Portfolio Optimization Lab
让你的持仓，
经过一次严谨的优化检验。
01添加组合信息
输入股票代码和持仓股数，点击计算查看分析| # | 股票代码 | 持仓股数 (股) |
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普通 MV 参数 ?
登录后可调整普通 MV 参数。
「合并个股为篮子」开启后，多只个股会被归并为单一合成资产（个股篮子）参与均值-方差优化；关闭则每只个股各自独立成 sleeve。此设置只影响普通 MV，NCO、HRP、RP 等模型沿用各自当前设置。「单资产上限」限制任一资产的最高权重（默认 25%；预设 20/25/30/35/40/50%，或自定义）。「按标的调整预期收益」可在系统参考收益之外对单个标的叠加年化收益调整（%，输入 9 即 9%），仅作用于普通 MV 中依赖预期收益的路径（最大夏普），纯最小方差、NCO、HRP、RP 不受影响；留空 = 用系统值，清空某行 = 删除该标的调整。
可行性预检：若「有效资产数 × 单资产上限 < 100%」，普通 MV 将直接给出「权重上限不足」提示而非求解；若恰好 = 100%，则唯一可行组合为等权（由约束唯一确定）；只有 > 100% 才真正调用求解器。
可行性预检：若「有效资产数 × 单资产上限 < 100%」，普通 MV 将直接给出「权重上限不足」提示而非求解；若恰好 = 100%，则唯一可行组合为等权（由约束唯一确定）；只有 > 100% 才真正调用求解器。
按标的调整预期收益 (%)
留空 = 不调整；清空某行 = 删除该标的调整。
总市值—
持仓数量—
最大权重—
02按持仓分布
03组合优化 · 5 类优化器
总览 · 计算说明
使用 skfolio + yfinance 近 10 年历史数据，月收益率 + Ledoit-Wolf 收缩协方差 + L2 软正则（gamma=1） + 统一 25% 单标的集中度上限（③ NCO 除外：嵌套聚类结构本身分散，且单资产簇强加上限会使外层求解不可行）。相关性 |r| ≥ 0.95 的「克隆」标的自动合并为单个代表参与优化；现金类与 crypto 不参与优化。
风险贡献：每张权重表新增「风险贡献」一列 = 该资产占组合总波动的比例（Σ = 100%，标准 Euler 风险分解），用来判断谁在主导组合风险。下面 5 个分区分别给出各优化器的原理与参数。
使用 skfolio + yfinance 近 10 年历史数据，月收益率 + Ledoit-Wolf 收缩协方差 + L2 软正则（gamma=1） + 统一 25% 单标的集中度上限（③ NCO 除外：嵌套聚类结构本身分散，且单资产簇强加上限会使外层求解不可行）。相关性 |r| ≥ 0.95 的「克隆」标的自动合并为单个代表参与优化；现金类与 crypto 不参与优化。
风险贡献：每张权重表新增「风险贡献」一列 = 该资产占组合总波动的比例（Σ = 100%，标准 Euler 风险分解），用来判断谁在主导组合风险。下面 5 个分区分别给出各优化器的原理与参数。
04详细持仓
| 代码 | 市值 (HKD) | 权重 | 累计占比 |
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