第 21 章来源与实际读取范围

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读取主体说明（统筹者 Claude 最终检查时补记）。 本章正文初稿由 AGY 写作 worker（gemini-3.8-flash-high，会话 b0306754-5143-4551-8288-e79956a1af48）按 Claude 的 brief 撰写。下列 Ledoit–Wolf、Maillard–Roncalli–Teiletche、He–Litterman、Kelly、DeMiguel–Garlappi–Uppal、Sharpe、Lesniewski 的读取范围由 Claude 在本轮实际下载/提取并阅读（pdftotext、Tavily Extract、Kelly 扫描页渲染为图片后目读），并写入 brief；worker 的回复称已读，但没有提供独立的访问记录，因此不能把它算作第二次独立阅读。Boyd–Vandenberghe §9.5.1–9.5.2 由 Claude 在最终检查时从作者主页 PDF（https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf）提取核对。所列 DOI 由 Claude 用 doi.org 解析确认可跳转到出版方页面（未阅读出版方页面内容）。

CH21_LEDOITWOLF2004

Olivier Ledoit and Michael Wolf, “A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices,” Journal of Multivariate Analysis, 88(2), 365–411, 2004. DOI: 10.1016/S0047-259X(03)00096-4。

实际操作：读取作者主页托管的工作论文版 PDF：http://www.ledoit.net/ole1a.pdf（2001 年 2 月版，共 43 页）。读取范围：

§2.1 Lemma 2.1、Theorem 2.1：二次损失函数、以 $p$ 归一化的 Frobenius 范数定义、渐近最优线性组合 $\Sigma^* = \frac{\beta^2}{\delta^2} \mu I + \frac{\alpha^2}{\delta^2} S$ 及其几何分解 $\alpha^2 + \beta^2 = \delta^2$ ；
§3 Lemma 3.2–3.5 与式（14）可行估计量 $\hat\Sigma^* = \frac{b^2}{d^2} m I + (1 - \frac{b^2}{d^2}) S$ ；
§4.1 式（21）的收缩强度截断；
未逐行核对附录中的严密大维随机矩阵收敛定理证明；期刊终稿未读。

支持范围：支持本章 Frobenius 范数归一化约定、缩放单位阵目标 $mI$ 、在理论无偏矩条件下的风险分解及实际除数 $T$ 估计量的渐近构造（用样本均值中心化时有限样本有偏）、收缩强度估计公式 $\bar{b}^2/d^2$ 、截断规则与非零目标尺度、正收缩强度下的正定性质。与 scikit-learn 的 ledoit_wolf 实现核对一致。

CH21_MRT2009

Sébastien Maillard, Thierry Roncalli, and Jérôme Teiletche, “On the properties of equally-weighted risk contributions portfolios,” Journal of Portfolio Management, 36(4), 60–70, 2010. DOI: 10.3905/jpm.2010.36.4.060。

实际操作：读取作者托管的 2009 年 5 月工作论文版本 PDF：http://www.thierry-roncalli.com/download/erc.pdf。读取范围：

§1–§2：组合波动率一阶齐次性的 Euler 分解、边际风险贡献与总风险贡献定义（式 1–2）；
§3.1–§3.3：两资产等风险贡献解 $w_1/w_2 = \sigma_2/\sigma_1$ 及其与相关系数无依性；常相关资产下的逆波动率解；基于资产 beta 的表现形式（式 5）；
§3.4：带 $\sum_i\ln x_i\ge c$ 约束的最小波动表述（式 7–8）及波动率排序 $\sigma_{mv} \le \sigma_{erc} \le \sigma_{1/n}$ （证明在附录 A.3，未读）。本章使用的无约束对数障碍目标 $\tfrac12\mathbf{y}^\top\Sigma\mathbf{y}-\sum b_i\ln y_i$ 是该约束形式的拉格朗日对应，由本章推导，不是原文式子；
§3.5：等风险贡献组合在何种严格条件下等价于最大 Sharpe 比率切点组合；
§4.1：四资产数例（ $\sigma = [10\%, 20\%, 30\%, 40\%]$ ，特定相关矩阵），本章测试已逐一复现该例中 1/N、长仓最小方差与 ERC 的全部权重与风险贡献份额；
未读 §4.2 实证部分与附录数学证明；期刊终稿未读。

支持范围：支持 Euler 分解、边际与绝对风险贡献、两资产和常相关解析解、波动率单调性定理、凸规划表述及四资产数值基准。

CH21_HELITTERMAN1999

Guangliang He and Robert Litterman, “The Intuition Behind Black-Litterman Model Portfolios,” Goldman Sachs Asset Management Research, 1999. Duke 大学托管副本：https://people.duke.edu/~charvey/Teaching/BA453_2006/GS_The_intuition_behind.pdf。

实际操作：读取 Duke 大学托管的 PDF 全文。读取范围：

摘要与正文机制说明：反向优化导出均衡期望收益 $\boldsymbol{\Pi} = \delta \Sigma \mathbf{w}_{mkt}$ ；
Appendix B：先验分布 $\boldsymbol{\mu} \sim N(\boldsymbol{\Pi}, \tau \Sigma)$ ；观点矩阵 $P \boldsymbol{\mu} = \mathbf{Q} + \boldsymbol{\varepsilon}$ ， $\boldsymbol{\varepsilon} \sim N(\mathbf{0}, \Omega)$ ；
后验均值更新公式 $\boldsymbol{\mu}_{BL} = \boldsymbol{\Pi} + \tau \Sigma P^\top (P \tau \Sigma P^\top + \Omega)^{-1} (\mathbf{Q} - P\boldsymbol{\Pi})$ ；
权重倾斜解 $\mathbf{w}^* = (\delta \Sigma)^{-1}\boldsymbol{\mu}_{BL} = \mathbf{w}_{mkt} + P^\top \boldsymbol{\lambda}$ ；
脚注中观点方差校准 $\Omega = \operatorname{diag}(\tau P \Sigma P^\top)$ 及全球组合参数 $\delta = 2.5$ ；
未逐页复核其具体的跨国股票与外汇资产数值案例；Black & Litterman (1992, FAJ) 原文未取得，不能称已读。

支持范围：支持反向优化均衡收益定义、分块高斯条件更新的增益形式（容许奇异观点协方差 $\Omega$ ，但更新矩阵 $P\tau\Sigma P^\top+\Omega$ 必须可逆）、观点方差对角校准公式，以及权重倾斜仅发生在观点跨度空间 $P^\top$ 的正交性质。

CH21_KELLY1956

J. L. Kelly, Jr., “A New Interpretation of Information Rate,” Bell System Technical Journal, 35(4), 917–926, 1956. DOI: 10.1002/j.1538-7305.1956.tb03809.x。Archive.org 扫描版：https://archive.org/details/bstj35-4-917。

实际操作：读取 Archive.org 扫描件的印刷页 919–920。读取范围：

印刷页 919：长期资本对数增长率定义 $G = \lim_{N\to\infty} \frac{1}{N}\log \frac{V_N}{V_0}$ ；
印刷页 920：二元二项赌注式 $G = q \log(1 + \ell) + p \log(1 - \ell)$ ；一阶条件 $1 + \ell = 2q$ ， $1 - \ell = 2p$ ；最大增长率 $G_{\max} = 1 + p\log p + q\log q$ ；破产概率与财富渐近增长的讨论；
原文其余通信信道与编码定理页面未读。
记号必须映射：Kelly 原文以 $q$ 代表获胜（正确）概率、 $p$ 代表失败（错误）概率、 $\ell$ 代表下注比例。现代金融与本章以 $p$ 代表胜率、 $1-p$ 代表负率、 $f$ 代表下注比例，记号与原文互为对偶，正文已做明确对照说明。

支持范围：支持二元下注的期望对数增长目标与偶数赔率下的最优比例（原文 1+ℓ=2q）。一般净赔率 b 的公式、双倍 Kelly 增长率为负的数值（−0.000138）、高斯二次近似与分数 Kelly 的 75%/25% 结论由本章推导和代码计算，不归因于 Kelly 原文。

CH21_DGU2009

Victor DeMiguel, Lorenzo Garlappi, and Raman Uppal, “Optimal versus naive diversification: How inefficient is the 1/N portfolio strategy?” Review of Financial Studies, 22(5), 1915–1953, 2009. DOI: 10.1093/rfs/hhm075。

实际操作：读取 2006 年 6 月 NBER 会议工作论文稿：https://users.nber.org/~confer/2006/si2006/ap/uppal.pdf。读取范围：

摘要：估计误差对样本均值与样本协方差的破坏，以及 1/N 朴素分散在多数据集中的基准表现；
§3 实证方法设计：滚动估计窗口 $M = 60$ 与 $M = 120$ ；样本外 Sharpe 比率评估公式（式 10）；
换手率定义（式 13）：明确采用再平衡前漂移权重（pre-trade drifted weights）计算净值变动比例；
期刊终审出版版本未逐字精读；文中所涉跨数据集具体统计数字不作为本章实证数据直接引用，实证以本项目的 Project 3 重新计算结果为准。

支持范围：支持滚动窗口样本外对比设计原则、漂移后换手率定义与 1/N 作为严格无参数竞争基准的学术依据。

SHARPE1994

William F. Sharpe, “The Sharpe Ratio,” Journal of Portfolio Management, Fall 1994（网页标注 “Reprinted from The Journal of Portfolio Management, Fall 1994”；卷期页码未核实）。 Web 版：https://web.stanford.edu/~wfsharpe/art/sr/sr.htm。

实际操作：读取斯坦福大学作者主页发布的网页版本。读取范围：差额收益定义、事前期望（ex-ante）与事后实现（ex-post）的区别、独立同分布假定下以 $\sqrt{12}$ 进行月度到年度时间年化的适用边界。

LESNIEWSKI2019

Andrew Lesniewski, “Optimization Techniques in Finance — 5. Convex optimization. II,” Baruch College MFE 讲义（文件名 Opt_Lecture5_2019.pdf；curl 因证书问题失败，经 Tavily Extract 读取节选）。 https://mfe.baruch.cuny.edu/wp-content/uploads/2014/12/Opt_Lecture5_2019.pdf。

实际操作：读取该讲义中“Maximizing the Sharpe ratio”专门节选页。读取范围：通过变量代换 $\mathbf{y} = \kappa \mathbf{w}, \kappa = 1/(\boldsymbol{\mu}_{excess}^\top \mathbf{w}) > 0$ 将非凹非凸的 Sharpe 比例最大化严格等价转化为凸二次规划（Convex QP）的构造步骤。

BOYD

Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004. 作者官方主页：https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/。

实际操作：Claude 最终检查时下载作者主页 PDF，pdftotext 提取第 480–503 物理页，阅读 §9.5.1 Newton decrement 定义、“λ²/2 是基于二次近似的 f(x)−p⋆ 估计”一句，以及 §9.5.2 Algorithm 9.5（λ²/2≤ε 停止、回溯线搜索）。核对 Newton 减量（Newton decrement） $\lambda(\mathbf{y})^2 = \nabla f(\mathbf{y})^\top \nabla^2 f(\mathbf{y})^{-1} \nabla f(\mathbf{y})$ 定义。支持范围：支持以 $\lambda^2 \le 10^{-14}$ 作为严格凸对数障碍风险预算 Newton 迭代的数值停止准则，说明 $\lambda^2/2$ 是对 $f(\mathbf{y}) - p^*$ 的二次模型估计（不是一般上界），解决浮点数在 $O(1)$ 尺度下目标函数微小下降不可分辨的真实停滞问题。

CVXPY

CVXPY 官方文档与 Clarabel 内核求解器：https://www.cvxpy.org/。用于长仓带上限最大 Sharpe 凸二次规划求解及状态码检查。

French Data Library 快照

本地冻结 manifest 与数据路径：

data/manifests/french_industries_2026-10-05.json
data/manifests/french_factors_2026-10-05.json
共同样本期：1926-07 至 2026-08，1,202 个月。
关键 SHA-256 哈希值与上游来源记录在两个 manifest 文件中。
数据局限：本数据为当前修订历史版本，未提供 PIT 时间戳；月收益滞后 0 为理想化月末决策假设。

2026-10-15 双语阅读与独立运行导读

本轮承接已接受C10第21章正文/Loom及I3读者内容与默认运行语义，保留全部15道正文题和10道Loom题及完整答案。对开头中性蕴含方向、历史滚动评价身份及真实默认入口作必要校订，精确化LW相关系数中间积与平方根，最终相关值不变。原来源日期和实际阅读范围沿用历史记录，没有新联网查证。共享数值实现、章节Notebook、CLI、数据、配置和9张历史PNG不改，未新执行Notebook、French、Bootstrap或市场研究。项目3当前六文档来源承接详见本批P3_SOURCE_AUTHORITY，不能笼统称全部直接受C10接受。

BIL23仍需章节Notebook英文Markdown投影及旧Markdown校正、最终新读者包装配重绑与运行验证；本批项目3投影只改Markdown，代码、输出和metadata保留I3原身份。G01/G05/A10-A/A10-A.1/A10-B边界不变。作者候选待当前主控独立接受，canonical_written=false、formal_publication=false、final_verified=false。