业务意义

VWAP 反映了一段时间内成交量加权的平均交易价格，是机构投资者评估交易执行质量的重要基准，能够识别大资金的真实成本区域。

计算公式

典型价额 =((最高 + 最低 + 收盘)/3)* 成交量

VWAP= 典型价额 [1-n:0].sum()/ 成交量 [1-n:0].sum()

加权机制说明

1. 加权原理：

• 基本公式: VWAP = Σ(价格 × 成交量) / Σ(成交量)

• 权重定义: 每个价格点的权重 = 该点成交量 / 总成交量

• 数学表达: VWAP = Σ(价格 _i × w_i), 其中 w_i = volume_i / total_volume

2. 权重特性：

• 自动调整: 成交量大的价格点权重自动增加

• 实时更新: 新数据点加入时所有权重重新计算

• 无主观参数: 权重完全由市场成交量决定

3. 业务意义：

• 机构成本: 反映大资金的平均建仓成本

• 市场共识: 成交量加权的市场公平价格

• 执行基准: 机构交易的执行质量参考

核心使用场景

1. 机构交易执行质量评估

• 执行价格 < VWAP：买入执行良好

• 执行价格 > VWAP：卖出执行良好

• 接近 VWAP：平均执行水平

2. 日内交易支撑阻力识别

• 价格 > VWAP：看涨，VWAP 作为动态支撑

• 价格 < VWAP：看跌，VWAP 作为动态阻力

• 价格围绕 VWAP：震荡整理

实际交易案例

案例 1：机构建仓成本分析

情境：某基金公司需要建仓某科技股 100 万股

时间：2024 年 1 月 15 日全天

操作过程：

09:30-10:00：试探性买入 20 万股，均价 150.20 元

10:00-11:30：主力买入 50 万股，均价 150.80 元

13:00-14:30：完成剩余 30 万股，均价 151.20 元

VWAP 分析：

- 当日 VWAP = 150.85 元

- 基金平均成本 = (20×150.20 + 50×150.80 + 30×151.20) / 100 = 150.76 元

- 执行质量：成本低于 VWAP 0.09 元，节省 9 万元

结论：执行质量优秀，低于市场平均成本

案例 2：日内交易突破策略

情境：某日内交易员观察某商品期货

时间：2024 年 2 月 20 日

价格行为：

09:00-10:30：价格在 VWAP 下方震荡，均价 4520 元

10:45：价格放量突破 VWAP(4535 元)，成交量放大 3 倍

10:45-11:30：价格在 VWAP 上方企稳，VWAP 转为支撑

交易操作：

10:46：在 4540 元买入开仓

11:15-14:00：价格在 VWAP 上方运行，持有

14:30：价格回落至 VWAP 附近，在 4555 元平仓

结果：获利 15 点，VWAP 提供明确支撑参考

案例 3：均值回归交易

情境：某股票因突发消息大幅高开

时间：2024 年 3 月 5 日

价格走势：

09:30：开盘价 128 元，大幅高于前日 VWAP(122 元)

09:30-10:00：价格在 126-128 元震荡，但成交量萎缩

10:15：价格开始回落，向 VWAP 靠拢

11:00：价格跌至 123.5 元，接近 VWAP

交易操作：

09:45：在 127 元做空，止损 128.5 元

11:00：在 123.8 元平仓，获利 3.2 元 / 股

关键洞察：价格大幅偏离 VWAP 且无量支撑，高概率回归

案例 4：VWAP 假突破识别

情境：某 ETF 看似突破 VWAP，但实为假信号

时间：2024 年 1 月 28 日

价格行为：

13:00：价格从 4.55 元快速拉升突破 VWAP(4.58 元)

13:05-13:15：价格在 4.59-4.60 元窄幅震荡

13:20：成交量急剧萎缩，价格回落至 VWAP 下方

13:30：确认假突破，价格跌至 4.56 元

避坑要点：

- 突破时成交量不足前期的 50%

- 价格未能站稳 VWAP 超过 15 分钟

- 缺乏后续买盘支撑

结果：避免追高损失，识别假突破信号

使用要点总结

1. VWAP 加权机制要点：

• 自动权重：每个价格点的权重 = 该点成交量 / 总成交量

• 无需设置：权重系数由市场成交量自然决定

• 业务逻辑：成交量越大的价格越能代表市场真实成本

2. 核心应用场景：

• 机构基准：评估大额交易执行质量

• 日内交易：动态支撑阻力位

• 均值回归：价格偏离 VWAP 时的交易机会

• 趋势确认：VWAP 突破的方向确认

3. VWAP 交易核心要点：

• 理解本质：VWAP 是成交量加权的市场平均成本，不是技术指标

• 多重应用：既是执行基准，也是支撑阻力，还是均值回归锚点

• 必须确认：所有信号都需要成交量和时间确认

• 组合使用：与其他指标结合提高胜率

• 严格风控：VWAP 本身不提供买卖点，需要明确的进出场规则

4. 最佳实践：

• 机构交易：以 VWAP 为基准评估执行质量

• 日内交易：以 VWAP 为动态支撑阻力

• 摆动交易：结合 VWAP 偏离度做均值回归

• 风险控制：VWAP 突破作为止损参考

VWAP 的成功应用关键在于理解其作为 "市场平均成本" 的本质，并在此基础上构建完整的交易体系。VWAP 通过成交量加权，提供了比简单移动平均更准确的市场平均成本参考，是机构交易和日内交易的重要工具。

实现代码

指标参数：

y	VWAP 输出列名
n	周期，缺省 25

函数代码：

	A	B
1	func VWAP(A,$y, n)	=A.derive@o((最高 + 最低 + 收盘 )/3* 成交量: 典型价额)
2		=A.run(典型价额 [1-n:0].sum()/ 成交量 [1-n:0].sum():${y})
3		=A.alter(;典型价额 )

举例：

调用脚本计算浦发银行 2024 年的成交量加权平均价

	A
1	…	/计算出源数据
2	=A1.derive(:VWAP)	/增加要返回的指标字段
3	=VWAP (A2,VWAP, 25)	/调用函数计算指标

运行效果：