Ledoit-Wolf 协方差收缩:把样本协方差的噪声压回信号
样本协方差矩阵在 p 接近 n 时大半是噪声:最小方差组合权重会被压进少数几只股票、矩阵变得病态、样本外方差爆炸。Ledoit-Wolf(2004) 用解析线性收缩把样本协方差 Σ̂ 拉向一个结构化目标 F(清掉相关性、保留方差),自动算出最优收缩强度 δ。合成 30 资产 250 天里,精确收缩把样本 Σ 的条件数从 25.1 压到 11.3(降 2.2×)、Frobenius 误差从 2.22 降到 2.01,样本外最小方差组合更稳。附完整 Python 与六类真实陷阱(高阶)。