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Almgren-Chriss 最优执行：在冲击成本与时间风险之间找平衡点 - 100万股清仓实验：TWAP期望缺口26万但标准差58万，AC(λ=2e-6)期望38万标准差42万，95%VaR从121万降到108万；风险厌恶买的是确定性 - halo的技术博客

Amihud 非流动性因子：用单位成交额的价格冲击给流动性定价 - 800只股票15年合成回测：ILLIQ五分组年化从14.4%单调升到20.9%，多空年化6.0%；但下跌月beta 0.19是上涨月的近3倍，流动性溢价是危险补偿 - halo的技术博客

为什么两只基本面几乎相同的股票，长期收益能差出好几个百分点？Amihud-Mendelson (1986) 给出微观结构层面的答案：买卖价差是一种持有成本，投资者会为难交易的资产索取更高的毛收益补偿。本文从零复现价差-收益横截面检验，用合成面板演示五分组毛溢价单调递增、且关系是凹形的——这正是'客户效应'的指纹：长持有期投资者自我选择进入高价差资产，把边际溢价摊薄。并诚实拆解：溢价是毛收益口径、高换手者根本吃不到，以及 A 股用报价价差还是用 Amihud ILLIQ 代理的现实取舍（中阶）。

同一篮子资产，装进封闭式基金就凭空打了八折——价格系统性低于净值（NAV），这个『封闭式基金折价之谜』困扰学界四十年。本文把折价率拆成两层含义：它既是市场情绪的干净代理（散户悲观时折价扩大），又是一条会均值回归的可交易信号。在 300 只基金的合成横截面上复现系统性折价分布（中位数约 −8%），用分组回测证明折价越深、未来收益越高（最深折价组年化超额 +14% vs 最浅组 +2%），并搭出一个折价均值回归的多空套利框架。诚实拆解：折价可以长期不收敛、清算催化剂才是真正的价差实现路径、A 股封基与 LOF/REITs 的制度差异让策略无法直接照搬（中阶）。

收盘集合竞价失衡：尾盘最后十分钟的订单流信号 - 1250日×100股合成面板复现：失衡信号斜率3.0bp/σ、五分组从-4.1bp到+4.3bp严格单调；尾盘顺势腿3bp成本下年化6.0%，隔夜反转腿被成本直接打死 - halo的技术博客

融券余额高只是静态照片，真正决定逼空烈度的是『空头想跑要花几天』。Days-to-Cover = 融券余额 / 日均成交量，把空头持仓翻译成回补所需的交易日数——分母越薄，出口越窄，一旦利多催化剂点火，被困的空头只能追着有限流动性互相踩踏。本文在 1000 股合成横截面上复现 DTC 的构造与右偏分布（中位数约 4 天、长尾破 15 天），用事件研究证明高 DTC 组在正向催化剂后 T0→T20 累计超额冲到 +25% 远超中低组，并诚实拆穿：逼空收益极度左偏、由少数大赢单驱动、且在 A 股融券制度下做空腿几乎无法照搬（中阶）。

两条价格序列同涨同跌，是真的存在联动，还是只因为它们共享了同一条慢趋势？皮尔逊相关在非平稳数据上会被共同趋势系统性夸大，把伪相关当成真信号。DCCA（去趋势互相关分析）通过分段去趋势 + 多尺度累加，把趋势剥掉之后再看两条序列的协同波动，并且天然给出「相关性随时间尺度如何变化」这一维度。本文从零推导 DCCA 系数，用可复现 Python 演示它相对皮尔逊的鲁棒性、如何读懂标度依赖、以及滚动 DCCA 如何捕捉危机期的联动跃升。并诚实拆解它的估计误差、参数敏感性与在实盘中的定位（中阶）。

Diebold-Mariano 预测精度检验 - 500期波动率预测合成实验：DM检验用损失差序列的HAC长期方差判断模型优劣是否统计显著；4000次蒙特卡洛证明多步预测下天真配对t检验错误拒绝率飙到26.6%，DM+HLN小样本修正精确回到5% - halo的技术博客