【量化投资从入门到精通 #40】再平衡：多久调一次仓，成本与偏离的拉锯

组合层第二篇。#39 配好了权重，这篇回答：权重会随涨跌漂移，什么时候该把它拉回目标？

一、这个方法解决什么投资问题

假设目标等权 6 只，某只涨了一倍，它的权重就从 16.7% 漂到 30%+。两种极端都不好：

• 永远不调：组合悄悄变成"重仓少数上涨股"，风险集中，违背分散初衷（#29）。
• 每天调：权重永远精准，但每次调仓都要买卖、都要付手续费和滑点（#31/#32），成本把收益吃光。

真实世界是个拉锯：调太勤亏在成本，调太懒亏在偏离。 这篇用真实数据找平衡点。

二、核心思想：再平衡是"纪律"，频率是"代价旋钮"

再平衡 = 把组合市值恢复成目标权重。关键变量是频率和成本：

• 频率高 → 偏离小、但换手高 → 成本吃掉多
• 频率低 → 成本低、但可能长期偏离目标

本文在单边万 8（滑点+手续费，见 #31/#32）的设定下，对比 6 种频率，直接看"成本影响"这一列。

三、实操演示

def simulate(rets, freq, cost_bp=8):
"""freq=0 买入后不再平衡；否则每 freq 个交易日恢复等权"""
codes = list(rets.keys()); k = len(codes)
val = {c: 1.0/k for c in codes}; curve, turns, tvs = [1.0], 0, []
for i in range(n):
for c in codes: val[c] *= (1 + rets[c][i])
tot = sum(val.values())
if freq and (i+1) % freq == 0:
target = tot / k
turnover = sum(abs(val[c]-target) for c in codes) / tot / 2 # 单边换手
tvs.append(turnover)
tot = (1 - turnover * cost_bp/10000.0)
turns += 1
for c in codes: val[c] = tot / k
curve.append(tot)
return curve[-1]-1, std(daily)sqrt(252), turns, avg(tvs)

真实输出（2026-08-06，6 只等权组合 × 249 交易日，单边成本万 8）：

再平衡频率 累计收益 年化波动 调仓次数 平均单次换手 成本影响
不再平衡 2.87% 15.43% 0 0.00% 0.00%
周度(5日) 2.95% 14.98% 49 0.93% −0.04%
月度(20日) 3.27% 15.00% 12 1.88% −0.02%
季度(60日) 3.42% 15.06% 4 3.87% −0.01%
半年(120日) 2.65% 15.16% 2 4.71% −0.01%
年度(240日) 2.72% 15.45% 1 7.16% −0.01%

（成本影响 = 有成本 − 零成本，负值即被成本吃掉的部分。）

四、结果解读

• 成本影响极小（−0.01%~−0.04%）：因为等权组合本身低换手，调仓买卖量小，万 8 成本几乎无感。这印证了 #31 的结论——成本是大杀器，但只在高换手策略上。
• 收益随频率呈"倒 U"：不再平衡(2.87%) < 周度(2.95%) < 月度(3.27%) < 季度(3.42%) 到顶，之后再降（半年 2.65%、年度 2.72%）。说明适度再平衡能纠偏、提升收益，但太频繁或太懒都回落。
• 本样本最优是季度：累计 3.42%、仅 4 次调仓。但差异很小——对低换手等权组合来说，月度到季度都是合理区间，不用纠结。

五、常见陷阱

• 高换手策略硬套高频再平衡：动量轮动（#22）换手高，再平衡成本会显著拖累，必须重新测算。
• 只看收益不看成本：删掉成本列，你会误以为"越勤越好"，但加上万 8 差距就抹平了。
• 用未来数据定频率：再平衡时点必须按日历走，不能"等涨了再调"（前视）。
• 忽略税务：A 股无资本利得税，但其他市场再平衡可能触发应税事件。
• 偏离阈值法更优却不用：固定频率是简化，实战常用"偏离超 ±5% 才调"，比固定日历更省成本（本文未展开，留作进阶）。

六、小结 + 下篇预告

再平衡是纪律，频率是代价旋钮。实测等权组合在万 8 成本下，成本影响仅 −0.01%~−0.04%，月度到季度为合理区间，本样本季度最优(3.42%)。核心启示：成本只在高换手策略上才是杀手。

下篇 #41 把前面所有零件装进"自动运行"的壳——定时任务怎么编排、信号怎么扫、告警怎么发，让策略真正自己跑起来。

免责声明

本文为量化方法教学，标的为示例，不构成投资建议，不承诺收益。投资有风险，入市需谨慎。