TWAP策略TWAP（Time Weig...

TWAP（Time Weighted Average Price），时间加权平均价格算法，是最为简单的一种传统算法交易策略。

该模型将交易时间进行均匀分割，并在每个分割节点上将均匀拆分的订单进行提交。
 
例如，A股市场一个交易日的交易时间为4小时，即240分钟。首先将这240分钟均匀分为N份（或将240分钟中的某一部分均匀分割），如240份。TWAP策略会将该交易日需要执行的订单均匀分配在这240个节点上去执行，从而使得交易均价跟踪TWAP。
 
 
TWAP策略设计的目的是在使交易对市场影响最小化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。
 
TWAP遇到比较大的问题是，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为可观，仍有可能对市场造成一定的冲击。另一方面，真实市场的成交量是在波动变化的，将所有的订单均匀分配到每个节点上显然是不够合理的。对于流动性较好的市场和订单规模较小的交易较为适用。
 
VWAP策略
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，也是很多其它算法交易模型的原型。首先定义VWAP，它是一段时间内证券价格按成交量加权的平均值：
 
 
price_t 和volume_t 分别是某个时点上证券的成交价格和成交量。
 
VWAP 算法交易策略的目的就是尽可能地使订单拆分所成交的盯住市场。从VWAP 的定义公式来看，若希望能够跟住，则需要将拆分订单按照市场真实的成交量分时按比例进行提交，这就需要对市场分时成交量进行预测。
 
通常来说，VWAP策略会使用过去M个交易日分段成交量的加权平均值作为预测成交量，这里就要涉及到M和权数的确定。更为严格地说，假设需要在某段时间买入一定数量的股票，采用算法交易将这段时间分为N部分，并预测每部分时间的成交比例（占所需成交量）为。
 
有可能造成订单无法全部成交，这样就会造成算法交易执行效率的下降，因此，更为常用的是被称为“带反馈的”VWAP 算法交易策略。
所谓带反馈的VWAP 算法交易策略，是指在原有VWAP 跟踪的基础之上，将每个时段未成交的订单按比例分摊至后面的时间段中，这样可以有效提高成交比率。
 
MVWAP策略
MVWAP（Modified Volume Weighted Average Price），成交量加权平均价格优化算法。
在MVWAP 策略中，除了成交量的预测方式之外（通常也是按照历史成交量加权平均进行预测），同样很重要的是对于交易量放大或减小的定量控制。一种简单的办法是在市场实时价格低于或高于VWAP市场时，将下一时段的下单量按固定比例放大或缩小，那么这个比例参数就存在一个最优解的问题。如果考虑得更为复杂和细致，这个比例还可以是一个随价格偏差（市场实时价格与VWAP市场之差）变化的函数。@理财一点通