Разработка алгоритма VWAP (Volume-Weighted Average Price)

Разработка алгоритма VWAP (Volume-Weighted Average Price)

VWAP execution алгоритм — более умная версия TWAP: вместо равномерного распределения по времени, объём распределяется пропорционально историческому торговому объёму. В часы высокой активности размещается больше ордеров, в тихие периоды — меньше. Цель — исполнить ордер по цене, близкой к рыночному VWAP за период.

Отличие VWAP от TWAP

TWAP делит объём равномерно по времени. VWAP делит объём пропорционально типичному рыночному объёму в каждый временной интервал.

Пример для BTC/USDT (24-часовая сессия): объём в 14:00–16:00 UTC (перекрытие европейской и американской сессий) значительно выше, чем в 02:00–04:00 UTC (минимальная активность). VWAP алгоритм учитывает это.

Предсказание объёмного профиля

def build_volume_profile_intraday(historical_df, n_buckets=48):
    """
    Строим средний объём для каждого 30-минутного интервала дня
    на основе исторических данных (последние 30 дней)
    """
    historical_df['time_bucket'] = historical_df.index.time
    avg_volume = historical_df.groupby('time_bucket')['volume'].mean()
    
    # Нормализуем к единице (веса должны суммироваться в 1)
    weights = avg_volume / avg_volume.sum()
    return weights

Алгоритм исполнения

class VWAPExecutor:
    def __init__(self, symbol, total_qty, duration_hours, exchange):
        self.total_qty = total_qty
        self.volume_weights = self.load_volume_profile(symbol, duration_hours)
        # slice_sizes[i] = qty для i-го интервала
        self.slice_sizes = [w * total_qty for w in self.volume_weights]
    
    async def execute_interval(self, interval_idx):
        target_qty = self.slice_sizes[interval_idx]
        # Адаптируем если объём за прошлые интервалы отличался от прогноза
        actual_volume = await self.get_market_volume(interval_idx)
        expected_volume = self.expected_volumes[interval_idx]
        
        if actual_volume > expected_volume * 1.5:
            # Рынок активнее — увеличиваем ордер
            target_qty *= (actual_volume / expected_volume)
        
        await self.place_order(target_qty)

Участие в рыночном объёме (POV)

Participation Rate — альтернативный подход: исполнять X% от текущего рыночного объёма.

target_qty_per_interval = market_volume × participation_rate (например, 10%)

POV гарантирует минимальное рыночное влияние (не более 10% рынка), но не гарантирует исполнение к дедлайну при низком объёме.

Адаптация в реальном времени

Если текущее исполнение отстаёт от плана (рынок движется в неблагоприятную сторону) — алгоритм может:

• Агрессивнее исполнять оставшийся объём
• Временно перейти на market orders
• Расширить временной горизонт (если допустимо)

Benchmark и отчётность

Полный execution report после завершения: timeline исполнения, средняя цена fill vs VWAP, slippage по каждому интервалу.

Стек: Python (asyncio + CCXT), PostgreSQL для execution logs, Grafana для visualisation прогресса исполнения в реальном времени.