标签： #价格发现

同一只股票在纽交所、纳斯达克、暗池同时交易，同一份 ADR 在两地挂牌，同一个标的有现货有期货——当价格几乎同步跳动时，究竟是谁先动、谁在跟随？Hasbrouck (1995) 用协整与 VECM 把这个问题变成一个可度量的数字：信息份额（Information Share），衡量每个市场对共同有效价格新息的贡献占比。本文从零复现 VECM 估计、Cholesky 排序带来的上下界、与 Gonzalo-Granger 成分份额的分歧，用合成两市场 tick 流证明快市场吃下约 71% 的价格发现，并诚实指出信息份额区间在残差高度相关时会宽到无法定论（中高阶）。

Kyle (1985) 的连续时间版本回答了一个更狠的问题：手里握着私有信息的交易者，不是「买不买」，而是「以什么速度买」。答案出奇优雅——最优交易强度 β(t) 与剩余时间成反比，知情者匀速释放信息，让价格误差 Σ(t) 严格线性衰减到零，而价格冲击系数 λ 全程恒定。本文从离散版单期直觉讲到连续时间均衡的三个核心结论，用可复现 Python 模拟验证：价格向真实价值收敛、β 在收盘前发散、知情者期望利润恰好等于 σ_u·√Σ₀。并讨论它对算法交易的三个实际启示：为什么 TWAP 是 Kyle 均衡的影子、为什么临近收盘的订单流毒性最高、以及 λ 作为流动性度量的估计陷阱（中阶）。