传统组合优化像列购物清单，只决定“持有什么”；这项工作进一步让仓位参考价格此前怎么走。论文用路径签名——把轨迹的先后顺序和交互压缩成一组数字——描述历史，再把这些数字作为动态仓位的输入。这样，熟悉的均值—方差优化也能覆盖动量、领先—滞后等路径信号，并可改写为一个线性系统。
真正值得看的却是复杂度账单。完整签名有无限多层，截断得越高，能表达的路径越复杂，待估参数也越多。在论文的模拟设定中，如果路径分布已知，二阶策略的确定性等价收益——把收益与风险合成的评价值——在两项资产和二十项资产中分别升至约 11 倍和 60 倍；但直接从样本估计时，未正则化策略在每个参数约有 6 个观测前仍严重为负。若只估计价格过程的生成机制，再重建路径特征，约每参数 1 个观测便能恢复几乎全部可得价值。换句话说，瓶颈未必是路径本身，而是无结构地估计大量参数。论文未使用真实市场数据，且未计交易成本、市场变化和模型偏差。