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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。