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  • 订单簿-TWAP 编程测试
  • twap/wvap代码简单实现

    2017-06-03 12:34:48
    twap/wvap代码简单实现,c++和python版本,比较直观
  • 用高频交易的方式对TWAP算法进行优化。 以下内容主要基于执行算法的讨论。 什么是TWAP算法(时间加权平均价格)? TWAP交易时间加权平均价格Time Weighted Average Price模型是把一个母单的数量平均地分配到一个...

    用高频交易的方式对TWAP算法进行优化。

    以下内容主要基于执行算法的讨论。

    什么是TWAP算法(时间加权平均价格)?

    TWAP交易时间加权平均价格Time Weighted Average Price 模型是把一个母单的数量平均地分配到一个交易时段上。该模型将交易时间进行均匀分割,并在每个分割节点上将拆分的订单进行提交。如需要在一个小时内购买1000万股“平安银行”,TWAP算法会将1000万股的订单平均拆分成数个小订单在60分钟内进行交易以避免一个大订单对市场造成剧烈波动。

    使用简单基础的TWAP算法在实际交易中遇到流动性一般或者盘子相对较小的交易标的时往往会造成比较高的冲击成本,并且容易暴露交易行为。

     

    TWAP优化

     

    拆单优化

     

    首先,将一个大的Order订单拆分成若干个小订单(Order1 Order2 Order3... Ordern

     

    接着把拆出来的子订单Order1 再做进一步拆分,根据订单需要完成的进度或者订单的冲击接受程度分别拆分成三部分进行交易:被动单、主动单和扫单,其中被动单主要是获得更好的收益为目的,剩下两个以完成交易为主要目的。

    被动单:以挂单等待成交达到最优交易成本为主。

    主动单:以对手价格进行挂单达到快速完成交易的效果。

    扫单:以更激进的方式挂对手价的订单进行委托交易,可能会直接造成短时间内ask或bid的委托中上下多个档位的订单全部被己方全部打掉。

     

    关于被动单、主动单以及扫单的比例确定需要根据实际的交易标的进行确定,不同时间不同交易标的的流动性差别很大,对被动单的成交概率影响也比较大。以下提供些个人观点:

     

    1. 根据最近的历史交易数据可以把一段时间内更小时间切片交易的波动性或者交易量按不同等级进行划分,将总时间内的交易按等级归类后跟模型需要下单的量进行相关比例的划分。
    2. 根据一定时间内将bid档位成交的订单全部归为主动成交也就是己方的挂单成交,根据比例确定模型需要对订单的划分比例。
    3. 扫单会对交易造成比较大的波动,可以考虑将前两部分为完成的交易到最后直接进行扫单。

     

    算法拆单还有两个重要的因素:订单的市场参与度;测单率。

     

     

    在实际算法模型中可对上述两个步骤进行多次叠加或拆分以达到订单量、冲击成本以及完成率三者的平衡。

     

    报单优化

     

    下图是“平安银行”和“贵州茅台”某一时刻的交易报价五档委托报价,其中“平安银行”图3的委托报价是连续的,“贵州茅台”图4的委托报价存在空档,存在0.55空档区间。(1069.60-1049.05)

     

     

                 

    所有交易的报价委托都可以分为连续和不连续(空档)两种情况,针对两种情况进行区别报单。

    报价连续:

    假设:某时刻需要卖出一定量的“平安银行”其交易委托如图3,将卖盘定义为ask委托,卖盘定义为bid委托。

    前期我们将需要交易的订单进行了划分(被动单、主动单、扫单)三部分。

    ●被动单

    挂单等待成交,如图3在bid1档位14.59元报价位有718手委托量,避免造成比较大冲击要确保己方委托不能超过在ask1挂单量委托量,由于市场是不停变换可以根据多个变量确定挂单的数量:

    挂单量=(bid1委托量-对方委托保留量)*市场参与度

     

    当然针对交易活跃以及对方委托的实际情况,可以考虑在ask不同档位挂单。

     

    ●主动单及扫单

    主动单一般按对方委托进行报单此时目的为了尽快成交,如在ask队列进行报单时直接按bid1档位的价格发送委托订单,需要注意的是如图3如果直接按14.59元71800股在ask队列报价会导致bid1档位直接全部成交价格会导致价格下跌到14.58造成明显冲击,建议保留一定的量。

     

    扫单是以一种更加激进的方式进行报单直接根据对方委托队列进行多档位的全部成交式的报单主要目的是为了完成交易。该方式会导致非常高的冲击成本,如可以同时在ask队列按照bid队列中不同档位价格和量挂出多笔相等价格和量的委托。这种情况下需要考虑对方委托的档位以及交易时间控制,冲击成本高。

     

    报价不连续:

    假设:某时刻需要卖出一定量的“贵州茅台”其交易委托如图4,将卖盘定义为ask委托,卖盘定义为bid委托。报价不连续的情况下报单的区别主要是挂单方式不同,因为ask1和bid1的价格存在一定的价差如图4。(1069.60-1049.05=0.55)

    在实际报单中可以选择在55个档位之间挂单,但实际成交中约接近bid1价格的委托越容易成交,如果交易指令完成时间充裕可在价差区间内可以采用递增式挂单获得比较优的成交价格,相反如果时间紧迫可以采用递减式挂单。

     

     

     

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  • 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

     

     

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  • 交易算法TWAP/VWAP/PoV

    万次阅读 2018-10-08 15:25:00
    1.TWAP TWAP(Time Weighted Average Price),时间加权平均价格算法,是一种最简单的传统算法交易策略,主要适用于流动性较好的市场和订单规模较小的交易。 该模型将交易时间进行均匀分割,并在每个分割节点上等量...

    from:http://blog.sina.com.cn/s/blog_ad0672d60102x0sk.html

    1.TWAP

    TWAP(Time Weighted Average Price),时间加权平均价格算法,是一种最简单的传统算法交易策略,主要适用于流动性较好的市场和订单规模较小的交易。

    该模型将交易时间进行均匀分割,并在每个分割节点上等量拆分订单进行提交。

    例如,可以将某个交易日的交易时间平均分为N段,TWAP策略会将该交易日需要执行的订单均匀分配在这N个时间段上去执行,从而使得交易均价跟踪TWAP。

     

    TWAP模型设计的目的是使交易对市场影响减小的同时提供一个较低的平均成交价格,从而达到减小交易成本的目的。在分时成交量无法准确估计的情况下,该模型可以较好地实现算法交易的基本目的。

     

    但是使用TWAP过程中的一个问题是,在订单规模很大的情况下,均匀分配到每个节点上的下单量仍然较大,当市场流动性不足时仍可能对市场造成一定的冲击。

    另一方面,真实市场的成交量总是在波动变化的,将所有的订单均匀分配到每个节点上显然是不够合理的。因此,算法交易者很快建立了基于成交量变动预测的VWAP模型

     

    2.VWAP

    VWAP(Volume Weighted Average Price),成交量加权平均价格算法,是目前市场上最为流行的算法交易策略之一,也是很多其他算法交易模型的原型。

    该模型是将一段时间内证券价格按成交量加权得出的平均值,即VWAP是对一段时间市场上所有交易活动平均价格的衡量。

     

    VWAP模型的目的就是使得在指定时间段所执行的订单的VWAP值低于或者等于市场上相应时间段的VWAP值。从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。

     

    VWAP模型对于在几个小时内执行大单的效果最好。在交易量大的市场中,VWAP效果比在流动性差的市场中要好。在市场出现重要事件的时候往往效果不那么好。如果订单非常大,譬如超过市场日交易量的1%的话,即便VWAP可以在相当大的程度上改善市场冲击,但市场冲击仍然会以积累的方式改变市场,最终使得模型的效果差于预期。

     

    VWAP模型作为一个经典模型也有许多改进的算法,PoV算法就是其中一个比较好的示例。

     

     

    3.PoV

    PoV(Percent of Volume),比例成交算法,同样也是市场上广泛流行的交易算法之一,是VWAP模型的一个改进,算法天然具有反馈修正的能力。

    该模型使用实际成交量作为指标,因此在交易时段内总是按照市场成交量的一定比例交易剩余的头寸.

     

    和VWAP模型类似,PoV模型也使用过去M个交易日的历史数据对标的的即时成交量进行估算,利用算法将交易时间分成N段估算每段时间内的交易量,按照确定的比例γ计算出需要交易的头寸。

    该算法的好处在于其收敛的同时可以根据剩余的头寸大小、交易效率和市场容量动态的对后续需要交易的头寸进行分拆,当PoV较小时,模型和VWAP模型几乎相等,但是当PoV较大时,比例交易的指数特性会逐渐体现.

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  • 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...

    参考:金融工程-招商证券-交易优化策略专题研究报告(3):VWAP策略在A股交易中的应用:http://www.doc88.com/p-0018540629353.html 

    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

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  • 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
    9,TWAP算法: TWAP通过算法的拆分,使我的建仓成本和某段区间内的时间加权平均价格相吻合。理解还是比较简单的。指定时间段,100万股,比如接下去3个小时购买,每间隔10分钟买一次,3个小时可以建仓18次,总体的...
  • 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...
  • 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...
  • 算法交易VWAP&TWAP

    万次阅读 2016-10-26 11:43:52
    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。    ...
  • 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...
  • Keep3rV1Oracle Keep3rV1Oracle是UniswapV2对的链上Oracle。 Keep3rV1Oracle Keep3rV1Oracles是滑动窗口的Oracle,它使用在窗口上收集的观察windowSize ,以windowSize / granularity的精度提供过去windowSize移动...
  • 例如,可以将某个交易日的交易时间平均分为N 段,TWAP 策略会将该交易日需要执行的订单均匀分配在这N 个时间段上去执行,从而使得交易均价跟踪TWAP,也是一个计算公式: T w a p = ∑ n i = 1 p r i c e i n Twap...
  • 超新星-源码

    2021-02-07 20:30:42
    (增发比例= min(cash的twap价格-1 ,, 1))(2)资金卖出现金,把价格砸到1。 3,当价格小于0.95小时,(1)会议室增发份额,5%给团队,95%公开募集份额,(2)资金买入现金,usdt数量*(1-twap)。
  • 支持算法交易:TWAPTWAP-PLUS、 VWAP、vwap-PLUS、冰山算法、跟量算法。 2. 支持沪深交易、新股申购。 具体开通事宜请联系开户营业部。更新日志 更新内容: 新增两融条件单,沪深算法优化
  • 支持算法交易:TWAPTWAP-PLUS、 VWAP、vwap-PLUS、冰山算法、跟量算法。 2. 支持沪深交易、新股申购。 具体开通事宜请联系开户营业部。更新日志 更新内容: 新增两融条件单,沪深算法优化
  • 在经济学中,TWAP(Time-Weighted Average Price,时间加权平均价格)是另一种“平均”价格的指标。其实TWAP只是一个变种而已,基本的思想就是最近的价格重要性大一些,所以我们应该对近期的价格给以较高的权重。 ...
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  • f系列美元协议 ... TWAP USDf-USDC: TWAP USDf-Gaia: 铸币股份: 铸币督督阿尔法 美元时间锁0xf4a4534a9A049E5B3B6701e71b276b8a11F09139 要了解有关该项目的更多信息,请访问https://dollarprotocol.com
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