我们尝试过多只股票动态平衡，以浦发，招商，兴业，民生4个银行为例。主要思想为：浦发，招商，兴业，民生。四只股票初始仓位各25%。任何一只股票的占比超过一个域值，则重新调仓一次，再次回到各25%。阈值取0.25%、0.5%、0.75%、1%……，比如浦发占比为24%了，则触发调仓标准。以股票当日开盘价计算调仓条件，以当日收盘价格买卖。

以下四只股票的走势



模型假设一
首先我们假设在09年初，以100万本金等额买入四只银行股，每只股票25万元，初始占比为25%；以当天的收盘价为准，假设任何一只股票的占比超过了+-1%，那么则进行一次动态再平衡，卖出占比高于25%的股票，买进占比低于25%的股票，使四只股票的占比重新达到25%的均衡水平。模型假设买卖佣金万三，卖出印花税千一，已考虑停牌期间不能交易因素，未考虑最低佣金限制和其他杂费。我们定义该模型为：阈值为1%假设下的平衡策略。运行结果与四只银行股持股不动进行对比。
回溯结论一
在阈值为1%的条件下动态再平衡策略收益率349.74%，七年持股不动收益率335.03%，平衡策略相比持股不动策略收益率高14.71%，过去七年间该策略共触及阈值1%后发生调仓102次。

模型假设二
任意阈值调仓。在上面的模型中，我们只做了阈值为1%的假设。那么在任意阈值下是否都能得到动态平衡策略要优于持股不动策略吗？是否是调仓次数越多（阈值越低），最终收益率越高？还是调仓次数越低（阈值越高）最终收益率越高呢？如何确定最优的调仓阈值？在其它假设不变的情况下，我们选取了15个阈值进行大数据回溯
回溯结论二
1.不同阈值假设下动态平衡策略的收益率均超过了持股不动策略；
2.交易次数越频繁，并不能保证最终的收益率越高；
3.交易次数与最终收益率呈现不均衡分布状态，七年间个位数的调仓效果（阈值超过4%以后）并不比频繁调仓的效果差。

模型假设三
剔除09年小牛市数据的回溯。09年初是一波小牛市的开端，上述两模型买股票在低点，持股不动七年的回报率都超过了200%。而从2010年至今近六年间上证指数处于震荡整理区间。接下来我们将09年小牛市的数据剔除，进行10~15年的大数据回溯，观察一下漫漫熊市期间，动态再平衡的效果
10~15年的大数据回溯，我们依然可以得到动态平衡策略优于持股不动策略的结论，而且频繁调仓
回溯结论三
策略的长期收益率也并不一定能够跑赢尽量少动的策略。但值得注意的是：
1．10~15年动态平衡的超额收益率均值5%，明显小于09~15年的动态平衡超额收益均值13.48%
2. 10~15年持股不动总收益率52%明显低于09~15年持股不动总收益率235%，这说明动态平衡的对总收益率的贡献远不及长期持有股票的贡献大。有句话：闪电打下来的时候，你得在场。这比什么都重要。

有兴趣的朋友可以点击链接查看详情：
多只股票动态平衡
https://www.joinquant.com/post/68
单只股票动态平衡

https://www.joinquant.com/post/67