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「回测年化 15%，实盘只有 6%」——中间那 9 个点去哪了？Perold (1988) 的执行落差给出唯一诚实的账本：以决策瞬间的价格为锚，把纸面组合与实盘组合的差额拆成延迟成本、执行成本、机会成本和显性费用四块。10 万股买单实测分解：延迟 9.6bp + 执行 20.8bp + 机会 18.0bp + 费用 1.6bp = 50bp。4000 次蒙特卡洛扫参与率画出执行的有效前沿：跑得快（100% 参与率）期望成本 19.6bp 但 σ 只有 31.8bp，跑得慢（2%）期望 3.7bp 可 σ 高达 113.9bp——省的是均值，赌的是方差。信号带 +30bp 日内漂移时慢执行的『省钱』被 alpha 流失整个吃回去（22.7bp vs 15.3bp，反超）。月频归因实测：35bp 单边成本 × 1.25 倍月换手 = 每月拖累 0.78%、年化 9.4 个点——正好是回测与实盘的裂缝宽度（中阶）。

卖出 100 万股这种大单，怎么拆、多快卖，本身就是一道优化题。Almgren-Chriss 把永久冲击、临时冲击和持仓的波动风险写进同一个目标：快卖=冲击成本高但风险低，慢卖=风险高但冲击低。解出来是一条「前置还是后置」的最优轨迹。附完整 Python 与六类真实陷阱（高阶）。