Markowitz 优化器的误差会在相关资产之间共振：40 只资产、4 个板块的块状相关结构下，T=90 天样本协方差直接优化的 OOS 波动率 9.7%、总杠杆 3.1 倍。López de Prado 的 NCO 把问题切成两层：先按相关距离聚类把 40×40 矩阵切成 4 个小块，簇内各自优化、再在 4 个簇组合之间优化——T=90 时 OOS 波动率降到 8.1%、杠杆压到 2.0 倍，Bootstrap 权重标准差从 3.07pp 砍到 1.44pp（稳定性翻倍）。代价同样实测得到：T=1008 数据充足时 NCO（7.68%）反而略输给直接优化（7.52%），两层结构禁止跨簇对冲，是用偏差换方差的又一笔交易。与 HRP 的区别：HRP 全程不求逆，NCO 只是把求逆的规模变小——簇内维度低到样本够用时，二次优化的信息还能保留（中阶）。