算法交易其實主要是用在基金公司、券商量化比較多。例如我已經選好股，要大量買入，但是單憑交易員的操作海量單而且要完成買入100萬股這些的操作是有點的困難的。那么這時候怎樣解決拆單，防止沖擊成本的問題呢？只有依靠算法交易了，現在市面上的流行算法交易有兩種，第一種是VWAP，一種是TWAP。但是每種算法交易也有它的壞處，就是很容給人看出操作手法（如果策略比較簡單的情況下），所以這種需要不斷優化。
VWAP是Volume Weighted Average Price 的縮寫，譯為成交量加權平均價。VWAP策略即是一種拆分大額委托單，在約定時間段內分批執行，以期使得最終買入或賣出成交均價盡量接近該段時間內整個市場成交均價的算法交易策略。
VWAP策略的內容。VWAP策略包含宏觀和微觀兩個層面的內容。宏觀層面要解決如何拆分大額委托單的問題，需要投資者對股票的日內成交量做出預測，我們建議按兩分鍾的時間長度來拆分訂單。微觀層面要確定是用限價單還是市價單來發出交易指令，考慮到VWAP是一種被動跟蹤市場均價的策略，我們建議采用市價委托方式，一方面有利於控制最終成交均價與市場均價之間的偏差，另一方面也可以提高委托成交的效率，避免限價單長時間掛單不能成交的風險。
按照傳統的VWAP策略，只是一種被動型的策略，而且在這個策略當中，最重要有以下的因素：歷史成交量，未來的成交量預測、市場動態總成交量，拆單的時間段（就是總共要將總單拆分成多少單分別以怎樣的時間頻率交易）
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宏觀拆單VWAP
假設投資者要在2011年10月10日當天以市場均價買入某只股票100萬股，宏觀策略可以告訴投資者如何拆分這100萬股的委托單，在當天什么時間下多少單。市場通行的做法是采取等時長下單，例如，每5分鍾下一筆單，這樣原來的100萬股委托單將被拆分成筆小額委托單，分時執行。
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其中V為拆分前委托單的總量。很顯然，當時，上式取最小值0，也就是說如果投資者能夠准確預測市場每個時間段的成交量占當日成交量的比例，那么投資者按這個比例拆分委托單，分時成交，那么最后總的成交均價將於市場成交均價相當。因此，拆單策略的一個關鍵在於對日內成交量的預測。
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但是這種方法的一個缺陷是，根據歷史交易來預測未來的預測交易量。所以他們對VWAP預測成交量比例有了一個動態的改進，就是利用動態的成交量來做一個預測。例如說，根據前兩分鍾的成交量來預測未來兩分鍾的成交量。
這種策略有效降低成交成本。在檢測VWAP策略是否有效的時候，他們引入了一個指標。絕對值平均值偏差，
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除個別股票外，VWAP-D與市場均價的偏差都小於VWAP-B，這主要得益於其對日內成交量預測的實時動態調整。另外，股票市值越大，其股價與成交量的波動性也就越小，VWAP策略執行的效果也就越好，與市場均價的偏差也就越小。總體上來看，大盤股要好於中盤股，中盤股要好於小盤股，但之間的差距並不明顯，這主要是由於我們的驗證過程目前還未涉及資金量大小，如果考慮到資金的沖擊成本，大盤股與小盤股之間的這種差距將會拉大、
對於一個策略來說，MAPE越小，策略效果越好，越大，賣出價格越高。
當然VWAP也可以設計成為主動策略而非被動。下次也會分享一下其他策略。