Python搞量化，建议新手必学指标：VWAP，一篇文章讲清楚到底该怎么用！

原创于 2025-12-22 16:36:13 发布 · 269 阅读

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大家好，我是菜哥！

今天给大家分享一些干货！我们群里有几百人，有老铁经常会遇到一个问题：

为什么我一买就跌，一卖就涨？你以为是运气不好，其实很可能是：
你的买卖价格，一直比“市场的平均成本”要差。

而今天要讲的这个指标 —— VWAP，恰恰就是帮你解决这个问题的。

一、VWAP 是什么？先说人话版

VWAP 的全称叫 成交量加权平均价。

说人话就是一句话：

VWAP = 当天市场里，所有人真实成交的平均成本

注意两个关键词：

真实成交
平均成本

它不是简单的“收盘价平均”，
而是 成交量越大的价格，权重越高。

所以你可以把 VWAP 理解成：

今天这只股票，市场公认的“公平价格”

二、VWAP 的核心思想是什么

VWAP 的全称是 Volume Weighted Average Price，
中文通常翻译为 成交量加权平均价。

它的核心思想并不复杂：

成交量大的价格
对“平均价格”的影响更大

也就是说，VWAP 并不是“算出来的价格”，
而是由真实成交行为堆出来的成本中枢。

你可以把 VWAP 理解成：

某一段时间内，市场参与者的综合持仓成本

三、VWAP 的技术公式

从数学角度看，VWAP 的计算公式是：

拆开来看其实只有两步：

把每一笔成交的「价格 × 成交量」加总
再除以这一段时间内的「总成交量」

这意味着什么？

没有成交量 → 对 VWAP 几乎没影响
放量成交 → 会明显拉动 VWAP

因此，VWAP 天生就带着资金行为的权重信息。很多人第一次接触 VWAP，会把它和均线（MA）混在一起。

但两者关注的重点完全不同：

四、用 Python 如何计算 VWAP？（技术实现思路）

前面我们讲了 VWAP 的原理和公式，那在实际量化研究或策略开发中，VWAP 是如何用代码实现的？其实非常简单，本质就是把公式翻译成代码。

面是一个非常典型、也非常实用的示例。

假设你已经有一份行情数据 DataFrame，包含：

close：价格
volume：成交量

import pandas as pd
# 示例数据data = {    "close": [10.2, 10.5, 10.3, 10.6, 10.8],    "volume": [1200, 1800, 1500, 2000, 2200]}
df = pd.DataFrame(data)
# 计算 VWAPdf["price_volume"] = df["close"] * df["volume"]df["vwap"] = df["price_volume"].cumsum() / df["volume"].cumsum()
print(df)

运行后，每一行都会得到一个 “截至当前时刻的 VWAP”。

在真实策略中，VWAP 往往不会单独使用，而是进一步扩展：