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经典 GARCH 假设「好消息和坏消息对称地推高波动」，但股灾里「跌比涨更恐慌」是铁律：同样 3% 的跌幅带来的波动跳升，往往大于 3% 涨幅。本文用一套合成的真实波动数据，从零实现 TGARCH(1,1) 与 EGARCH 的 MLE 拟合，量化「同等 ±3% 冲击，跌幅比涨幅多推高 9% 条件方差」，并给出把杠杆效应写进波动率预测、风险预算与期权对冲的完整 Python（中阶）。

Black 杠杆效应：坏消息比同幅度好消息更搅动波动。GJR/TGARCH 用阈值项把方向写进方程，MLE 精确还原真值 γ=0.090、对数似然比对称 GARCH 高 52.8，附完整 Python 与三类真实陷阱。