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Backtrader 量化回测框架完全指南：从零搭建第一个交易策略 - halo的技术博客

股票回购公告是被研究最充分的公司事件之一：Ikenberry 等人 1995 年就记录了公告后长达四年的正漂移。但『回购』不是一个同质事件——低估驱动的价值型回购、护盘表态的信号型回购、对冲股权激励稀释的 EPS 管理型回购，信息含量天差地别。本文用 6000 个回购公告的受控模拟拆解：公告日平均 CAR +2.4%，但 12 个月漂移完全分化——价值型 +10.7%，信号型 +0.4%，EPS 型 +1.1%；BM × 回购规模双排序里，高 BM + 大规模格子 +6.6% 而低 BM + 小规模只有 +0.5%；执行率是事后最强分层——实际完成率 >75% 的公告 12 个月 +7.0%，<25% 的只有 +0.8%。『说了不买』的回购没有 alpha。附完整 Python 与四类实施陷阱（中阶）。

收盘价是全市场最重要的一个数字：基金净值、指数计算、衍生品结算、保证金估值全部挂在它身上，于是收盘集合竞价成了全天最大的单一流动性事件。本文用受控模拟拆解竞价的三层动力学：U 型成交量下收盘竞价单点吃掉全天 ~8% 成交、指示价格的收敛过程与尾秒大单的瞬间改写、竞价失衡的次日系统性反转（极端买压组隔夜收益显著为负）。指数调仓日冲击 0.85% 对应次日反转 -0.38%——冲击越大反转越深。附完整 Python 与四类真实陷阱（中阶）。

「我想买波动，但只想为价格在 90 到 112 之间时的波动付钱。」走廊方差互换（Corridor Variance Swap）就是这个定制需求的标准答案：结算时只累加价格处于走廊内那些交易日的平方收益，价格跑出走廊的日子方差表停摆。它不是营销噱头——Carr-Madan 静态复制框架下，标准方差互换等于按 1/K² 加权的全行权价期权条带，走廊方差互换恰好就是把这个条带截断在走廊内，复制端和产品端一一对应，定价依然 model-free。蒙特卡洛实测：标准走廊 [90,112] 的公允行权波动率 16.6% vs 全方差互换 19.7%，时间占比 77.7% 但方差占比 70.8%——两者不相等正是走廊定价的核心微妙处。下行走廊是它最实用的形态：只为『跌下去之后的波动』付费的尾部对冲，危机路径中 85.8% 的走廊方差集中在危机段，保费却比全方差互换便宜得多。诚实边界：走廊边界处的期权权重不连续导致对冲端 pin risk、离散观测的边界判定歧义、A 股无个股方差互换市场只能做研究参考（高阶）。

龙虎榜是 A 股独有的公开信息披露：异动股票的前五大买卖营业部席位当晚公示。它的价值不在『涨幅榜』本身，而在『谁在买』——机构专用、一线游资、普通营业部、量化打单席位的行为携带完全不同的信息。本文用 8000 个上榜事件的受控模拟拆解席位因子：游资买入次日 +1.32% 但 20 日 -1.68%（快钱兑现），机构买入次日平淡但 20 日 +1.15%（慢变量）；用历史战绩给 300 个席位打分，样本外五分组 Q5-Q1 价差 1.4%——席位评分是可持续信息；跟单策略里过滤器就是全部：只跟机构 20 日胜率 56% 稳定盈利，无差别跟单事件日均 -1.11%。附完整 Python 与五类真实陷阱（中阶）。

Easley-O'Hara 序贯交易模型详解：信息事件树、做市商贝叶斯定价、PIN 与价差的关系及 Python 模拟 - halo的技术博客

量化因子挖掘：从线性回归到深度学习的演进之路 - halo的技术博客

GEX 伽马敞口完整拆解：从期权持仓聚合出做市商 gamma 剖面、定位翻转点，用带对冲反馈的模拟验证——正 GEX 环境日收益标准差 0.87%、日内自相关 -0.34（均值回复），负 GEX 环境波动翻倍至 1.74%、自相关 +0.29（趋势放大）；GEX 五分组收盘波动率从 22.3% 单调降至 14.2%，波动择时策略 Sharpe 2.73 - halo的技术博客