摘要：再平衡策略基本就是以固定收益为标准，围绕其做波动，而波动的影响就是股市的涨跌。
赚钱是个俗气的话题，但又是人人都绕不开的事情。我今天来“ 科学 ”地触碰下这个话题。
谈赚钱，就会谈到理财、投资，谈到炒股。有这样一个笑话：
问：如何成为百万富翁？
答：带一千万进入股市。
那么你有没有炒过股？有没有亏过钱？
股市虽然是个充满造富神话的地方，但对于大部分参与者来说，风险都是极高的，所谓 七亏二平一赚 。而一般的银行理财、货币基金，则是相对稳定的低收益率。今天要聊的是一个介于二者之间的投资策略， 既能提升你的收益率，又能维持一个相对可控的风险 。（真有这种好事？）
策略很简单，一共分两步：
把你手头准备用于投资的闲钱（注意是闲钱）， 50%投资于股票指数基金 ，比如指数基金300ETF， 50%投资于低风险固定收益产品 ，比如大家都知道的余额宝、其他货币基金、银行固定收益理财等。
每隔固定的一段时间 进行一次资产再平衡（假设一年）， 使股票资产和固定收益资产的比例恢复到50%对50% ，比如每年12月31日，如果这一年股票大涨，则需要卖出股票，买入货币基金，使调整后两中资产的市值恢复50%对50%。
然后，就没有然后了……就这么简单。
这个策略并不是我拍脑袋想出来的，它的正式名称叫做 动态再平衡策略 ，最早由“华尔街教父” 格雷厄姆 提出，之后也被很多证券分析师所引用。上述是一个极简的初级版本。
关于策略的实际效果，很多人在书籍或文章中有过论述。但我想你恐怕还是对此持谨慎怀疑的态度。那么接下来，我就用代码，在历史数据上做一些模拟统计实验，看看效果究竟如何。
这里的数据来源是 tushare ，一个开源财经数据接口包，我之前在文章中也有介绍过，详见：想用 Python 做数据分析？先玩玩这个再说
数据处理用到了 numpy ，绘图使用了 matplotlib 。
详细代码获取见文末。
我们模拟场景设定为：
初始资金为 _10000 元_
以 沪深300[399300]指数 作为指数基金的参考
为了简化模型，我们不考虑休息日，假设 每个交易日的固定收益为万分之一 （年化3%左右）。
每隔一段固定时间，就进行一次“再平衡”操作，将指数基金与固定收益的比例恢复50:50。
将结果与 全部购买指数基金 和 全部购买固定收益 的效果进行对比。
根据之前的策略和设定，选取不同周期和时间段进行数次实验，结果为：
在几次实验中，再平衡策略的收益均处在另外两种策略中间：当股市好时，可以获取远超固定收益的回报；而当你的买卖点选择不好，股票赔钱的时候，也不会亏太多。尤其像最后一组，从07年3000点左右买入，经历10年2轮大牛市，股票回到原点后，再平衡策略依然有相当于固定收益的效果。
可视化展示：
蓝线为指数，红线为全指数基金策略 （二者曲线一致，只是坐标轴不一样）， 绿色是固定收益的曲线 ， 堆叠折线图则是再平衡策略的曲线 （下半部固定收益，上半部指数基金）。再平衡策略基本就是 以固定收益为标准，围绕其做波动，而波动的影响就是股市的涨跌 。因此既保证了收益稳定性，又增加了有超额收益的机会。
在最简版的基础上，还可以有个变化： 不按固定周期再平衡，而是按比例，比如当其中一部分超过另一部20%时，则触发再平衡 。
放在上述实验数据中，总体来说收益率有所提升：
还可以将再平衡策略与定投策略结合起来，比如初始 10000 元，之后每个月（以30个交易日简化）投入 1000 元，按照我们第二种再平衡策略，从 07 年 5 月一直坚持到现在，结果是：
共投入成本 101000 元
再平衡策略最终资金 131010 元
对比只买固定收益是 118317 元
只买指数基金是 108857 元
当然，仅从选取这几次来下结论，依然不是很有说服力，所以我让程序随机选取开始和结束的时间点（至少1000个交易日），进行了 1000次实验 ，最终的收益率统计如下图：
红点是再平衡策略收益率，黄点是固定收益率，绿点是指数基金收益率 。
我们的策略收益率大部分保持在 0~7 之间，标准差为 5.88，相对稳定。这一收益率也有赖于固定收益的基础收益率，如果固定收益能提高到 5% 以上，此策略的收益率平均将接近 10%。
而纯股票的收益率，虽然有可能达到惊人的数值（比如顶上那个点 150+%），但标准差有 14.1，也有很大的概率亏损。
因此，这个策略不太能让你暴富，但对于寻求资产稳定增值的朋友，是非常值得参考的资产配置策略。
有人嘀咕了，说的这么神，你自己买了没？
emmmm……这个，我就低调地晒个图吧：
当然，这点盈利纯属狗屎运。（35倍的收益率其实是股票转件计算收益的一个“bug”：是以剩余资金来计算百分比）
策略重要，找到一个好的入场时机更重要。不跟风，保持独立思考，正所谓“别人贪婪时我恐惧，别人恐惧时我贪婪”。现在是不是合适的入场时机，这就不是我这个代码能帮你算出来了的。
获取文中相关代码，请在公众号（Crossin的编程教室）里回复关键字 策略
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