赵走x博客
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29、布林带
28、指数移动平均线
27、简单移动平均线
26、真实波动幅度均值(ATR)
25、周汇总
24、日期分析
23、股票收益率
22、统计分析
21、取值范围:找到最大值和最小值
20、成交量加权平均价格(VWAP)
19、CSV 文件
18、文件读写
17、动手实践:数组的转换
16、数组的属性
15、数组的分割
14、数组的组合
13、动手实践:改变数组的维度
12、动手实践:多维数组的切片和索引
11、一维数组的索引和切片
10、动手实践:创建自定义数据类型
9、dtype 类的属性
8、自定义数据类型
7、字符编码
6、数据类型对象
5、NumPy 数据类型
4、选取数组元素
3、动手实践:创建多维数组
2、NumPy 数组对象
1、动手实践:向量加法
20、成交量加权平均价格(VWAP)
资源编号:76362
人工智能
Numpy学习指南
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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平均值,常用于算法交易。
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平均值,常用于算法交易。 # 动手实践:计算成交量加权平均价格 我们将按如下步骤计算。 ### (1) 将数据读入数组。 ### (2) 计算VWAP。 ``` c, v = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6, 7), unpack=True) vwap = np.average(c, weights=v) print('VWAP=', vwap) ``` Out: ``` VWAP= 350.5895493532009 ``` ### 刚才做了些什么 这很容易,不是吗?我们仅仅调用了average函数,并将 v作为权重参数使用,就完成了 VWAP的计算。此外,NumPy中也有计算算术平均值的函数。 # 算术平均值函数 NumPy中的mean函数很友好,一点儿也不mean(该词有“尖酸刻薄”的意思)。这个函数可 以计算数组元素的算术平均值。具体用法如下: ``` print("mean=", np.mean(c)) ``` Out: ``` mean= 351.0376666666667 ``` # 时间加权平均价格 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。既然我们已经计算了VWAP,那也来计算一下TWAP吧。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。 最简单的方法就是用arange函数创建一个从0开始依次增长的自然数序列,自然数的个数即为收 盘价的个数。当然,这并不一定是正确的计算TWAP的方式。事实上,本书中关于股价分析的大 部分示例都仅仅是为了说明问题。计算TWAP的代码如下。 ``` t = np.arange(len(c)) print('twap=', np.average(c, weights=t)) ``` 程序将输出如下结果: ``` twap= 352.4283218390804 ``` 在这个例子中,TWAP的值甚至比算术平均值还要高。