Glossar: Sprungleiste, Abkürzungen ausschreiben, CLAUDE.md-Regel

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Abkürzungen beim ersten Mal ausschreiben: 'VaR' → 'VaR (Value at Risk)',
'EVPI' → 'EVPI (Expected Value of Perfect Information)' als Link-Text
bei der ersten Nennung je Datei; danach nur die Abkürzung. 19 Abkürzungen
erfasst (VaR, CVaR, KKT, NLP, MILP, EVPI, LP, QP, ...).

CLAUDE.md: Regel 'Glossar-Links: Fachbegriffe im Fließtext automatisch
verlinkt' dokumentiert — resolve_glossar(), LINK_TEXTE,
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{gl:}-Marke, Sprungleiste, {#gloss:<slug>}-Anchor.

OR_HTML_04/cvar.html

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 <blockquote>
 <p><strong>📌 Kapitel auf einen Blick</strong></p>
 <p><strong>Worum geht es?</strong> Um zwei Schwächen des Markowitz-Modells: Es unterschätzt Extremverluste und ignoriert die Kosten des Umschichtens. Beide lassen sich mit konvexen Mitteln beheben.</p>
-<p><strong>Voraussetzungen:</strong> <a href="markowitz.html#kap-markowitz">Kapitel 19</a>, <a href="lp.html#kap-lp">Kapitel 5</a> (<a href="anhang-glossar.md#gloss:lineare-programmierung-lp" class="glossar-link">LP</a>-Formulierungen).</p>
-<p><strong>Danach können Sie:</strong> <a href="anhang-glossar.md#gloss:value-at-risk-var" class="glossar-link">VaR</a> und <a href="anhang-glossar.md#gloss:conditional-value-at-risk-cvar" class="glossar-link">CVaR</a> unterscheiden, den CVaR nach Rockafellar/Uryasev als lineares Programm formulieren, Turnover über die <span class="math inline">L_1</span>-Norm bestrafen — und begründen, warum VaR-Kennzahlen nicht über Einheiten addiert werden dürfen.</p>
+<p><strong>Voraussetzungen:</strong> <a href="markowitz.html#kap-markowitz">Kapitel 19</a>, <a href="lp.html#kap-lp">Kapitel 5</a> (<a href="anhang-glossar.md#gloss:lineare-programmierung-lp" class="glossar-link">LP (Lineare Programmierung)</a>-Formulierungen).</p>
+<p><strong>Danach können Sie:</strong> <a href="anhang-glossar.md#gloss:value-at-risk-var" class="glossar-link">VaR (Value at Risk)</a> und <a href="anhang-glossar.md#gloss:conditional-value-at-risk-cvar" class="glossar-link">CVaR (Conditional Value at Risk)</a> unterscheiden, den CVaR nach Rockafellar/Uryasev als lineares Programm formulieren, Turnover über die <span class="math inline">L_1</span>-Norm bestrafen — und begründen, warum VaR-Kennzahlen nicht über Einheiten addiert werden dürfen.</p>
 <p><strong>Zeitbedarf:</strong> ca. 5 Stunden.</p>
 <p><strong>Programme:</strong><br />
 <code>VaR_CVaR_Demo.py</code><br />
@@ -684,7 +684,7 @@ CVaR: Portfolio  101.33  vs. Summe  159.24  -&gt; subadditiv (kohaerent)
 <p>Im Vergleichsmodell <code>optimiere_varianz()</code> steht die Standardabweichung als</p>
 <div class="sourceCode" id="cb9"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python"><span id="cb9-1"><a href="#cb9-1" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>L <span class="op">=</span> np.linalg.cholesky(sigma <span class="op">+</span> <span class="fl">1e-12</span> <span class="op">*</span> np.eye(N))</span>
 <span id="cb9-2"><a href="#cb9-2" aria-hidden="true" tabindex="-1"></a>risiko <span class="op">=</span> cp.norm2(L.T <span class="op">@</span> w)                    <span class="co"># = sqrt(w&#39; sigma w)</span></span></code></pre></div>
-<p>und <strong>nicht</strong> als das Naheliegende, <code>cp.sqrt(cp.quad_form(w, sigma))</code>. Der naheliegende Ausdruck ist nicht <a href="anhang-glossar.md#gloss:dcp-disciplined-convex-programming" class="glossar-link">DCP</a> und wird von CVXPY mit einem <code>DCPError</code> abgelehnt: <code>cp.sqrt</code> ist konkav und verlangt deshalb ein <strong>konkaves</strong> Argument, <code>quad_form</code> ist aber konvex. Die Regel wird verletzt, obwohl die Funktion als ganze mathematisch völlig harmlos ist — <span class="math inline">\sqrt{w^\top \Sigma w}</span> ist konvex, DCP kann es nur nicht <em>sehen</em>.</p>
+<p>und <strong>nicht</strong> als das Naheliegende, <code>cp.sqrt(cp.quad_form(w, sigma))</code>. Der naheliegende Ausdruck ist nicht <a href="anhang-glossar.md#gloss:dcp-disciplined-convex-programming" class="glossar-link">DCP (Disciplined Convex Programming)</a> und wird von CVXPY mit einem <code>DCPError</code> abgelehnt: <code>cp.sqrt</code> ist konkav und verlangt deshalb ein <strong>konkaves</strong> Argument, <code>quad_form</code> ist aber konvex. Die Regel wird verletzt, obwohl die Funktion als ganze mathematisch völlig harmlos ist — <span class="math inline">\sqrt{w^\top \Sigma w}</span> ist konvex, DCP kann es nur nicht <em>sehen</em>.</p>
 <p>Wichtig ist die Fehlerdiagnose dahinter, weil sie leicht in die Irre geht: <code>cp.psd_wrap(sigma)</code> sieht nach der Lösung aus und ist keine. Es unterdrückt die <strong>numerische</strong> Beanstandung, dass <span class="math inline">\Sigma</span> nicht als positiv semidefinit erkannt wird — gegen die <strong>strukturelle</strong> Regelverletzung im Aufbau hilft es nicht.</p>
 <p>Der Ausweg ist immer derselbe: Zerlegen Sie <span class="math inline">\Sigma = LL^\top</span> (Cholesky). Dann ist <span class="math inline">w^\top \Sigma w = \lVert L^\top w\rVert_2^2</span>, und die Standardabweichung wird zur 2-Norm eines <strong>affinen</strong> Ausdrucks — konvex, regelkonform und für den Solver sogar die bessere Formulierung, weil sie direkt ein Kegelproblem ist. Der winzige Diagonalzuschlag <span class="math inline">10^{-12}</span> fängt den Fall ab, dass <span class="math inline">\Sigma</span> numerisch nur halbdefinit ist (mehr Titel als Handelstage, duplizierte Spalten). Die vollständige Fehlertabelle steht in <a href="anhang-fehlerdiagnose.html#anhang-fehlerdiagnose">Anhang C</a>.</p>
 </blockquote>