[알고리즘 트레이딩] VWAP과 현재 가격의 이격도 활용
VWAP과 현재 가격의 이격도를 활용한 트레이딩 전략
VWAP(거래량 가중 평균 가격)은 주어진 기간 동안의 평균 거래 가격을 거래량으로 가중하여 계산하는 지표입니다. 많은 트레이더들이 VWAP을 벤치마크로 삼아 매매 전략을 수립합니다. 특히, **VWAP과 현재 가격의 이격도(Deviation)**를 활용하면 단기 과매수/과매도 상태를 판단하여 트레이딩 기회를 포착할 수 있습니다.
VWAP과 현재 가격의 이격도란?
이격도는 현재 가격과 VWAP 간의 차이를 백분율로 나타낸 값입니다.
이격도 공식:
이격도가 의미하는 것
✅ 이격도(Deviation)가 양수(+)일 때:
- 현재 가격이 VWAP보다 높음 → 매수세가 강함
- 가격이 VWAP으로 회귀할 가능성 있음 (과열 신호)
- 고점에서 매도 전략 가능
✅ 이격도(Deviation)가 음수(-)일 때:
- 현재 가격이 VWAP보다 낮음 → 매도세가 강함
- 가격이 VWAP으로 회귀할 가능성 있음 (과매도 신호)
- 저점에서 매수 전략 가능
VWAP 이격도를 활용한 트레이딩 전략
1️⃣ VWAP ± 일정 이격도에서 반전 진입
- 이격도가 +1~2% 이상이면 단기 고점 → 매도 기회
- 이격도가 -1~2% 이하이면 단기 저점 → 매수 기회
- 특정 수준 이상 이격되면 VWAP 회귀 가능성이 높아짐
2️⃣ VWAP을 기준으로 트렌드 분석
- 가격이 지속적으로 VWAP 위에서 움직이면 강한 상승 추세
- 가격이 지속적으로 VWAP 아래에서 움직이면 약한 하락 추세
- 이격도가 크고 방향성이 유지되면 추세 추종 전략 가능
3️⃣ VWAP 회귀(Mean Reversion) 전략
- 이격도가 일정 수준 이상 벌어졌을 때, VWAP으로 수렴하는 패턴을 이용
- 변동성이 높은 종목에서 효과적
- 단, 강한 트렌드가 있는 시장에서는 신중하게 적용해야 함
VWAP 이격도 계산 코드 (Python)
import pandas as pd
import numpy as np
# 가상의 가격 및 거래량 데이터 생성
np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame({
'price': np.random.uniform(100, 110, 50), # 랜덤 가격 데이터
'volume': np.random.randint(50, 200, 50) # 랜덤 거래량 데이터
})
# VWAP 계산
data['cum_volume'] = data['volume'].cumsum()
data['cum_vp'] = (data['price'] * data['volume']).cumsum()
data['VWAP'] = data['cum_vp'] / data['cum_volume']
# 이격도 계산
data['VWAP_deviation'] = (data['price'] - data['VWAP']) / data['VWAP'] * 100
print(data[['price', 'VWAP', 'VWAP_deviation']].tail())
결론
VWAP과 현재 가격의 이격도는 단기 과매수/과매도 상태를 판단하는 데 유용한 지표입니다. 특히, VWAP 회귀 전략(Mean Reversion)이나 추세 추종 전략을 최적화할 때 활용할 수 있습니다. 실전 트레이딩에서 활용하려면 이격도 임계값을 백테스트하여 최적의 매매 조건을 찾는 것이 중요합니다.
VWAP 이격도를 활용하여 더 정교한 알고리즘 트레이딩 전략을 만들어보세요! 🚀
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