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市场冲击是交易成本里最难估的一项。本文用因果推断视角把冲击拆成临时与永久两部分，点破朴素 IS 把市场波动也算进你的账单，并用外生市场因子构建无交易反事实基线分离真实冲击，附平方根律扫描、TCA 落地与六大真实陷阱。

风险平价只把风险切匀，最大分散化组合(MDP)更进一步——直接把「分散化比率」最大化：用 Σ^{-1}σ 把低波动、低相关的资产推到前台，让组合波动远低于等权平均水平。从零推导、与风险平价/最小方差对比，并给出真实陷阱。

用 Nelson-Siegel 三因子模型把 11 个期限的收益率曲线压缩成「水平 / 斜率 / 曲率」三个可解释因子，Python 完整复现曲线拟合、因子时序与载荷分解。

在线 RL 在交易里等于拿真金白银探索，几乎不可用。Offline RL 只用历史数据学策略、不与环境交互，但朴素离线 Q 因分布偏移给未支持动作虚高估值、策略幻想、收益崩塌。本文用可复现 Python 演示这一失败，并给出行为克隆 / 保守 Q 学习(CQL)解法与落地清单。

VPIN 把 Easley 的 PIN 模型从「逐笔交易」搬到「成交量柱」，用买卖成交量不对称实时度量订单流毒性。高 VPIN = 知情交易者正在单边扫货、做市商被逆向选择，往往领先于闪崩与流动性枯竭。从零实现 Tick Rule 分类、VPIN 计算，并回测「毒性升破阈值就减仓」的防护规则。

限价订单簿不只是一张价量表，它是一张图：价位是节点、相邻档位是边、最优价差是桥。本文用风格化 LOB 模拟器 + 纯 numpy 手写 2 层 GCN 预测中间价方向，并诚实指出预测力其实来自聚合订单流不平衡(OFI)，而非跨价位空间拓扑——图结构真正发力在真实 LOB 的队列位置动力学。

把 Markowitz 选股写成 QUBO，用 numpy 手写 statevector QAOA 在 10 只股票的小问题上命中精确解，再戳破 NISQ 现实：量子比特数、噪声、嵌入惩罚与 barren plateau，讲清它今天能干什么、不能干什么。

再平衡是组合管理的双刃剑：它控制风险，却也在税与交易摩擦里悄悄流血。本文用 lot 记账 + 税务感知模拟，量化月度朴素再平衡相对无摩擦上界被偷走的 1.23% 年化收益，并给出阈值带与税务感知两套可落地的止血方案。