神经微分方程组合再平衡：用连续时间控制优化调仓节奏
传统组合按月/季度再平衡，每次交易在月末造成冲击成本和暴露滞后；Neural ODE 把权重变化建模为连续时间常微分方程，用一个小 MLP 参数化漂移 f_theta(w,t)，通过 RK4 积分得到平滑调仓路径。本文用 numpy 从零实现 MLP、监督训练和 ODE 积分，证明在合成双资产组合上，连续控制的跟踪误差仅为月度离散的 1/170（0.0001 vs 0.0170），净财富追平理想目标跟随（0.977），且把月末交易尖峰摊成连续交易流。附完整 Python 与四张真实计算图。