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提出 Causal Market Simulator：一种基于因果先验训练的连续时间 Prior-Data Fitted Network，用于估计交易的因果市场冲击，显著缓解了经典 Almgren–Chriss 等回归模型在信息性流导致混杂时的偏差，并在模拟订单簿及 BTC/ETH/SOL 永续合约与 Nasdaq 股票数据上展示了正向的因果迁移证据。