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Roll 估计量的命门是虚数价差——自协方差为正时直接失效，蓝筹股失效率可达 40%。Abdi & Ranaldo (2017) 的解法优雅得过分：日高低价中点 η 几乎不带买卖弹跳，而收盘价带满 ±s/2 的弹跳，于是 (c−η_t)(c−η_{t+1}) 的期望恰好等于 s²/4。本文用日内路径级模拟验证 AR 估计的无偏性（价差 0.2%~4% 全区间贴 45° 线），与 Roll 同台对比失效率与精度（σ=5% 时 Roll 失效近半、AR 的 RMSE 只有 Roll 的一半），并用 60 日滚动窗口复现危机温度计。诚实拆穿隔夜跳空、离散报价、负 s² 处理三类真实陷阱（中阶）。

你下单时看到的成交价，和真实可得的买卖价之间隔着一道隐性成本——买卖价差（bid-ask spread）。Corwin & Schultz (2012) 给出了一招极简的估计法：只靠每日最高价/最低价，对比 1 日与 2 日的高低区间，就能把价差反演出来。本文用纯 numpy 从模型底层实现这套估计，验证它能还原价差的时间变化与排序，并诚实拆穿低频数据病态条件/自相关稀释/小价差衰减/窗口主观/微观结构噪声五类真实陷阱（中阶）。