Volume Weighted Average Price (VWAP) — это средневзвешенная цена по объему, которая показывает среднюю цену актива за определённый период времени с учётом объема торгов.
Решение проблемы справедливой стоимости
Вернемся в 1960 год, когда Уильям Викри разработал теорию аукционов. Проблема, с которой он столкнулся, заключалась в справедливой стоимости, и, возможно, он придумал решение. Представьте, что на аукционе выставлен какой-то предмет, и каждый участник делает свою ставку. Однако мотивы участников отличаются друг от друга. Кто-то заинтересован в предмете из-за его внешнего вида, кто-то может перепродать его с наценкой, а у кого-то этот предмет вызывает ностальгические воспоминания. В итоге, каждый участник имеет свое понимание справедливой стоимости этого предмета. О Уильяме Викри и его решении мы уже писали ранее.
Финансовый рынок устроен похожим образом: есть актив, есть цена, есть временной промежуток. Однако мы никогда не сможем понять мотивы миллионов трейдеров, которые одновременно смотрят на один и тот же график, и, следовательно, не можем точно определить, насколько цена в данный момент является справедливой для покупки. VWAP частично решает эту проблему.
История
Изначально VWAP служил в качестве эталона исполнения для институциональных фирм и брокеров. Когда клиент обращался к брокеру с большим объемом, чтобы минимизировать влияние на рынок и получить хорошую среднюю цену, брокер разбивал позицию на несколько более мелких сделок (о которых мы уже упоминали в контексте Order Clustering). При качественном исполнении ордера клиенту могли позвонить и сказать: "Вы получили цену ниже VWAP при покупке", что означало, что брокер исполнил ордер более эффективно, чем средний уровень рыночной активности. То есть, ваша средняя цена входа была лучше, чем цена, по которой покупали остальные участники рынка в течение дня.
Сегодня VWAP используется не только как бенчмарк для оценки качества исполнения заявок, но и как индикатор справедливой цены и уровня интереса участников рынка.
Объяснение
Цена сама по себе может быть "шумной" — например, могут быть случайные всплески вверх или вниз на малом объеме. Такая цена не всегда отражает реальное место, где происходила основная торговля. VWAP же показывает, где в основном происходили сделки по объему.
Это означает:
Если ты покупаешь выше VWAP, ты платишь выше справедливой рыночной стоимости, то есть переплачиваешь.
Если ты покупаешь ниже VWAP, ты платишь дешевле, чем большинство участников рынка, и это выгодная цена.
Формула
Сама по себе формула довольно простая:
Цена × Объём — показывает, сколько денег прошло по каждой цене.
Сумма (Цена × Объём) — это весь оборот за период.
Сумма объёма — это общее количество контрактов/акций, проторгованных за этот период.
Когда вы делите оборот на объём, вы получаете среднюю цену, по которой реально шли сделки — но не просто арифметическую, а взвешенную по объёму, то есть чем больше объём на какой-то цене, тем больше она влияет на итоговую VWAP.
Пример на шариках
Представим, что я занимаюсь организацией праздников и покупаю надувные шарики.
Сначала я купил 10 шариков по 10 долларов, потом 20 шариков по 12 долларов, а потом 30 шариков по 8 долларов.
Чтобы найти среднюю цену с учётом того, сколько я купил по каждой цене, нужно использовать формулу VWAP.
Сначала считаем, сколько я потратил на каждую покупку:
10 × 10 = $100
20 × 12 = $240
30 × 8 = $240
Итого: $580
Теперь считаем, сколько всего шариков я купил:
10 + 20 + 30 = 60 шариков.
Для расчёта VWAP делим общую сумму на количество игрушек:
$580 ÷ 60 шариков = $9.67
Если же я попробую найти среднее, без учета объема, мне необходимо сложить все цены и разделить на количество покупок:
10 игрушек по 10 долларов
20 игрушек по 12 долларов
30 игрушек по 8 долларов
Средняя цена:
$10 + $12 + $8 (цены) ÷ 3 (количество покупок) = $10.
Разница:
Обычная средняя цена = $10.
VWAP = $9.67.
Обычная средняя цена не учитывает, сколько я покупаю по каждой цене. Она просто берёт все цены и делит их на количество покупок. VWAP же учитывает количество товаров по каждой цене, так что моя средняя цена будет немного ниже, если я купил больше по более низкой цене (как в нашем примере с 30 шариками по 8 долларов).
Эта небольшая разница играет большую роль в оценке справедливой стоимости.
Standard Deviation Bands
Стандартное отклонение (StDev) — это инструмент, который помогает понять, насколько сильно цена отклоняется от средней цены на рынке. Это показатель того, насколько сильно цена "колеблется" вокруг этой средней цены. Если цена сильно меняется, стандартное отклонение будет большим, если она меняется немного — маленьким.
Вернемся к примеру с шариками.
Определим отклонение от VWAP для каждой цены покупки:
VWAP = $9.67
Первая цена — $10: отклонение = $10 - $9.67 = 0.33
Вторая цена — $12: отклонение = $12 - $9.67 = 2.33
Третья цена — $8: отклонение = $8 - $9.67 = -1.67
Возведем отклонения в квадрат, чтобы избавиться от минуса:
0.33² = 0.1089
2.33² = 5.4289
-1.67² = 2.7889
Умножим эти квадраты на количество шариков, которые были куплены по каждой цене, чтобы учесть объем покупок:
0.1089 × 10 = 1.089
5.4289 × 20 = 108.578
2.7889 × 30 = 83.667
Сложим эти результаты:
1.089 + 108.578 + 83.667 = 193.334
Разделим сумму на общее количество шариков (60), чтобы получить среднее значение отклонений:
193.334 ÷ 60 = 3.222
Вычислим квадратный корень из этого числа:
√3.222 ≈ 1.79
Результат:
Стандартное отклонение равно 1.79. Это означает, что цены покупок отклоняются от VWAP на 1.79 доллара в среднем. Цены могут быть в диапазоне примерно от $7.88 до $11.46 (VWAP ± стандартное отклонение).
Работа с VWAP
Несмотря на математические расчеты, визуально VWAP выглядит достаточно просто. На интуитивном уровне многие платформы выделяют стандартные отклонения зеленым и красным цветом, что помогает быстро понять, где могут быть выгодные моменты для покупки или продажи.
Абсолютно не рекомендую полагаться исключительно на этот метод, особенно в трендовые дни. В таких случаях VWAP может стать источником путаницы, а не полезной подсказкой, и привести к неверным решениям в торговле.
Вариативность настроек
Прежде всего, ваша платформа должна поддерживать гибкость в настройках, и речь идет не только о цветах, но и о возможности выбора количества стандартных отклонений (StDev) и разделении доминирующих рыночных ордеров для построения VWAP с учетом выбранного вами размера сделки.
Это важно, потому что учет крупных сделок помогает устранить размытую картину, особенно в нестабильной рыночной ситуации, которая может возникнуть в условиях текущей политической ситуации, включая влияние действий президента США.
Визуальное отображение
Так как фьючерсы на американские индексы торгуются 23 часа в сутки, 5 дней в неделю, у вас есть два основных подхода для работы:
По Session: Это разделение на две торговые сессии — overnight (ночные) и RTH (Regular Trading Hours), где можно учитывать только определенную часть торгового дня, что позволяет фокусироваться на более коротких периодах.
По Chart Day/Chart Week: Этот метод позволяет захватывать больший объем данных за длительный промежуток времени, включая весь день или всю неделю.
Я учитываю Session, Chart Week и Chart Month, что позволяет получить более точные данные.
Для криптовалютных рынков лучше использовать Visible Range или Full Data, так как нет паузы, которая могла бы служить якорной точкой.
Совет
Никогда не используйте VWAP как единственный аргумент для открытия позиции. Наилучший результат можно достичь, если использовать VWAP в связке с Footprint и Volume Profile, добавив такие переменные, как HVN (High Volume Nodes) / LVN (Low Volume Nodes) и Absorption / Exhaustion.
Особенности
Как и любой инструмент при работе с объемом, вам необходима централизованная «песочница» в виде биржи, где все участники торгуют в одном месте и объем прозрачен. Децентрализованный валютный рынок абсолютно не подходит для работы с VWAP.