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TWAP、VWAP和POV本质上都是对成交量预测的一次押注。我们剖析每种调度算法背后隐藏的假设，构建加密货币日内成交量曲线，并在回放的L2数据上对三者进行正面对比测试。

Almgren-Chriss 最优执行模型的完整推导：线性冲击、sinh/cosh 交易轨迹、有效前沿，以及从 Binance L2 和成交数据校准 eta、gamma、sigma 的可运行 Python 代码。

GARCH波动率预测只有在能改善交易决策时才有价值。我们构建了一个波动率目标化的加密货币策略，诚实地评估预测质量，并在walk-forward回测中将GARCH与已实现波动率和EWMA基准进行比较。

加密货币的相关性并非恒定——每次下跌都会飙升至接近1。DCC-GARCH对时变相关性矩阵建模，为配对交易提供动态对冲比率，并给出诚实的时变组合风险。

普通GARCH(1,1)对好消息和坏消息一视同仁，并假设冲击服从高斯分布。EGARCH、GJR-GARCH以及Student-t/偏态-t新息修正了这两个缺陷，为加密资产提供更真实的VaR和预期损失估计。

GARCH(1,1)模型如何捕捉加密货币中的波动率聚集现象，如何使用arch库通过最大似然法拟合该模型，以及如何将条件方差预测转化为仓位规模和动态止损。

搜索与过拟合这条主线的收官之作，以一个负面结果收尾——而这正是正确的结果。ETHUSDT 上的单品种双时间框架搜索找到了一个样本外 +16.35%、未触碰留出窗口 +2.62% 的配置；Deflated Sharpe Ratio 在计入约 37,000 次试验后把它折损到 0.00。对五个主流币（ETH/BTC/SOL/BNB/XRP，每个约 1.18M 根 1 分钟 K 线）按样本外中位数选择的跨品种检验则彻底终结了它：双时间框架 DSR 0.24 / PBO 0.264，三时间框架 DSR 0.14 / PBO 0.327——两者都没过闸门。冠军只在 5 个品种中的 1 个上盈利，其余全部为负。这正是反过拟合装置存在的意义：阻止你把噪声中的最优当成 alpha 拿去上线。