模糊厌恶与最大最小投资组合：用 worst-case 期望把『我可能看错了』写进优化目标
均值-方差只优化一个点估计的预期收益，等于默认『我对市场收益的看法百分之百正确』。模糊厌恶（ambiguity aversion）把『我可能看错了』显式写进目标函数：在最坏-case 的预期收益下做最大最小决策。本文用 numpy 从零实现 Garlappi-Uppal-Wang 凸组合形式，在 40 资产 / 2 因子合成数据上证明：模糊厌恶组合的 OOS 回撤 −1.65% 优于切线组合的 −2.03%，年化 Sharpe 3.48 也更高，且权重集中度（HHI）随厌恶系数单调下降。附完整 Python 与三张真实计算图。