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执行算法的入门双雄：TWAP 把母单按时间等分，VWAP 按日内成交量剖面切片。48 桶 U 型剖面模拟实测：500 天蒙特卡洛里 VWAP（历史剖面）滑点均值 43.97bp vs TWAP 45.90bp，但真正的差距在方差——σ 1.25bp vs 6.32bp，差 5 倍；VWAP 的本质不是更便宜而是更贴基准。上帝视角（当日真实剖面）与历史剖面预测只差 0.3bp，说明成交量剖面的日间稳定性是 VWAP 可行的全部前提。规模扫描：母单从日成交量 1% 到 100%，两者滑点差保持约 2-4bp，参与率的平方根冲击才是成本主体——切片方式省小钱，订单规模定大钱。诚实边界：VWAP 追平的是『市场均价』不是『决策价』，动量日里 VWAP 完美达标仍可能巨亏 Implementation Shortfall；剖面突变日（新闻、指数调仓）历史剖面失效；两者都是被动日程，不响应价格。

散户下单只关心买不买、卖不卖；机构下单还要多问一句：这单怎么下才不会自己把价格打飞？一笔 10 万股的市价单一次性砸进去，滑点可能高达 98bp——本文用 4000 条蒙特卡洛路径实测，同样的量拆成 TWAP（均匀切）滑点降到 43bp、VWAP（跟着成交量切）再降到 40bp，一次性冲击是它的 2.3 倍。文章从零推导市场冲击的凸性为什么让『拆单+跟量』能省钱（Cauchy-Schwarz），复现日内 U 型成交量曲线、Almgren-Chriss 有效前沿（执行成本 vs 时序风险的取舍），并诚实拆穿 VWAP 的死穴：它跟踪的是一个你下单时还不知道的未来基准，预测成交量偏 35% 就会变成跑输基准的跟踪误差。附完整 Python 与四类真实陷阱（中高阶）。

几乎所有市场的日内成交量都呈 U 型：开盘集合竞价延续 + 隔夜信息集中释放, 成交量冲到第一个峰; 午盘进入信息真空, 成交量坍缩到日内最低、流动性最差; 收盘前机构调仓 + 指数再平衡 + 收盘竞价, 二次冲高。本文用 240 分钟合成日内序列演示：U 型两端/中段比 3.84 倍、午盘执行成本比开盘高 2.93 倍; 并把「1 万手大单用 VWAP 调度 vs 均匀调度」跑出实现差额 1.67bp vs 1.48bp(VWAP 省 11.4%)——本质是让单子天然落在高流动性窗口。附完整 Python 与六类真实陷阱(中阶)。

上一篇讲了 Almgren-Chriss（AC）怎么把冲击成本和波动风险写进同一个目标，解出一条由 γ 决定的轨迹。本篇换个角度把这套框架用透：①执行期限 T 怎么定——拖久冲击成本低但波动风险高，存在权衡；②最优『交易速率 v*(t)』长什么样，为什么越怕波动越前置；③VWAP 这种成交量加权基准和 AC 最优差在哪；④调度偏一点要多付多少。附完整 Python、连续时间闭式解与六类真实陷阱（高阶）。