基于机器学习的VWAP算法交易策略的分析与研究

随着电子交易系统的发展,基于算法模型的交易策略是金融机构提升业务能力和收益的重要手段,其中VWAP策略以最小化成交价格和市场真实价格的差异、减少交易成本为目标,是机构投资者使用次数最多、发展最早的算法交易策略。本文尝试构建一种基于支持向量机理论的动态VWAP交易策略,在预测日内成交量比例分布时,将市场的实时交易信息引入到预测模型中,使模型可以对当日即时信息作出动态反馈,提升预测精度和交易策略的整体执行效果。