研究报告系统解析了投资组合优化中“Alpha-风险模型错位”的核心矛盾，揭示其三大诱因：Alpha信号与风险因子的隐性重叠、风险模型估计偏差的放大器效应，以及优化器对正交残差信号的过度偏好。为解决该问题，研究团队提出创新的双层解析框架——通过GLS回归将Alpha拆解为可被风险模型解释的因子关联成分与未被解释的个股特异性成分，并发现传统优化流程会因后者的风险低估而过度配置，导致组合失真。基于此，报告提出动态调整组合权重（如反推风险偏差修正配置比例）和构建定制化风险模型（内嵌Alpha信号作为风险因子）两类解决方案，通过实证验证可使优化组合的波动偏差压缩40%-60%，策略夏普比率提升超30%。该研究奠定了“综合Alpha建模”的理论基础，深刻揭示了量化投资应从孤立信号挖掘转向“风险-收益-优化”的全局一致性设计。