模块以 base.py 中的抽象基类 BaseOptimizer 为核心，封装了公共流程：按日期循环提取活跃资产、构建因果滚动历史（严格使用决策时刻之前的收益率以避免前视偏差）、计算协方差矩阵并执行 _build_context / _calc_weights 钩子、最后将目标权重与原始信号符号对齐写回。每个具体策略文件（equal_volatility.py、risk_parity.py、mean_variance.py、max_diversification.py、turnover_aware.py）实现一个继承自 BaseOptimizer 的子类，并通过同名的模块级 optimize(ret, pos, dates, ...) 函数暴露入口，便于上层通过配置名动态加载。依赖方向单向：各策略 → base.BaseOptimizer → numpy/pandas/scipy；__init__.py 仅做包文档说明，不导出具体类。