BDS 检验非线性依赖：用「距离相关」把独立性的破绽钉成一个数
线性自相关（Ljung-Box / ACF）只能抓线性记忆，抓不到 GARCH 波动聚集、逻辑斯蒂混沌这类非线性依赖。BDS 检验把「序列是不是 i.i.d.」变成一个可算的统计量：若独立，则 m 维向量的邻近概率应等于 1 维邻近概率的 m 次方。我们在随机游走 / GARCH / 逻辑斯蒂混沌三类序列上把 B 统计量分别钉在 0 附近 / 显著非零 / 极端大，并用 bootstrap 零假设把检验水平校准到 ≈5%、对混沌功效 ≈100%——演示它如何「不误杀有效市场、却不放过非线性」（中阶）。