神经组合优化 Pointer Net：用 seq2seq 直接输出排序权重
传统 Markowitz 输出连续权重，但『选几只、选哪几只』本质是一个组合优化+排序问题。Pointer Net 把候选资产列表视为序列、用 attention 机制学会输出排列——直接产出 K 个选中的下标、从排序里导出权重。本文从 Pointer 机制的 softmax attention 出发，用 numpy+scipy 从零实现 Pointer-style scorer，在 8 资产 + 双因子的合成数据上对比 Equal-Weight/Markowitz/Risk-Parity，Pointer Net 的样本外 Sharpe 中位数 1.62、IQR 窄到 0.28，跑赢 Markowitz（1.05）53%。附完整 Python 与三张真实计算图。