_adjust_vwap
    
    
    
    
    ###############################
    ccf = non_adjust_vwap_day_level(get_price(["002166.XSHE","000001.XSHE"],start_date=20190101,end_date=20190501,adjust_type='none',frequency='1d').total_turnover,\
                              get_price(["002166.XSHE","000001.XSHE"],start_date=20190101,end_date=20190501,adjust_type='none',frequency='1d').volume).head(10)
    
    
    vwap_adjusted(df_vwap=ccf)
    

    展开全文
  • 股票——成交量加权平均价VWAP

    千次阅读 2019-10-04 04:59:26
    成交量加权平均价是将多笔交易的价格按各自的成交量加权而算出的平均价,若是计算某一证券在某交易日的VWAP,将当日成交总值除以总成交量即可。VWAP可作为交易定价的一种方法,亦可作为衡量机构投资者或交易商的交易...
    成交量加权平均价是将多笔交易的价格按各自的成交量加权而算出的平均价,若是计算某一证券在某交易日的VWAP,将当日成交总值除以总成交量即可。VWAP可作为交易定价的一种方法,亦可作为衡量机构投资者或交易商的交易表现的尺度。英文Volume Weighted Average Price 
     
    计算方法:
    例如,下面的数据为3天的股票收盘价,成交量
    计算收盘价的成交量加权平均价:

    VWAP = (336.1+339.32+345.03)/(336.1*21144800+339.32*13473000+345.03*15236800)

    其中,成交量作为权重

    转载于:https://www.cnblogs.com/data-ccz/p/6130750.html

    展开全文
  • 参考:金融工程-招商证券-交易优化策略专题...VWAP和TWAP在数字货币中同样有重要的用途。 其实现的关键是预测每日的分时交易量,并对大额订单进行拆分。 转载于:https://www.cnblogs.com/timotong/p/9607642.html...
  • 该软件包允许您 [1] 从 Google 财经检索日内股票价格数据,[2] 在每个交易日结束时计算 VWAP,以及 [3] 将日内数据转换为每日格式。 允许用户指定- 股票代码和证券上市的交易所(来自谷歌财经); - 日内数据的间隔...
  • 算法交易简介以及TWAP、VWAP算法原理

    万次阅读 多人点赞 2019-08-10 13:48:03
    假设每笔订单委托委托都能达到成交的效果,成交价格相对应的当前市场均价,如果每个划分后的时间内,市场真实的成交量为,那么由VWAP策略的目的—最小化策略VWAP价格成交价与市场VWAP的差异,则可以用如下的最优化...
  • 为什么要引入TWAP和 VWAP? 为了评估策略的资金容量,我们对M.trade模块里买入点和卖出点这两个参数进行了更丰富的扩展,支持了策略能够按更丰富的算法交易价格(WAP)进行撮合。 如果资金是10万的话,那么在开盘...
  • VWAP(Volume-Weighted Average Price,成交量加权平均价格)是一个非常重要的经济学量,它代表着金融资产的“平均”价格。某个价格的成交量越高,该价格所占的权重就越大。VWAP就是以成交量为权重计算出来的加权...
  • 有交易量权重的平均带。
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  • 量化交易中VWAP/TWAP算法的基本原理和简单源码实现(C++和python) 原文地址:http://blog.csdn.net/u012234115/article/details/7283000...
  • 本应用实践平台为BigQuant人工智能量化平台为什么要引入TWAP和 VWAP?为了评估策略的资金容量,我们对M.trade模块里买入点和卖出点这两个参数进行了更丰富的扩展,支持了策略能够按更丰富的算法交易价格(WAP)进行...
  • 交易算法TWAP/VWAP/PoV

    万次阅读 2018-10-08 15:25:00
    VWAP的定义公式看,如果希望VWAP(实际)能足够接近VWAP(理论),则需要将拆分订单按照市场真实的成交量分时按比例提交,这就需要对市场分时成交量(成交量比例)进行预测   VWAP策略包含宏观和微观两个层面的...

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