随机矩阵理论去噪：用 Marchenko-Pastur 边界剪掉协方差里的噪声特征值
N=100 只资产、T=252 天，样本相关矩阵的特征值里只有 3 个尖峰是真信号，噪声体占了迹的 59%。Marchenko-Pastur 定律给出纯噪声特征值的精确活动范围 [λ⁻, λ⁺]，越界的才配叫信号——把界内的噪声特征值压平成均值，尖峰原样保留，就是 RMT 去噪。实测最小方差组合：T=126 时样本协方差 OOS 波动率 24.1%，MP 裁剪直接砍到 12.6%，比 Ledoit-Wolf（14.5%）更狠，理论最优 11.1%。与 LW 收缩的本分工：数据极端稀缺时 MP 裁剪的谱手术更精准，数据充裕时两者殊途同归。附完整 Python 与裁剪保迹、相关口径、q>1 等工程细节（中阶）。