杠杆像把音量旋钮拧大：收益被放大，波动造成的复利损耗也会更快累积。论文指出，波动损耗大致随杠杆倍数的平方增长，杠杆翻倍，损耗约变为四倍。因此，高杠杆策略不只要争取收益，更要先压低组合本身的波动。
作者把神经网络用于全球最小方差组合——不猜哪项资产涨得最多，只寻找预测波动最低的权重。最具体的改进是把原先含 2,400 个参数的历史信息处理层，换成仅含 5 个参数的加权结构；整套模型的可训练参数由 39,586 个降至 2,175 个。模型还会清理资产相关性中的噪声，再据此计算配置权重。作者自述，它在样本外测试中取得最低的实际组合方差，并在纳入保证金追缴机制的模拟器中检验至 4:1 杠杆。
这条路线贴近实盘痛点，但结论仍取决于回测与模拟假设；换手频率和交易成本是否会吃掉优势，也需要单独核算。