Madhavan-Richardson-Roomans 微观结构模型：拆解成交价里的信息与流动性成分
每一笔成交价的变动里都混着两种完全不同的东西：一部分是市场真的学到了新信息（永久冲击），另一部分只是买卖价差的弹跳（暂时冲击）。MRR (1997) 模型用一条结构方程把两者干净地拆开：信息成分 θ 度量逆向选择，流动性成分 φ 度量订单处理与库存补偿，副产品还包括订单流自相关 ρ。本文从模型设定推到矩条件估计，用可复现 Python 生成 2 万笔模拟成交并把参数估回来（θ、φ 误差在 1% 以内），展示估计精度按 1/√N 收敛、不同股票的成分占比差异、以及信息成分的日内衰减模式。最后诚实拆解：交易方向标注错误的偏差、参数非平稳性、以及它对执行成本归因的实际价值（中阶）。