Trading-Session Return Decomposition (跨时区收益分解)
把一个 24 小时连续交易资产（黄金、白银、原油、外汇）的累计收益按时区 分段切分后归因到各交易时段上，以回答"价格到底在哪个时区被定"的问题。
核心方法
把 UTC 一天拆成 N 个 UTC 定义的 session（通常是 Asia / Europe / US），按时序链把各 session 的 log 收益相加正好等于总 log 收益（这是该方法"可加分解"的来源 — 与 Lou, Polk & Skouras 2019 在 equity 上的 overnight/intraday 二分同源，但在 24 小时商品市 场被推广为多段分解）。
Wei (2026) 对黄金/白银用的三段划分：
| Session | UTC 窗口 | 小时 bar | 对应本地时段 |
|---|---|---|---|
| Asia | 00:00–08:00 | 00–07 | 北京 08:00–16:00 / 东京 09:00–17:00（SGE/SHFE/TOCOM） |
| Europe | 08:00–14:30 | 08–14 | 伦敦上午+下午（LBMA 主导） |
| US + late | 14:30–24:00 | 15–23 | 纽约 09:30–24:00（COMEX + 21-24 盘后） |
session 收益定义为 r_{t,s} = P_{t,\text{last}(s)} / P_{t-1,\text{last}(s-1)} - 1，周 末/节假日由链式规则自动跨接。每个 session 的 cumulative log return 之和等于总样本 log return，因此 contribution share（session 累计 / 总累计）天然归一到 100%（可有负贡献）。
关键发现（Wei 2026, XAU/USD + XAG/USD, 2024-07-22 ~ 2026-08-07）
| 金属 | Asia 贡献 | Europe 贡献 | US 贡献 | 累计总收益 |
|---|---|---|---|---|
| Gold | +77.2% | +36.2% | −13.4% | +81% |
| Silver | +61.7% | +46.6% | −8.2% | +119% |
结构性发现：
- 亚洲段是边际定价段：每个日历年都为正贡献；US 段波动最高但累计为负 — 信息处理 ≠ 收益产生（session-level 的"volatility-drift decoupling"）。
- 2026 校正几乎完全发生在 US 段：gold US -0.169 log 点 vs Asia +0.114；silver US −0.423 vs Asia +0.179 — 即 2026 correction 完全是 US-driven，Asia 持续累积。
- lag-1 自相关入 Asia session 集中：gold +0.13, silver +0.12；入 Europe / US 段近零或负 — 短期 momentum 是 入亚洲 而非"按本地时间延续"的。
与既有文献的衔接
| 文献 | 视角 | 关系 |
|---|---|---|
| Lou, Polk & Skouras (2019) JFE | 股票 overnight vs intraday 二分；tug-of-war clienteles | 直接方法学母体；本文是它在 24h 商品市场的多段推广 |
| Bondarenko & Muravyev (2023) Management Science | 时钟时钟时钟 — 收益在特定钟点累积 | 提供"US 段高方差无收益"的微观结构锚点 |
| Sobti, Sehgal & Ilango (2021) IRFA | 5 段黄金信息份额；Shanghai 占 15-26% | 信息份额视角；本文给 return contribution 视角 |
| Hauptfleisch, Putniņš & Lucey (2016) JFM | NY > London 信息份额 | 给出"US 仍是信息处理核心"的对照 |
| Haupt (2025) 非同行评议 | LBMA AM/PM fixes 二段拆解 | 直接前置；本文用连续 hourly chain 做学术化版本 |
| Watkins & McAleer (2018) | Tokyo liquidity-driven / NY informed | 给出"US 段 informed but mean-reverting"的解释脚手架 |
与 Information Share 的关键区别
| 指标 | 度量 | 在 Wei 2026 样本上 |
|---|---|---|
| Information share (Hasbrouck / Gonzalo-Granger) | 哪个市场对价格发现（方差分解）贡献大 | Hauptfleisch 2016: NY > London |
| Return contribution | 哪个 session 对累计 log 收益贡献大 | Wei 2026: Asia > Europe > US（且 US 为负） |
两个指标可以背离：US 段在信息处理上占主导但累计收益为负；意味着 news 既可 以上行也可以下行进入 US 时段，而 Asia 段的买盘是持续的方向性而非噪声。这个背离 本身是有用的诊断 — 它揭示了"被 priced in 的信息"和"决定方向的资金流"是两件不同的事。
局限（Wei 2026 自陈）
- 样本短：仅 2.04 年（2024H2–2026H1），且完全处在一段历史性单边牛市中
- 数据源：Stooq 小时级只到 ~2 年；COMEX 期货因 API rate-limit 切换到 spot XAU/USD； spot-futures basis 存在但 session 结构应该相同
- ±1 小时时间戳歧义：bar 边界标 open-time 还是 close-time 不确定，但 session 窗口 宽 6.5–8 小时，远超这个扰动
- 回测 0.02% 成本：不含 market impact；高波动时段实际成本可能更高
- 样本内评估：未做严格 out-of-sample 验证
对 quant-wiki 的启示
- 执行 timing 是隐性成本 — 西方资产通过 London/NY 时段进入一个系统性 Asia 定价 的资产，本身就是一个成本项。Lou-Polk-Skouras 的"clientele-based timing cost"在 跨境商品配置上量化成立。
- 回测需分时区拆解 — 商品策略 backtest 报告一个汇总 Sharpe 会掩盖 Asia / US 的截然不同表现；Wei 2026 的 silver US-only long-short 净 -19.0% ann 是典型例子。
- regime-aware momentum — session 级 momentum 集中在入 Asia 段；这一信号是 TSMOM 的 session 化变种，本质是 Lou-Polk-Skouras clientele 框架的应用层。
- CTA / TSMOM 的回测"窗口"含义 — 经典 TSMOM 用日/周/月收益，"凌晨/下午"被 抹平。对于 24h 商品，session-level momentum 暴露了 TSMOM 看不到的 intraday 客户 结构信号。