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再平衡听起来只是「把漂移的权重拉回目标」。但朴素做法要先卖成现金、再买成目标，来回两道成本；真要做最小摩擦，应该让「谁该减仓的资产」直接换给「谁该加仓的资产」。本文用最优传输（Wasserstein / Earth Mover's Distance）把再平衡重写成一个最小成本运输问题，scipy 线性规划从零求解，量化它比现金中枢省 50% 摩擦，并利用折价配对（实物/篮子交易）再降一截，最后用 W1 距离作再平衡触发器，回测年化节省 41% 交易成本，附完整 Python 与五类真实陷阱（中阶）。

OLMAR 把移动平均反转写成在线组合更新：用 MA_w(p)/p 预测下期价格相对，沿被动-主动方向重配再投影回单纯形。6资产3年合成回测总收益 41.9%（买入持有 17.5%、UCRP 30.0%），20 种子 12/20 跑赢 UCRP，但日换手 104%、回撤 −42%（高阶）。

再平衡是组合管理的双刃剑：它控制风险，却也在税与交易摩擦里悄悄流血。本文用 lot 记账 + 税务感知模拟，量化月度朴素再平衡相对无摩擦上界被偷走的 1.23% 年化收益，并给出阈值带与税务感知两套可落地的止血方案。