ρ = +0.99
日级 c1 高峰总数 vs cov_c1（截面 1% 覆盖率，n=10 天）
ρ = +0.90
vs 全市场逐笔笔数 n_total_trades；vs qvol_001（0.1% 大单阈值）为 −0.88
ρ = +0.79
每股小峰个数_mean vs 每股 c1 高峰数（pooled n=48,889）
+0.62 / 93%
同股跨日 Spearman 中位（5,614 只，93% 为正）——"事件越多、每个高峰的小峰越多"

每股 c1 高峰数分布（三分位组内分位均值）

稀薄组（3 低迷日，日均 14.3–14.7 万高峰）· 中等组（1 低迷 + 2 极端，18.2–25.5 万）· 稠密组（2 常态 + 2 活跃，31.9–36.6 万）
对数纵轴：事件密度抬高的是整个每股分布——中位数从 13 个抬到 47 个（3.6 倍），p90 从 87 抬到 171（2 倍），p99 趋同于 ~230（每股当日高峰数饱和上限）。

跟随结构特征中位数：相对稀薄组（=100）

c1 套每股特征在三分位组下的相对水平（小峰成交量总和比值 ×100；成交量峰度另列）
事件稠密日每个高峰的跟随结构更"丰满"：小峰更多（2.04→2.70 个）、间隔更长（5.1→7.5 秒）、小峰量占比更高（0.62→0.86）；成交量峰度中位 0.00→−0.19（小峰量分布更均匀）。三组两两差异均显著（Mann–Whitney p ≤ 1e-14）。

日级：事件密度是市场状态的函数（Spearman，n=10）

c1/c3/c4 三套密度在日级几乎完全共线（排序一致）；c2（turnover 版）不同步：vs tot_vol +0.83、vs cov_c1 仅 +0.73。20250327（常态）密度 31.9 万反超极端日 20241108（25.5 万）——因为当日 0.1% 大单阈值 qvol_001 仅 7.6 万手（极端日为 22.2 万手），阈值低 → 高峰多。
剔除规模后密度差仍在：每万笔高峰数中位 11.5（稀薄）→ 22.0（稠密）。但稀薄日分布极右偏（均值 197 vs 中位 11.5）：少数股票大单异常密集。