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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：

1. 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。
2. 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：

1. 初始资金为 10000 元
2. 以沪深300[399300]指数作为指数基金的参考
3. 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）。
4. 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。
5. 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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