diff --git a/phd-thesis/README.md b/phd-thesis/README.md
new file mode 100644
index 0000000..b623003
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/README.md
@@ -0,0 +1,72 @@
+# 博士学位论文骨架：《价格路径信息与CTA策略——来自中国商品期货市场的研究》
+
+Price-Path Information and CTA Strategies: Essays on Chinese Commodity Futures Markets
+
+本目录是博士论文的 LaTeX 骨架（"画皮"版）：结构、每章研究计划、假设与核心表格清单已写入章节文件，
+实证结果留待填充。第 3 章基于已完成的小论文（价格图像 + HAR 预测已实现波动率），第 4、5 章为新研究。
+
+## 一、设计原则（本次修订后）
+
+1. **独立成篇**：每一章都是一篇自足的小论文——研究问题、文献对话、数据、方法、结论在章内闭合，
+   任何一章单独抽出即可投稿。三章只共享两样东西：研究对象（中国商品期货）与基础设施
+   （第 2 章的数据清洗规则、费率档案），**不存在结果层面的依赖链**。
+   第 5 章的图像预测器扩展节设有独立性护栏（删去该节不影响主结论）。
+2. **难度可控**：不涉及期权、不涉及因果识别。三章方法均为预测建模 + 回测 + 成本核算，
+   全部在已有数据（一分钟 + 日频行情）上完成；第 4 章与第 3 章共用图像生成管道，仅换标签，
+   边际工程量小。
+3. **对口 CTA 量化机构**：三章分别对应量化研究员的三块核心工作——
+   风险预测（第 3 章：波动率建模）、信号研究（第 4 章：趋势信号挖掘与赛马）、
+   组合构建与交易成本分析（第 5 章：vol targeting、净费率绩效、容量）。
+   每章的"生死表"都是业界能直接读懂的表格（IC、净夏普、回撤、容量边界）。
+
+## 二、三章一览
+
+| 章 | 一句话问题 | 方法 | 状态 |
+| --- | --- | --- | --- |
+| 第3章 看见波动率 | 日内路径形状是否含 HAR 之外的波动率信息 | 价格图像 + CNN + HAR | 小论文已完成，扩充可解释性/序列基准/跨市场 |
+| 第4章 看见趋势 | 路径形状是否含传统 CTA 信号族之外的方向信息 | 同一图像管道换标签，与 TSMOM/均线/突破/截面动量赛马 | 新研究 |
+| 第5章 波动率管理 | vol targeting 在中国商品期货的净费率价值、预测器档位与容量 | 标准策略集 × 管理规则 × 预测器全矩阵回测 + 成本核算 | 新研究，不依赖第3、4章 |
+
+统一主题（仅在绪论与结论轻量陈述，不强行串联）：高频价格路径信息对 CTA 策略的价值，
+分别从风险端、收益端、组合端三个独立侧面检验。
+
+## 三、同济大学 LaTeX 模板结论（2026-07 核查）
+
+| 模板 | 定位 | 建议 |
+| --- | --- | --- |
+| [marquistj13/TongjiThesis](https://github.com/marquistj13/TongjiThesis) | 同济大学**硕博士**论文模板（社区版，参考 ThuThesis，支持 GB/T 7714） | **博士论文正式排版用这个** |
+| [TJ-CSCCG/TongjiThesis](https://github.com/TJ-CSCCG/TongjiThesis) | 同济**本科**毕设模板，维护最活跃（2026 年仍在发版，有 Overleaf 与 Docker），`degree=doctor` 选项预留 | 关注后续研究生支持；CI/Docker 设施可借用 |
+| [TJ-CSCCG/TongjiThesis-env](https://github.com/TJ-CSCCG/TongjiThesis-env) | Docker 编译环境 | 本地无 TeX 时使用 |
+
+经管学院博士论文以研究生院《同济大学博士、硕士学位论文写作规范》为准（Word 规范），LaTeX 模板均为
+社区移植，提交前对照最新规范逐项核对（封面、声明、摘要、目录、GB/T 7714 参考文献、致谢、成果页）。
+
+写作流程：内容阶段用本目录自包含骨架（`xelatex main.tex`）；排版阶段 clone marquistj13/TongjiThesis，
+将 `chapters/*.tex` 与 `references.bib` 平移进其结构即可。
+
+## 四、里程碑（按依赖关系排列，非日历）
+
+- M0 基础设施固化：主力合约拼接、夜盘规则、RV 计算、图像生成代码模块化（第 3 章已有，重构为共用库）；
+  费率/保证金调整档案整理（服务各章稳健性与第 5 章费率输入）。
+- M1 第 3 章扩充：Grad-CAM 可解释性、替代图像编码、LSTM/Transformer 序列基准、股指/国债期货外推。
+- M2 第 4 章主体：方向标签生成 → CNN 训练 → 信号赛马 → 策略回测 → 形态对照（依赖 M0，不依赖 M1）。
+- M3 第 5 章主体：策略集构造 → 3 预测器 × 2 规则全矩阵 → 成本核算与容量（仅依赖 M0 的日频与价差数据，
+  可与 M1/M2 并行）。
+- M4 绪论、综述、结论收口；迁移到 TongjiThesis 模板；格式核对。
+
+## 五、目录结构
+
+```
+phd-thesis/
+├── README.md                        # 本文件
+├── main.tex                         # 自包含骨架入口（ctexbook + xelatex）
+├── references.bib                   # 种子文献库（经典条目完整，小论文特有条目标 TODO）
+└── chapters/
+    ├── abstract.tex                 # 中英文摘要（草稿）
+    ├── ch1-introduction.tex         # 绪论（并列三研究，共享底座）
+    ├── ch2-literature-institutions.tex  # 文献综述与制度背景（基础设施章）
+    ├── ch3-price-images.tex         # 研究一：价格图像与波动率预测（已有小论文）
+    ├── ch4-trend-signals.tex        # 研究二：价格图像与CTA趋势信号
+    ├── ch5-vol-managed.tex          # 研究三：波动率管理组合的净绩效与容量
+    └── ch6-conclusion.tex           # 结论与展望
+```
diff --git a/phd-thesis/chapters/abstract.tex b/phd-thesis/chapters/abstract.tex
new file mode 100644
index 0000000..6c87fee
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/chapters/abstract.tex
@@ -0,0 +1,72 @@
+% ============================================================
+% 中英文摘要（草稿版：先立骨，数字与结论随各章推进更新）
+% ============================================================
+\chapter*{摘\quad 要}
+\addcontentsline{toc}{chapter}{摘要}
+
+中国商品期货市场以活跃的日内交易、独特的交易制度（T+0、涨跌停板、阶梯保证金、夜盘）和高频数据的
+可得性，为量化策略研究提供了理想的实验场。围绕"价格路径信息与 CTA 策略"这一共同主题，本文完成
+三项相互独立的研究，分别对应量化投资研究的风险预测、信号挖掘与组合构建三个环节。
+
+研究一（第3章）考察日内价格路径的\textbf{形状}是否包含已实现方差水平之外的波动率预测信息。本文将
+44个商品期货品种2013--2024年的一分钟价格路径编码为窗口内标准化的价格图像，用卷积神经网络提取
+路径形状特征并与HAR成分结合。样本外（2021--2024）结果显示，图像增强的HAR组合预测在22个交易日
+视界上将均方误差较HAR-RV降低32.47\%，QLIKE降低28.51\%，优势对HAR-L、HAR-RS等更强基准以及
+换月、合约匹配等稳健性检验保持稳定；纯图像预测劣于HAR，说明路径形状信息是波动率持续性信息的
+\textbf{补充}而非替代。
+
+研究二（第4章）考察价格路径形状是否包含传统 CTA 趋势信号之外的\textbf{方向性}预测信息。本文以
+未来收益方向为标签重新训练卷积网络，将图像信号与时序动量、均线、通道突破、截面动量等完整
+CTA 信号族在统一回测协议下赛马，检验图像信号的增量预测力、与传统信号的相关结构及净费率下的
+策略价值，并借助可解释性工具与经典技术形态识别方法对照，回答"机器发现的形态是否超出技术分析
+传统"。\todo{核心结论待实证}
+
+研究三（第5章）考察\textbf{波动率管理}能否改进中国商品期货 CTA 组合的净费率绩效。针对美股市场
+"交易成本吞噬波动率管理收益"的既有结论，本文指出期货市场的保证金杠杆与 T+0 制度使该结论的
+成本机制未必成立，并在时序动量、截面动量、基差等标准策略上系统核算波动率目标规则的毛/净绩效、
+崩溃防护价值、预测器精细度的边际贡献与策略容量。\todo{核心结论待实证}
+
+\textbf{关键词：}中国商品期货；CTA策略；价格图像；卷积神经网络；已实现波动率；趋势信号；
+波动率管理；交易成本；策略容量
+
+\chapter*{ABSTRACT}
+\addcontentsline{toc}{chapter}{ABSTRACT}
+
+Chinese commodity futures markets combine active intraday trading, distinctive
+institutions (T+0 trading, price limits, tiered margins, and night sessions), and
+readily available high-frequency data, offering an ideal laboratory for research
+on quantitative trading. Under the common theme of \emph{price-path information
+and CTA strategies}, this dissertation presents three self-contained studies
+corresponding to the three building blocks of quantitative research: risk
+forecasting, signal discovery, and portfolio construction.
+
+Study 1 (Chapter 3) asks whether the \textbf{shape} of the intraday price path
+carries volatility forecast information beyond the level of recent realized
+variance. Converting one-minute price paths of 44 commodity futures (2013--2024)
+into window-normalized price images and combining convolutional path-shape
+features with HAR components, the image-augmented forecasts reduce out-of-sample
+(2021--2024) mean squared error by 32.47\% and QLIKE by 28.51\% at the 22-day
+horizon relative to HAR-RV, with gains robust to stronger benchmarks and to
+rollover and contract-matching checks. Image-only forecasts underperform HAR,
+indicating that path shape complements rather than replaces volatility
+persistence.
+
+Study 2 (Chapter 4) asks whether path shape carries \textbf{directional}
+information beyond the traditional CTA toolkit. Retraining the network on future
+return directions, it races image signals against time-series momentum, moving
+averages, channel breakouts, and cross-sectional momentum under a unified
+backtesting protocol, and uses interpretability tools and classical
+pattern-recognition methods to ask whether the machine rediscovers or goes beyond
+technical analysis. \todo{results pending}
+
+Study 3 (Chapter 5) asks whether \textbf{volatility management} improves the
+net-of-cost performance of CTA portfolios in Chinese commodity futures. Margin
+trading and T+0 rules fundamentally alter the cost mechanism behind the
+``transaction costs erode volatility management'' conclusion documented for US
+equities; the chapter provides systematic net-of-fee accounting, crash-protection
+evaluation, marginal value of forecaster sophistication, and capacity estimates.
+\todo{results pending}
+
+\textbf{Key words:} Chinese commodity futures; CTA strategies; price images;
+convolutional neural networks; realized volatility; trend signals;
+volatility-managed portfolios; transaction costs; strategy capacity
diff --git a/phd-thesis/chapters/ch1-introduction.tex b/phd-thesis/chapters/ch1-introduction.tex
new file mode 100644
index 0000000..e83cb4f
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/chapters/ch1-introduction.tex
@@ -0,0 +1,81 @@
+% ============================================================
+% 第1章 绪论
+% 职能：立共同主题（不是依赖链）、交代三项独立研究、贡献与结构
+% 组织原则：三章共享研究对象（中国商品期货）、数据基础设施与制度档案，
+%           但研究问题各自独立成篇，任一章单独抽出即是一篇完整小论文。
+% ============================================================
+\chapter{绪论}
+\label{chap:introduction}
+
+\section{研究背景}
+\label{sec:background}
+
+\subsection{中国商品期货市场：一个天然的高频金融实验室}
+% 写作要点：
+% (1) 市场规模事实：成交量居全球商品期货前列、品种覆盖（能源/黑色/有色/农产品/化工）、
+%     参与者结构（散户与产业客户并存、机构化进程）。【数据来源：中期协、交易所年报，待填】
+% (2) 制度特征清单（第2章展开）：T+0 回转交易、涨跌停板、阶梯保证金、
+%     品种级手续费（含平今仓费率）、夜盘、主力合约非连续换月。
+% (3) 数据可得性：一分钟乃至 tick 级数据全品种可得，跨越多个市场周期（2013--2024）。
+\todo{本节正文约3页}
+
+\subsection{CTA 策略与高频信息：业界实践与学术缺口}
+% 写作要点：
+% (1) CTA（管理期货）是商品期货市场最主要的量化策略形态：趋势信号 + 波动率目标仓位
+%     是其通用骨架（Moskowitz-Ooi-Pedersen 2012 的学术化表述）。
+% (2) 学术文献与 CTA 实践之间存在两处系统性脱节：
+%     其一，学术信号研究普遍将价格路径压缩为标量（累计收益、方差、均线位置），
+%     路径的"形状"信息被丢弃；
+%     其二，学术评估普遍止步于毛收益与统计显著性，而业界关心净费率绩效与容量。
+% (3) 本文以中国商品期货为共同实验场，从风险端、收益端、组合端三个相互独立的
+%     侧面回应上述脱节。
+\todo{本节正文约2页}
+
+\section{研究问题与研究内容}
+\label{sec:questions}
+% 三项研究，三个各自独立的问题（明确说明：三章共享市场与数据基础设施，
+% 但在研究设计上互不依赖，各自构成一篇可独立发表的论文）：
+%
+% 研究一（第3章，风险端）：日内价格路径的形状是否包含 HAR 方差成分之外的
+%   波动率预测信息？——已实现波动率预测文献中的表示问题。
+%
+% 研究二（第4章，收益端）：价格路径的形状是否包含传统 CTA 趋势信号
+%   （时序动量、均线、通道突破）之外的方向性预测信息？——趋势信号文献中的
+%   同一表示问题，在收益维度上的独立提问。
+%
+% 研究三（第5章，组合端）：波动率管理能否改进中国商品期货 CTA 组合的
+%   净费率绩效？需要多精细的波动率预测器？容量几何？——波动率管理文献
+%   （Moreira-Muir vs. Barroso-Detzel 之争）在期货市场的独立检验。
+%
+% 三章的松散关联（仅在此处与结论章陈述，不构成章节间依赖）：
+% 研究一与研究二共享"路径形状"这一信息假说，分别检验其在波动率与收益方向
+% 两个正交维度上的含量；研究三所核算的波动率管理机制，恰为前两类信息在
+% CTA 组合中的标准使用位置。
+\todo{约4页；图1.1（三项研究的主题关系示意：并列三栏，共享底座为数据与制度档案）}
+
+\section{研究方法与数据概览}
+\label{sec:methods-overview}
+% 方法族谱：已实现波动率计量与 HAR 族；卷积神经网络与可解释性工具（Grad-CAM、蒸馏）；
+% 组合回测协议与净成本核算（费率表、有效价差、冲击成本）；bootstrap 与多重检验校正。
+% 数据：44 个品种一分钟价格与日频结算持仓（2013--2024）；
+% 交易所费率/保证金调整公告档案（手工整理，用于稳健性剔除与制度背景）。
+\todo{约3页 + 表1.1（数据-章节对应表）}
+
+\section{主要创新点}
+\label{sec:contributions}
+% 按"文献缺口→本文做法→边际贡献"写四条：
+% (1) 表示创新（研究一）：首次将窗口内标准化价格图像与 HAR 结构结合用于商品期货
+%     RV 预测，归一化设计实现"形状信息与水平信息"的分工识别；
+% (2) 信号创新（研究二）：首次在中国商品期货上将图像信号与完整 CTA 信号族
+%     （TSMOM/均线/突破/截面动量）系统赛马，并用形态学对照回答"机器发现了什么"；
+% (3) 核算创新（研究三）：首次对波动率管理在中国商品期货上的价值做净费率与容量
+%     的系统核算，与美股"成本吞噬"结论（Barroso-Detzel）形成机制性对照；
+% (4) 基础设施贡献：可复现的全链条研究管道与 2014--2024 品种级政策调整档案，
+%     同时服务三章稳健性并向后续研究开放。
+\todo{约3页}
+
+\section{论文结构安排}
+\label{sec:structure}
+% 第2章 文献综述与制度背景（三章共用的地图与数据档案）；
+% 第3--5章 三项独立研究；第6章 总结三章结论并讨论统一主题下的整体启示。
+\todo{约1页 + 图1.2（结构图）}
diff --git a/phd-thesis/chapters/ch2-literature-institutions.tex b/phd-thesis/chapters/ch2-literature-institutions.tex
new file mode 100644
index 0000000..9a17e98
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/chapters/ch2-literature-institutions.tex
@@ -0,0 +1,76 @@
+% ============================================================
+% 第2章 文献综述与制度背景
+% 职能：为三项独立研究各给一张文献地图；制度背景与数据档案是三章共用的
+%       基础设施（共享的是"底座"，不是研究结论）。
+% ============================================================
+\chapter{文献综述与制度背景}
+\label{chap:literature}
+
+\section{已实现波动率建模与预测}
+\label{sec:lit-rv}
+% 服务对象：第3章（主战场）、第5章（波动率预测器档位的谱系依据）。
+% 梳理线索（按"信息被压缩的程度"组织，而非编年史）：
+% (1) RV 度量论：\citet{andersen2003realized}；微观结构噪声、采样频率选择、跳跃分离。
+% (2) HAR 族：\citet{corsi2009har} 及其扩展——杠杆效应（HAR-L）、半方差
+%     （\citet{barndorff2010semivariance}, \citet{patton2015good}）、跳跃（HAR-CJ）、
+%     时变系数。共同点：把日内路径压缩为标量后进模型。
+% (3) 简易预测器谱系：滚动窗口、EWMA/RiskMetrics——实务常用档位，其精度与
+%     HAR 族的差距是第5章"预测器边际价值"的文献基础。
+% (4) 机器学习与图像进路：序列模型直接吃收益序列；价格图像方法
+%     （\citet{jiang2023price}, \citet{ren2024seeing}, \citet{betz2023best},
+%     \citet{huang2024bitcoin}）。
+% (5) 缺口定位：路径"形状"作为独立信息维度在商品期货 RV 预测中未被检验 → 第3章。
+\todo{约7页；配文献谱系图（图2.1：信息压缩程度 × 方法 的二维地图）}
+
+\section{商品期货风险溢价、趋势信号与技术分析}
+\label{sec:lit-cta}
+% 服务对象：第4章（主战场）、第5章（基础策略集的构造依据）。
+% (1) 风险溢价理论与因子证据：正常贴水与存储理论；动量、基差/carry、
+%     basis-momentum 的国际与中国证据。
+% (2) 时序动量与 CTA：Moskowitz-Ooi-Pedersen (2012)；managed futures 绩效；
+%     中国商品期货动量与动量崩溃的既有研究。
+% (3) 技术分析的学术检验：Brock-Lakonishok-LeBaron (1992)、
+%     Lo-Mamaysky-Wang (2000) 的形态识别传统。
+% (4) 图像方法预测收益：Jiang-Kelly-Xiu (2023) 及其后续；与技术分析传统的关系。
+% (5) 缺口定位：中国商品期货 × 日内路径图像 × 完整 CTA 信号族赛马 → 第4章。
+\todo{约7页 + 表2.1（中国商品因子文献对照表：因子 × 文献 × 是否扣费 × 样本）}
+
+\section{波动率管理组合与策略层评估}
+\label{sec:lit-volmanaged}
+% 服务对象：第5章（主战场）。
+% (1) 波动率管理之争：Moreira-Muir (2017) 的正面证据、
+%     Cederburg-O'Doherty-Wang-Yan (2020) 的样本外质疑、
+%     Barroso-Detzel (2021) 的交易成本批评——本文第5章在期货市场重开这场辩论
+%     （保证金杠杆 + T+0 使成本机制根本不同）。
+% (2) 动量崩溃与风险管理：Barroso-Santa-Clara (2015)、Daniel-Moskowitz (2016)。
+% (3) 策略净成本核算与容量：交易成本度量（有效价差、冲击成本平方根律）、
+%     Novy-Marx & Velikov 的成本缓释技术、容量估计框架
+%     （Bonelli-Landier-Simon-Thesmar）。
+% (4) 缺口定位：中国商品期货上波动率管理的净费率价值与容量无系统核算 → 第5章。
+\todo{约6页}
+
+\section{中国期货市场制度背景与数据体系}
+\label{sec:institutions}
+% 本节是三章共用的基础设施档案：只陈述制度事实与数据构建规则，不承载任何
+% 研究结论，各章按需引用。
+
+\subsection{交易制度}
+% T+0 回转交易、涨跌停板与扩板规则、阶梯保证金、手续费结构
+% （开仓/平仓/平今仓）、限仓、夜盘时段与品种覆盖。
+% 与美国市场的关键差异表（服务第5章与 Barroso-Detzel 对照的机制讨论）。
+\todo{约3页 + 表2.2（中美期货交易成本结构对照）+ 图2.2（制度时间线）}
+
+\subsection{品种级政策调整档案（2014--2024）}
+% 手工整理三大商品交易所的手续费率、平今仓费率、保证金比例、涨跌停幅度
+% 调整公告，逐品种逐日编码。
+% 本文用途（明确限定）：(i) 各章稳健性检验中剔除政策干预窗口；
+% (ii) 第5章成本核算中的费率历史输入；(iii) 制度背景描述。
+% 说明：该档案亦可支持政策评估类因果研究，留作本文之外的后续工作（见第6章展望）。
+\todo{约2页 + 表2.3（档案字段与事件频数）}
+
+\subsection{高频数据与主力合约拼接}
+% 一分钟数据来源与清洗流程；夜盘归属规则（夜盘并入次交易日）；
+% 主力合约识别（持仓量/成交量双阈值切换）与拼接规则；
+% 有效价差的测算方法（服务第4、5章成本核算）。
+% 三章共用此数据底座，各章数据小节只陈述本章特有的标签与样本筛选。
+\todo{约3页 + 表2.4（44品种清单：板块、上市时间、夜盘覆盖、流动性分层）}
diff --git a/phd-thesis/chapters/ch3-price-images.tex b/phd-thesis/chapters/ch3-price-images.tex
new file mode 100644
index 0000000..3950e99
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/chapters/ch3-price-images.tex
@@ -0,0 +1,87 @@
+% ============================================================
+% 第3章 研究一（独立论文）：看见波动率——日内价格路径形状与已实现波动率预测
+% 状态：小论文已完成，本章 = 小论文 + 学位论文扩充模块（3.6节）
+%
+% 独立性说明：本章是一篇自足的小论文（即已完成的工作论文）。研究问题、
+% 文献对话、方法、数据与结论全部在本章内部闭合；与其他章仅共享第2章的
+% 数据清洗规则与制度档案（基础设施层），不依赖其他章的任何结果。
+% ============================================================
+\chapter{日内价格路径形状与已实现波动率预测：价格图像方法}
+\label{chap:images}
+
+\section{引言}
+\label{sec:ch3-intro}
+% 直接改写自已完成小论文的 Introduction（中文化 + 学位论文语气）：
+% 核心张力：HAR 的简约性 = 对日内路径的强压缩；两个 HAR 成分相同的交易日，
+% 路径可以完全不同（单边爬升 / 午盘反转 / 尾盘集中）。RV 记录"动了多少"，
+% 不记录"何时动、按什么顺序动"。若顺序与形状含预测信息，HAR 必然弃用之。
+% 研究问题：路径形状能否在中国商品期货上改进 HAR 族的 RV 预测？
+\todo{5页，由小论文引言翻译扩写}
+
+\section{研究设计}
+\label{sec:ch3-method}
+
+\subsection{预测目标与 HAR 基准}
+% 目标：log 平均已实现方差，视界 h ∈ {1, 5, 22}；
+% 基准：HAR-RV、HAR-L（负收益成分）、HAR-RS（下行半方差占比）。
+\todo{3页，公式与估计细节}
+
+\subsection{价格图像构造}
+% 关键设计：窗口内标准化（min-max 归一） → 图像只保留相对顺序与形状，水平信息交给 HAR 成分；
+% 三个通道：1/5/22 日回看窗口的日/周/月图像堆叠；分辨率、线宽、缺失处理。
+\todo{3页 + 图3.1（同一 HAR 成分、不同路径形状的三个实例日图像）}
+
+\subsection{模型结构：CNN、CNN-HAR 与 Gated CNN-HAR}
+% CNN-HAR：图像特征与 HAR 成分并联进预测层；
+% Gated CNN-HAR：HAR 成分门控图像特征的贡献；
+% 主规格：两者 log 预测的 0.5 等权平均（fixed-average）。
+% 训练协议：滚动/扩展窗口、早停、超参数网格、随机种子集成。
+\todo{4页 + 图3.2（结构图）}
+
+\subsection{样本外评估协议}
+% 2021--2024 样本外；MSE 与 QLIKE；Diebold-Mariano 与等损检验；
+% Model Confidence Set 作为学位论文新增。
+\todo{2页}
+
+\section{数据}
+\label{sec:ch3-data}
+% 44 个品种一分钟价格，2013--2024；夜盘与换月处理引用第2章规则。
+\todo{3页 + 表3.1（品种清单与描述统计）}
+
+\section{实证结果}
+\label{sec:ch3-results}
+% 核心结果（小论文已得，数字直接迁移）：
+% 相对 HAR-RV：MSE 降低 18.93%（h=1）、8.47%（h=5）、32.47%（h=22）；
+% QLIKE 降低 11.94%、32.29%、28.51%；
+% 22 日优势对 HAR-L / HAR-RS 保持且统计显著；纯图像预测劣于 HAR-RV。
+% 表3.2 主结果；表3.3 对更强基准；表3.4 等损检验；
+% 表3.5 波动率排序保持性；表3.6 换月与合约匹配稳健性；表3.7 分行业异质性
+% （能源/动力煤/农产品油脂强，金属/化工弱）。
+\todo{10页}
+
+\section{机制讨论：形状信息从哪里来}
+\label{sec:ch3-mechanism}
+% 假设 H3.1：形状信息集中于"信息到达不均匀"的品种（政策敏感、天气敏感、库存周期强）。
+% 佐证：行业异质性 + 事件日（政策公告、USDA 报告、库存数据）子样本对比。
+\todo{4页}
+
+\section{学位论文扩充模块（相对小论文的增量）}
+\label{sec:ch3-extensions}
+
+\subsection{可解释性：网络到底看到了什么}
+% Grad-CAM / 遮挡实验：预测贡献在图像时间轴上的分布——尾盘形状是否贡献最大？
+% 与"日内动量/尾盘效应"文献对话。
+\todo{3页 + 图3.3}
+
+\subsection{替代表示的赛马：图像 vs. 原始序列 vs. 工程特征}
+% LSTM/Transformer 直接吃一分钟收益序列；GAF/递归图等替代图像编码；
+% 手工路径特征（日内自相关、到达时间分布、路径曲率）。
+% 目的：证明"图像表示"本身的边际价值，而非深度学习的泛泛优势。
+\todo{4页 + 表3.8}
+
+\subsection{跨市场外推：股指与国债期货}
+% IF/IH/IC/IM 与 T/TF 上重复主规格——形状信息是否商品特有。
+\todo{3页 + 表3.9}
+
+\section{本章小结}
+\todo{1页}
diff --git a/phd-thesis/chapters/ch4-trend-signals.tex b/phd-thesis/chapters/ch4-trend-signals.tex
new file mode 100644
index 0000000..634f9db
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/chapters/ch4-trend-signals.tex
@@ -0,0 +1,96 @@
+% ============================================================
+% 第4章 研究二（独立论文）：价格图像与趋势预测——中国商品期货的CTA择时信号
+%
+% 独立性说明：本章是一篇自足的小论文。研究问题、文献对话、数据描述、
+% 信号构建、策略回测与稳健性全部在本章内部闭合；与第3章仅共享
+% 数据清洗与图像生成代码（基础设施层），不依赖第3章的任何结果。
+% ============================================================
+\chapter{价格图像与趋势预测：中国商品期货的CTA择时信号}
+\label{chap:trend}
+
+\section{引言}
+\label{sec:ch4-intro}
+% 独立的问题与张力（不引用第3章结论作为前提）：
+% CTA 策略的核心是趋势信号，而传统趋势信号——时序动量（TSMOM）、均线交叉、
+% 通道突破——都是对价格路径的标量压缩：TSMOM 只保留过去 h 日累计收益的符号与大小，
+% 均线只保留两条平滑线的相对位置。两个 TSMOM 读数相同的品种-日，
+% 路径可以完全不同（稳步爬升 vs. 暴涨后回吐一半），趋势的"质地"不同，
+% 延续概率未必相同。
+% 文献对话：Jiang-Kelly-Xiu (2023, JF) 证明美股日频 OHLC 图像的 CNN 特征
+% 预测收益并优于标量动量特征；Lo-Mamaysky-Wang (2000, JF) 的技术形态识别传统。
+% 缺口：中国商品期货 × 日内路径图像 × 与完整 CTA 信号族的系统赛马，均为空白。
+% 研究问题（本章自足）：价格路径的形状是否含有传统 CTA 趋势信号之外的
+% 方向性预测信息？该信息能否在真实费率下转化为可交易的择时与轮动收益？
+\todo{5页；配图4.1（TSMOM 读数相同、路径形状不同的两个实例日及其后续收益分布）}
+
+\section{文献综述}
+\label{sec:ch4-lit}
+% 本章独立的小型文献综述（学位论文格式要求每章自足）：
+% (1) 时序动量与 CTA：Moskowitz-Ooi-Pedersen (2012)；商品期货动量的中国证据；
+% (2) 技术分析的学术检验：Lo-Mamaysky-Wang (2000)、Brock-Lakonishok-LeBaron (1992)；
+% (3) 图像方法与深度学习选股/择时：Jiang-Kelly-Xiu (2023) 及后续。
+% 与第2章总综述的关系：总综述给地图，本节只做与本章直接对话的近景。
+\todo{4页}
+
+\section{研究设计}
+\label{sec:ch4-method}
+
+\subsection{标签与图像}
+% 标签：未来 h 日（h ∈ {1, 5, 22}）主力合约超额收益方向（分类主规格）
+% 与幅度（回归对照）；分类概率 p̂ 即信号强度。
+% 图像：窗口内标准化价格路径图（构造规则在本章正文完整陈述，代码与第3章共用，
+% 属基础设施复用，非结果依赖）。
+\todo{3页}
+
+\subsection{基准信号族（传统 CTA 工具箱）}
+% TSMOM(1/3/6/12月)；MA(5,20)、MA(10,60)、MACD；唐奇安通道(20/55日)；
+% 截面动量；对照组：基差（carry）、基差动量（非趋势信息，检验正交性）。
+\todo{3页 + 表4.1（信号定义清单）}
+
+\subsection{模型与训练协议}
+% CNN 分类器；2013--2020 训练验证、2021--2024 样本外；品种池化 vs. 分板块训练；
+% 类别不平衡、随机种子集成、防未来信息泄漏协议。
+\todo{3页}
+
+\subsection{评估协议}
+% 信号层：方向准确率、AUC、IC/RankIC 及衰减曲线；
+% 策略层：品种内择时（含空仓带）与跨品种轮动（p̂ 排序多空 20%）；
+% 毛/净收益（交易所费率表 + 有效价差；费率历史引用第2章数据档案）；
+% 推断：品种聚类 bootstrap；多信号比较用 White 现实性检验 / SPA。
+\todo{3页}
+
+\section{数据}
+\label{sec:ch4-data}
+% 44 个品种一分钟与日频数据（2013--2024）；主力合约拼接与夜盘规则引用第2章；
+% 标签分布与类别均衡性描述。
+\todo{2页 + 表4.2}
+
+\section{实证结果}
+\label{sec:ch4-results}
+% 表4.3 信号层主表：图像信号 vs. 基准族 AUC/IC（分视界）；
+% 表4.4 增量检验：面板回归中图像信号对 TSMOM/MA/突破/截面动量的边际预测力
+%       （H4.1：边际 IC 显著为正）；
+% 表4.5 策略层主表：择时与轮动的毛/净夏普与回撤
+%       （H4.2：净收益层面图像信号不劣于最优传统信号）；
+% 表4.6 信号相关性矩阵（H4.3：图像信号与趋势族低相关、与 carry 族近正交）；
+% 表4.7 异质性：板块 × 波动状态 × 流动性分组。
+\todo{10页}
+
+\section{机器发现的形态与技术分析传统}
+\label{sec:ch4-patterns}
+% (1) Grad-CAM 热区在盈利交易上的时间轴分布（突破点？回撤形态？尾盘？）；
+% (2) 与 Lo-Mamaysky-Wang 核回归形态（头肩顶、双底、旗形等）的重合度：
+%     "机器是否重新发现了技术分析"，以及在经典形态之外发现了什么；
+% (3) 决策树蒸馏：提取 3--5 条可口述规则，画可解释性-性能权衡曲线。
+\todo{5页 + 图4.2 + 表4.8}
+
+\section{稳健性}
+\label{sec:ch4-robust}
+% 换月与合约匹配、剔除涨跌停触板日、剔除费率调整窗口、
+% 图像分辨率与回看窗口敏感性、训练期滚动 vs. 固定、2021 前后子样本。
+\todo{4页}
+
+\section{本章小结}
+% 结论自足收口：形状信息在收益方向端的存在性、幅度、与传统信号的正交性。
+% （不与其他章节做结构性衔接；共同主题由绪论统领。）
+\todo{1页}
diff --git a/phd-thesis/chapters/ch5-vol-managed.tex b/phd-thesis/chapters/ch5-vol-managed.tex
new file mode 100644
index 0000000..6df1957
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/chapters/ch5-vol-managed.tex
@@ -0,0 +1,101 @@
+% ============================================================
+% 第5章 研究三（独立论文）：波动率管理与中国商品期货CTA组合——净成本绩效与容量
+%
+% 独立性说明：本章是一篇自足的小论文。使用标准波动率预测器（滚动RV/EWMA/HAR）
+% 即可完成全部主结果，不依赖第3、4章的任何输出；第3章的图像预测器仅在
+% 扩展小节作为可选预测器出现，删去不影响本章结论。
+% 方法全部为回测与核算，不涉及期权、不涉及因果识别。
+% ============================================================
+\chapter{波动率管理与商品期货CTA组合：净成本绩效与容量}
+\label{chap:volmanaged}
+
+\section{引言}
+\label{sec:ch5-intro}
+% 独立的问题与张力：
+% (1) Moreira-Muir (2017, JF)：按波动率倒数缩放仓位可提高多类股票因子的夏普比；
+%     但 Cederburg 等 (2020, JFE) 质疑其样本外稳健性，Barroso-Detzel (2021, JFE)
+%     证明在美股上交易成本能吃掉大部分收益。
+% (2) 期货市场是波动率管理天然的主场：保证金交易使杠杆调整无需借贷成本、
+%     T+0 与深度流动性使调仓摩擦低、波动率目标本就是 CTA 行业的标准配置
+%     （risk parity / vol targeting 骨架）。换言之，"成本吃掉波动率管理"
+%     这一美股结论在期货市场未必成立——机制上就不同。
+% (3) 中国商品期货上的系统证据缺失：现有中国研究集中于动量策略本身，
+%     对"波动率管理层"的独立贡献、预测器选择的边际价值、以及净成本与容量
+%     均无系统核算。
+% 研究问题（本章自足）：波动率管理能否改进中国商品期货 CTA 策略的净绩效？
+% 需要多精细的波动率预测器？改进能承载多大资金规模？
+\todo{5页}
+
+\section{文献综述}
+\label{sec:ch5-lit}
+% (1) 波动率管理组合：Moreira-Muir、Cederburg-O'Doherty-Wang-Yan、Barroso-Detzel；
+% (2) 动量崩溃与风险管理：Barroso-Santa-Clara (2015)、Daniel-Moskowitz (2016)、
+%     中国商品期货动量崩溃的既有证据；
+% (3) CTA / managed futures：时序动量组合的波动率目标实现（MOP 2012 的 40% 目标波动设定）；
+% (4) 波动率预测器谱系：滚动窗口、EWMA/RiskMetrics、HAR 族——本章检验
+%     "预测器精细度的边际收益"这一实务问题。
+\todo{4页}
+
+\section{研究设计}
+\label{sec:ch5-method}
+
+\subsection{基础策略集}
+% 被管理的策略（全部标准构造，本章内自足定义）：
+% 时序动量 TSMOM(1/3/12月)、截面动量、基差（carry）、基差动量、等权多因子组合。
+\todo{3页 + 表5.1（基础策略毛绩效基线）}
+
+\subsection{波动率管理规则}
+% 两种主流规则：恒定波动率目标 w_t = σ_target/σ̂_t（CTA 业界标准）
+% 与 σ̂² 逆缩放（Moreira-Muir 学术标准）；杠杆上限约束；
+% σ̂ 的三个档位：滚动已实现波动率（20日）、EWMA(λ=0.94)、HAR-RV（日内数据）。
+% 设计要点：3 预测器 × 2 规则 × 6 策略的全矩阵，绩效差异沿两个维度分解——
+% "管理是否有用"与"预测器精细度是否重要"。
+\todo{3页}
+
+\subsection{评估与核算}
+% 指标：净夏普、均值方差效用增益（Δ确定性等价收益）、最大回撤、Calmar、
+% 偏度与最差月份（崩溃防护读数）、换手率；
+% 成本：交易所费率表（含平今仓费率历史）+ 有效价差 + 平方根冲击成本；
+% 推断：滚动窗口夏普差、品种聚类 bootstrap、SPA 多规格校正。
+\todo{3页}
+
+\section{数据}
+\label{sec:ch5-data}
+% 日频结算价与持仓（2013--2024，44品种）为主；一分钟数据仅用于计算 HAR-RV 输入
+% 与有效价差（引用第2章数据档案）；描述统计。
+\todo{2页 + 表5.2}
+
+\section{实证结果}
+\label{sec:ch5-results}
+% 表5.3 主表：6策略 × 2规则 × 3预测器的毛/净夏普与回撤
+%   （H5.1：波动率管理提高毛夏普并显著压缩尾部；
+%    H5.2：期货市场的低调仓成本使增益在净收益层面存活——与 Barroso-Detzel
+%    的美股结论形成机制性对照，本章的核心卖点；
+%    H5.3：预测器边际收益递减——EWMA 相对滚动 RV 改进明显，HAR 相对 EWMA
+%    改进有限；该结论无论方向如何对实务都有信息量，双向可写）；
+% 表5.4 崩溃事件复盘：2015 异常波动、2016 黑色系、2020 疫情、2021 动力煤
+%   干预窗口的逐月损益对比（管理 vs. 未管理）；
+% 表5.5 效用增益与风险画像：偏度改善、条件回撤；
+% 表5.6 成本敏感性：净夏普作为费率倍数（0.5×--3×）的函数；
+% 表5.7 容量：给定夏普衰减容忍度（-20%）反解最大管理规模，
+%   分流动性分层（全品种/剔尾部/仅主流品种）给出容量-绩效边界。
+\todo{12页 + 图5.1（管理前后累计净值与回撤）+ 图5.2（成本敏感性曲线）}
+
+\section{扩展：预测器升级的边际价值}
+\label{sec:ch5-extension}
+% 可选扩展（独立性护栏：删去本节不影响主结论）：
+% 在 σ̂ 档位中加入第3章的图像增强预测器，检验"更准的波动率预测"
+% 在组合层面的货币价值上限；同时加入隐含波动率类代理的讨论（不进主表）。
+% 本节回答的实务问题：波动率预测研究的投入产出比。
+\todo{3页 + 表5.8}
+
+\section{稳健性}
+\label{sec:ch5-robust}
+% 目标波动率水平栅格、杠杆上限敏感性、再平衡频率（日/周/月）、
+% 剔除费率调整窗口（引用第2章政策档案）、子样本（2021前后）、
+% 留一板块法（结论不由单一板块驱动）。
+\todo{4页}
+
+\section{本章小结}
+% 自足收口：波动率管理在中国商品期货上的净价值、够用的预测器档位、容量边界。
+\todo{1页}
diff --git a/phd-thesis/chapters/ch6-conclusion.tex b/phd-thesis/chapters/ch6-conclusion.tex
new file mode 100644
index 0000000..a581727
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/chapters/ch6-conclusion.tex
@@ -0,0 +1,41 @@
+% ============================================================
+% 第6章 结论与展望
+% 职能：分别收口三项独立研究，再在其上做轻量的统一讨论（不强行串联）。
+% ============================================================
+\chapter{结论与展望}
+\label{chap:conclusion}
+
+\section{三项研究的主要结论}
+% 三小节各自独立收口（各约1页）：
+% (1) 研究一（第3章）：日内价格路径形状含有 HAR 方差成分之外的波动率预测信息，
+%     月度视界 MSE 降低 32.47%、QLIKE 降低 28.51%；形状信息与水平信息互补而非替代；
+%     增益集中于能源、动力煤与油脂板块。
+% (2) 研究二（第4章）：图像信号相对传统 CTA 信号族的增量预测力、相关结构与
+%     净费率策略价值。【结论数字待实证】
+% (3) 研究三（第5章）：波动率管理在中国商品期货上的净价值、预测器精细度的
+%     边际贡献、崩溃防护与容量边界。【结论数字待实证】
+\todo{3页}
+
+\section{统一主题下的整体讨论}
+% 轻量整合（半页到1页即可，避免过度连接）：
+% 三项研究从风险端、收益端、组合端分别检验了"高频路径信息对 CTA 策略有价值"
+% 这一共同命题；三组证据相互独立又方向一致，构成对该命题的三角验证。
+% 对量化机构的分工含义：图像特征管道一次建设、两处复用（波动率与方向），
+% 波动率管理层的改造成本低、见效稳。
+\todo{1页}
+
+\section{研究局限}
+% (1) 图像表示的架构依赖性（CNN 结构选择空间未穷尽）；
+% (2) 样本外窗口与中国市场结构变迁（机构化加速）重叠，外推需谨慎；
+% (3) 成本核算中冲击成本依赖平方根律校准，未使用逐笔委托簿数据；
+% (4) 未触及日内执行层（tick 级微观结构信号）。
+\todo{1.5页}
+
+\section{未来研究方向}
+% (1) 多模态扩展：价格图像 + 成交量/持仓通道 + 基本面文本的联合表示；
+% (2) 跨市场迁移：中国商品形态知识与境外市场之间的可迁移性检验；
+% (3) 端到端策略学习：从"预测 + 规则装配"走向直接优化组合目标；
+% (4) 政策评估延伸：第2章整理的品种级费率/保证金调整档案，可与因果识别
+%     方法结合研究交易成本对市场质量与策略收益的因果影响——本文限于篇幅
+%     与主题聚焦未展开，留作独立的后续研究。
+\todo{1.5页}
diff --git a/phd-thesis/main.tex b/phd-thesis/main.tex
new file mode 100644
index 0000000..cb3edb8
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/main.tex
@@ -0,0 +1,68 @@
+% !TeX program = xelatex
+% ============================================================
+% 博士学位论文骨架（内容写作版）
+% 《日内信息、波动率与可实施性——来自中国期货市场的研究》
+% Intraday Information, Volatility, and Implementability:
+% Essays on Chinese Futures Markets
+%
+% 说明：
+% 1. 本文件为自包含 ctexbook 骨架，用于内容写作阶段，xelatex 编译。
+% 2. 正式排版阶段请迁移到同济大学硕博士模板：
+%    https://github.com/marquistj13/TongjiThesis
+%    章节文件（chapters/*.tex）设计为可直接 \include 进该模板。
+% ============================================================
+\documentclass[zihao=-4, scheme=chinese, oneside]{ctexbook}
+
+\usepackage[a4paper, top=3.0cm, bottom=2.5cm, left=3.0cm, right=2.5cm]{geometry}
+\usepackage{amsmath, amssymb, bm}
+\usepackage{graphicx}
+\usepackage{booktabs}
+\usepackage{longtable}
+\usepackage{caption}
+\usepackage{subcaption}
+\usepackage[colorlinks=true, linkcolor=black, citecolor=blue, urlcolor=blue]{hyperref}
+\usepackage{natbib}   % 正式版切换为 biblatex-gb7714-2015
+\usepackage{setspace}
+\onehalfspacing
+
+% ---------- 常用命令 ----------
+\newcommand{\RV}{\mathrm{RV}}
+\newcommand{\E}{\mathbb{E}}
+\newcommand{\todo}[1]{\textcolor{red}{【待补：#1】}}
+\usepackage{xcolor}
+
+\title{日内信息、波动率与可实施性\\——来自中国期货市场的研究}
+\author{（作者姓名）\\ 同济大学经济与管理学院}
+\date{\today}
+
+\begin{document}
+
+% ---------- 封面（正式版由模板 cls 生成，此处占位） ----------
+\maketitle
+
+% ---------- 摘要 ----------
+\frontmatter
+\include{chapters/abstract}
+
+\tableofcontents
+
+% ---------- 正文 ----------
+\mainmatter
+\include{chapters/ch1-introduction}
+\include{chapters/ch2-literature-institutions}
+\include{chapters/ch3-price-images}
+\include{chapters/ch4-trend-signals}
+\include{chapters/ch5-vol-managed}
+\include{chapters/ch6-conclusion}
+
+% ---------- 参考文献 ----------
+\backmatter
+\bibliographystyle{apalike}
+\bibliography{references}
+
+% ---------- 附录占位 ----------
+% \appendix
+% \include{chapters/appendix-a-data}
+% \include{chapters/appendix-b-robustness}
+
+\end{document}
diff --git a/phd-thesis/references.bib b/phd-thesis/references.bib
new file mode 100644
index 0000000..104e4c9
--- /dev/null
+++ b/phd-thesis/references.bib
@@ -0,0 +1,304 @@
+% ============================================================
+% 种子文献库：确定条目为经典文献；带 TODO 注释的条目字段待核对补全。
+% 正式提交时切换 biblatex-gb7714-2015，中文文献另行补录。
+% ============================================================
+
+% ---------- 已实现波动率与 HAR 族（第3、5章） ----------
+
+@article{andersen2003realized,
+  author  = {Andersen, Torben G. and Bollerslev, Tim and Diebold, Francis X. and Labys, Paul},
+  title   = {Modeling and Forecasting Realized Volatility},
+  journal = {Econometrica},
+  year    = {2003},
+  volume  = {71},
+  number  = {2},
+  pages   = {579--625}
+}
+
+@article{corsi2009har,
+  author  = {Corsi, Fulvio},
+  title   = {A Simple Approximate Long-Memory Model of Realized Volatility},
+  journal = {Journal of Financial Econometrics},
+  year    = {2009},
+  volume  = {7},
+  number  = {2},
+  pages   = {174--196}
+}
+
+@article{corsi2012discrete,
+  author  = {Corsi, Fulvio and Ren{\`o}, Roberto},
+  title   = {Discrete-Time Volatility Forecasting with Persistent Leverage Effect and the Link with Continuous-Time Volatility Modeling},
+  journal = {Journal of Business \& Economic Statistics},
+  year    = {2012},
+  volume  = {30},
+  number  = {3},
+  pages   = {368--380}
+}
+
+@incollection{barndorff2010semivariance,
+  author    = {Barndorff-Nielsen, Ole E. and Kinnebrock, Silja and Shephard, Neil},
+  title     = {Measuring Downside Risk: Realised Semivariance},
+  booktitle = {Volatility and Time Series Econometrics: Essays in Honor of Robert F. Engle},
+  publisher = {Oxford University Press},
+  year      = {2010},
+  pages     = {117--136}
+}
+
+@article{patton2015good,
+  author  = {Patton, Andrew J. and Sheppard, Kevin},
+  title   = {Good Volatility, Bad Volatility: Signed Jumps and the Persistence of Volatility},
+  journal = {Review of Economics and Statistics},
+  year    = {2015},
+  volume  = {97},
+  number  = {3},
+  pages   = {683--697}
+}
+
+@article{bollerslev2016exploiting,
+  author  = {Bollerslev, Tim and Patton, Andrew J. and Quaedvlieg, Rogier},
+  title   = {Exploiting the Errors: A Simple Approach for Improved Volatility Forecasting},
+  journal = {Journal of Econometrics},
+  year    = {2016},
+  volume  = {192},
+  number  = {1},
+  pages   = {1--18}
+}
+
+@article{engle1993measuring,
+  author  = {Engle, Robert F. and Ng, Victor K.},
+  title   = {Measuring and Testing the Impact of News on Volatility},
+  journal = {Journal of Finance},
+  year    = {1993},
+  volume  = {48},
+  number  = {5},
+  pages   = {1749--1778}
+}
+
+@article{glosten1993relation,
+  author  = {Glosten, Lawrence R. and Jagannathan, Ravi and Runkle, David E.},
+  title   = {On the Relation between the Expected Value and the Volatility of the Nominal Excess Return on Stocks},
+  journal = {Journal of Finance},
+  year    = {1993},
+  volume  = {48},
+  number  = {5},
+  pages   = {1779--1801}
+}
+
+@article{xu2025tvphar,
+  author  = {Xu, TODO},
+  title   = {TODO: 时变参数 HAR 相关论文（小论文引用 xu2025tvphar，待补全}},
+  journal = {TODO},
+  year    = {2025},
+  note    = {TODO: 核对小论文参考文献后补全}
+}
+
+% ---------- 价格图像与机器学习（第3、4章） ----------
+
+@article{jiang2023price,
+  author  = {Jiang, Jingwen and Kelly, Bryan T. and Xiu, Dacheng},
+  title   = {(Re-)Imag(in)ing Price Trends},
+  journal = {Journal of Finance},
+  year    = {2023},
+  volume  = {78},
+  number  = {6},
+  pages   = {3193--3249}
+}
+
+@article{ren2024seeing,
+  author  = {Ren, TODO},
+  title   = {TODO: 小论文引用 ren2024seeing（图像方法预测趋势），待补全},
+  journal = {TODO},
+  year    = {2024},
+  note    = {TODO: 核对小论文参考文献后补全}
+}
+
+@article{betz2023best,
+  author  = {Betz, TODO},
+  title   = {TODO: 小论文引用 betz2023best（图像变换改进波动率预测），待补全},
+  journal = {TODO},
+  year    = {2023},
+  note    = {TODO: 核对小论文参考文献后补全}
+}
+
+@article{huang2024bitcoin,
+  author  = {Huang, TODO},
+  title   = {TODO: 小论文引用 huang2024bitcoin（比特币波动率图像预测），待补全},
+  journal = {TODO},
+  year    = {2024},
+  note    = {TODO: 核对小论文参考文献后补全}
+}
+
+@article{lo2000foundations,
+  author  = {Lo, Andrew W. and Mamaysky, Harry and Wang, Jiang},
+  title   = {Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation},
+  journal = {Journal of Finance},
+  year    = {2000},
+  volume  = {55},
+  number  = {4},
+  pages   = {1705--1765}
+}
+
+@article{brock1992simple,
+  author  = {Brock, William and Lakonishok, Josef and LeBaron, Blake},
+  title   = {Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns},
+  journal = {Journal of Finance},
+  year    = {1992},
+  volume  = {47},
+  number  = {5},
+  pages   = {1731--1764}
+}
+
+% ---------- 商品期货与 CTA（第4、5章） ----------
+
+@article{moskowitz2012time,
+  author  = {Moskowitz, Tobias J. and Ooi, Yao Hua and Pedersen, Lasse Heje},
+  title   = {Time Series Momentum},
+  journal = {Journal of Financial Economics},
+  year    = {2012},
+  volume  = {104},
+  number  = {2},
+  pages   = {228--250}
+}
+
+@article{bessembinder1992futures,
+  author  = {Bessembinder, Hendrik},
+  title   = {Systematic Risk, Hedging Pressure, and Risk Premiums in Futures Markets},
+  journal = {Review of Financial Studies},
+  year    = {1992},
+  volume  = {5},
+  number  = {4},
+  pages   = {637--667}
+}
+
+@article{gorton2006facts,
+  author  = {Gorton, Gary and Rouwenhorst, K. Geert},
+  title   = {Facts and Fantasies about Commodity Futures},
+  journal = {Financial Analysts Journal},
+  year    = {2006},
+  volume  = {62},
+  number  = {2},
+  pages   = {47--68}
+}
+
+@article{prokopczuk2016jumps,
+  author  = {Prokopczuk, Marcel and Symeonidis, Lazaros and Wese Simen, Chardin},
+  title   = {Do Jumps Matter for Volatility Forecasting? Evidence from Energy Markets},
+  journal = {Journal of Futures Markets},
+  year    = {2016},
+  volume  = {36},
+  number  = {8},
+  pages   = {758--792}
+}
+
+@article{ma2019oil,
+  author  = {Ma, TODO},
+  title   = {TODO: 小论文引用 ma2019oil（原油波动率预测），待补全},
+  journal = {TODO},
+  year    = {2019},
+  note    = {TODO: 核对小论文参考文献后补全}
+}
+
+@article{jiang2017volatility,
+  author  = {Jiang, TODO},
+  title   = {TODO: 小论文引用 jiang2017volatility（中国商品期货波动率），待补全},
+  journal = {TODO},
+  year    = {2017},
+  note    = {TODO: 核对小论文参考文献后补全}
+}
+
+@article{cotter2023commodity,
+  author  = {Cotter, John and TODO},
+  title   = {TODO: 小论文引用 cotter2023commodity，待补全},
+  journal = {TODO},
+  year    = {2023},
+  note    = {TODO: 核对小论文参考文献后补全}
+}
+
+@article{wang2024predictability,
+  author  = {Wang, TODO},
+  title   = {TODO: 小论文引用 wang2024predictability（商品期货可预测性），待补全},
+  journal = {TODO},
+  year    = {2024},
+  note    = {TODO: 核对小论文参考文献后补全}
+}
+
+@article{boons2019basis,
+  author  = {Boons, Martijn and Prado, Melissa Porras},
+  title   = {Basis-Momentum},
+  journal = {Journal of Finance},
+  year    = {2019},
+  volume  = {74},
+  number  = {1},
+  pages   = {239--279}
+}
+
+% ---------- 波动率管理与策略评估（第5章） ----------
+
+@article{moreira2017volatility,
+  author  = {Moreira, Alan and Muir, Tyler},
+  title   = {Volatility-Managed Portfolios},
+  journal = {Journal of Finance},
+  year    = {2017},
+  volume  = {72},
+  number  = {4},
+  pages   = {1611--1644}
+}
+
+@article{cederburg2020performance,
+  author  = {Cederburg, Scott and O'Doherty, Michael S. and Wang, Feifei and Yan, Xuemin Sterling},
+  title   = {On the Performance of Volatility-Managed Portfolios},
+  journal = {Journal of Financial Economics},
+  year    = {2020},
+  volume  = {138},
+  number  = {1},
+  pages   = {95--117}
+}
+
+@article{barroso2021limits,
+  author  = {Barroso, Pedro and Detzel, Andrew},
+  title   = {Do Limits to Arbitrage Explain the Benefits of Volatility-Managed Portfolios?},
+  journal = {Journal of Financial Economics},
+  year    = {2021},
+  volume  = {140},
+  number  = {3},
+  pages   = {744--767}
+}
+
+@article{barroso2015momentum,
+  author  = {Barroso, Pedro and Santa-Clara, Pedro},
+  title   = {Momentum Has Its Moments},
+  journal = {Journal of Financial Economics},
+  year    = {2015},
+  volume  = {116},
+  number  = {1},
+  pages   = {111--120}
+}
+
+@article{daniel2016momentum,
+  author  = {Daniel, Kent and Moskowitz, Tobias J.},
+  title   = {Momentum Crashes},
+  journal = {Journal of Financial Economics},
+  year    = {2016},
+  volume  = {122},
+  number  = {2},
+  pages   = {221--247}
+}
+
+@article{novymarx2016taxonomy,
+  author  = {Novy-Marx, Robert and Velikov, Mihail},
+  title   = {A Taxonomy of Anomalies and Their Trading Costs},
+  journal = {Review of Financial Studies},
+  year    = {2016},
+  volume  = {29},
+  number  = {1},
+  pages   = {104--147}
+}
+
+@techreport{bonelli2019capacity,
+  author      = {Bonelli, Maxime and Landier, Augustin and Simon, Guillaume and Thesmar, David},
+  title       = {The Capacity of Trading Strategies},
+  institution = {HEC Paris},
+  type        = {Working Paper},
+  year        = {2019},
+  note        = {SSRN 2585399}
+}