机构投资者的增多使得VWAP策略等算法交易受到机构投资者的关注。VWAP算法交易策略通过对日内交易量分布的预测,将大额订单拆分成若干匹配市场成交量分布的小额订单,来减少市场冲击,从而减少交易成本。因此,VWAP策略的关键在于日内交易量分布的准确预测。历史VWAP策略是一种静态的交易策略,在交易日开始前就已经确定了各个区间的交易量比例,因此无法对市场的实时信息做出反应,而本文提出的动态VWAP交易策略融入了实时信息,能够对实时行情做出反应,更加适应市场的变化。本文假设交易价格为区间平均价格,因此对VWAP策略的研究主要集中于日内交易量的预测。动态VWAP策略就是在历史VWAP策略预测的交易量基础上乘以一个修正参数,修正参数包含了市场实时信息。修正参数的估计,首先通过对历史数据的统计得出修正参数的函数形式f,再将市场实时的交易数据代入函数f得到修正参数。同时为了保证每个区间都能进行交易,并且交易量要全部完成,不能过多或过少,本文还设定了阈值,将整个交易分为动态部分和历史部分。实证检验方面,本文以A股市场中60支股票5分钟高频交易量数据为样本,其中前30支股票作为样本内股票,通过数值实验用以确定参数,构造算法交易模型,后30支股票作为样本外股票用以检验交易策略的有效性。将VWAP策略预测的交易量占比与市场实际交易量占比的平均绝对误差均值作为跟踪误差,以跟踪误差为标准对策略进行检验,选取124个交易日进行研究,结果表明,动态VWAP策略预测的交易量跟踪误差要小于历史VWAP策略的跟踪误差,动态VWAP策略战胜历史VWAP策略的平均概率为64.41%。同时验证了执行成本,动态VWAP交易策略执行成本更低,从而得出动态VWAP策略对交易量的预测更加准确,能够有效降低交易成本,本文提出的动态VWAP策略比历史VWAP策略更加有效。