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：

调太勤亏在成本，调太懒亏在偏离。

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

（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。

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）：

（成本影响 = 有成本 − 零成本，负值即被成本吃掉的部分。）

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。

【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

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实测显示：等权组合在万8成本下，季度再平衡最优（累计收益3.42%），成本影响仅-0.01%~-0.04%，月度到季度为合理区间。高换手策略需重新测算成本，避免高频再平衡拖累收益。再平衡是纪律，频率是代价旋钮。

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【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

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