主要指数规模与样本选择 [page::0][page::1][page::3][page::4]

• 截至2025年5月28日，沪深300指数被动基金规模最高达10556亿元，中证A500和上证50分别为2066亿和1715亿。

- 选取50个调样事件日一致且规模均超过50亿元的重点指数，其中包括宽基指数和行业、主题指数，涵盖证券公司、中证白酒、国证芯片等热门领域。

• 部分行业主题指数每季度调样，主要半年度调样指数带来的被动交易规模较大，投资者重点关注前者的定期调样机会。

历史调样效应与超额收益表现回顾 [page::1][page::2]

| 调样期 | 系数1以上股票数 | 平均收益 | 平均超额收益 | 系数2以上股票数 | 平均收益 | 平均超额收益 |
|---------|-----------------|------------|--------------|-----------------|------------|--------------|
| 202012 | 20 | 12.29% | 13.18% | 6 | 13.75% | 14.64% |
| 202106 | 17 | 9.44% | 10.10% | 5 | 10.67% | 11.33% |
| 202112 | 24 | 5.12% | 1.31% | 7 | 6.64% | 2.83% |
| 202206 | 28 | 9.33% | 4.05% | 8 | 10.29% | 5.02% |
| 202212 | 30 | 2.99% | -1.94% | 12 | 8.33% | 3.40% |
| 202306 | 18 | 0.08% | -0.01% | 7 | 0.99% | 0.90% |
| 202312 | 65 | 3.84% | 5.42% | 27 | 4.96% | 6.55% |
| 202406 | 55 | -0.49% | 1.54% | 24 | -1.45% | 0.57% |
| 202412 | 46 | 2.05% | 0.74% | 24 | 2.28% | 0.96% |
| 均值 | 34 | 4.96% | 3.82% | 13 | 6.27% | 5.13% |

• 以系数衡量调样影响，系数越高个股调入后的超额收益越明显。

- 近年来每期系数2以上股票平均超额收益达5.13%，调样对股价的正面推动效应显著。

• 具体年份部分超额收益波动，部分时期调样效果体现弱化或承压。

样本指数权重规则梳理 [page::5]

• 多数行业主题指数实行个股权重或行业权重限制，如单一成份股不超过10%或15%，前五大成份股权重有限制，部分行业权重占比与自由流通市值挂钩。

- 权重规则差异影响调样成份股权重配置和调样资金流入规模，关系调样带来的股价影响力度。

• 结合权重规则和基金规模信息，综合预测各重点股票的调样影响系数，为投资决策提供量化依据。

2025年6月调样综合影响及重点关注个股 [page::6]

• 通过模型估计，沪农商行、渝农商行、国泰海通、恒玄科技等股票在本次调样中净调入影响较大，预期带来积极价格影响。

- 由于计算涉及流动性和成交额差异，系数动态调整建议依据时点同步更新。

• 风险提示包括调样实际情况不及预期、基金规模数据时效性及个股流动性剧变等。

2025年6月重点指数调样会带来哪些投资机会——报告详尽分析

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一、元数据与报告概览

该报告由吴先兴和何青青两位分析师原创，隶属于天风证券股份有限公司，于2025年5月31日发布，主题聚焦“2025年6月重点指数调样带来的投资机会”，尤其针对A股市场中多个重点指数的成份股调样进行系统研究。报告基于量化分析方法，旨在通过指数成份股的调入调出行为，判断被调入股票的潜在超额收益机会，为投资者提供策略指引。

报告核心观点包括：

• 指数样本调入会带来被动交易资金流入，推动股价产生显著正面影响；

- 指数规模越大，被动资金带来的价格影响越显著；

• 重点关注沪深300、中证A500、上证50等宽基指数以及部分行业、主题指数的调样；

- 结合跨指数样本股调样重叠效应，提出“综合影响系数”来测量调样带来的投资机会；

• 对2025年6月部分调样股票预测表现较好，具体如沪农商行、渝农商行等。

该报告意在系统解析指数调样机制及其对股票投资机会的影响，强调量化视角下的被动资金驱动效应，为市场投资者提供前瞻判断和操作参考。[page::0][page::6]

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二、逐节深度解读

1. 投资要点与背景

报告首先指出，随着我国股票市场被动管理规模持续增长，指数基金成为重要资本来源，指数样本调入时带来的被动交易会正向推动被调入股票的价格。其核心推理是：被动指数基金需买入新增样本股，带来直接的资金需求，从而对股价形成推动。规模越大指数对应的被动资金量也越大，价格影响更显著，投资机会因此增强。

数据佐证方面，2025年5月28日，沪深300、中证A500、上证50等主流宽基指数基金规模分别为10556亿元、2066亿元、1715亿元，而部分主题指数如证券公司、中证白酒、国证芯片也拥有数百亿元级规模，被动资金体量庞大，为调样事件带来充足的资金支撑。

该部分为后续定量分析和预测奠定了理论和规模基础。[page::0][page::1]

2. 过去九期调样影响预测及股价表现回顾

通过跟踪2020年12月至今近九期重点指数调样事件，报告建立了“综合影响系数”的概念，将调入影响量化为数值，并进行后续股价表现的样本外验证。

关键数据：

• 平均每期系数≥1的股票数约34个，平均超额收益3.82%；

- 平均每期系数≥2的股票数约13个，平均超额收益5.13%。

具体调样期的样本外超额收益多呈正向，部分时期如2020年12月影响明显，净调入影响系数≥2股票平均超额收益高达14.64%。不过也存在负收益个案，例如2024年6月系数≥2股票平均超额收益为-1.45%。整体来看，调入效应整体显著，但存在波动性。

这说明调样带来的资金流动确为重要驱动，但具体表现还受经济环境、市场情绪等外部因素影响[page::1][page::2]

3. 重点样本指数选择

报告精选了规模大于50亿元且调样日一致的50个指数作为研究范围，涵盖沪深300、中证A500、上证50、科创50、创业板指、证券公司、中证白酒等，详见表2和后续附表。

该部分通过严谨筛选，确保研究指数均具有影响力且被动资金充裕，事件日统一从而避免跨期信号干扰，强化实证效度。

此外，报告提及部分指数调样频率（如科创50季度调样，传统红利指数年调样），明确本报告专注半年调样主流指数，提升研究针对性。[page::2][page::3][page::4]

4. 综合影响系数计算方法与权重规则

本报告创新性地提出“综合影响系数”，度量单个股票被多指数调入（或调出）时的累计效应。计算公式涉及调样个股在各指数中的权重变动，乘以对应指数被动基金规模，并以平均成交额进行标准化，反映资金流入压力及其对股价的理论影响。

此外，针对不同指数关于个股权重分配的规则差异进行了详尽梳理（表3），包括：

• 单个样本权重上限（多数为10%-15%）；

- 前五大样本累计权重限制；

• 行业级别权重匹配要求；

- 特殊限制如国务院控股企业权重限制等。

这部分增强了权重预测的准确性，从而更精准计算调样带来的资金影响，体现指数调样规则的复杂性和行业特异性。[page::4][page::5]

5. 最新预测与建议

结合最新交易日数据、权重规则和已公布调样公告，作者测算了2025年6月的综合影响系数。结果表明，沪农商行、渝农商行、国泰海通、恒玄科技等股票的净调入效应较大，具备较强的被动买入资金支撑，值得关注。

报告同时提醒，综合影响系数的计算依赖于成交额等流动性指标，个股流动性剧变可能导致系数出现波动，因此实际应用中需动态更新数据。

此外，风险提示部分指出指数调样可能不及预期，季报数据与实时规模不一致，以及流动性风险均可能影响策略效果，平衡了预期收益与潜在风险。[page::6]

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三、图表深度解读

图1：跟踪资金百亿以上A股指数规模（2025.05.28）

该图为柱状图，横轴为指数名称，纵轴表示对应指数被动跟踪资金规模（亿元）。图中显示沪深300占据绝对优势，规模超过1万亿元，而其他大指数如中证A500、上证50和科创50均在千亿以上，后续指数规模快速下降，但仍多保持在百亿以上。

数据透露被动资金分布极不均衡，大型指数资金量明显多于中小指数，暗示调样对个股的资金流及价格影响，沪深300尤为关键。

此图验证报告论点：指数规模越大，其调样带来的被动资金影响力越大，对股票价格推动越强劲。[page::1]

表1：指数调样事件效应样本外跟踪情况

该表细分过去九期调样中综合影响系数≥1和≥2两种阈值股票数、平均收益和平均超额收益。数据呈现：

• 系数≥2的股票平均超额收益普遍高于系数≥1，体现影响力度与定价超额收益正相关；

- 各期表现有较大差异，早期（2020年12月至2022年6月）整体超额收益较高，后来波动增大，2024年6月出现负收益。

表中数据用于展示调样策略昔日的收益轨迹，证明该指标具备一定预测能力，但也需注意市场波动及策略风险。[page::2]

图2：指数调样事件效应样本外超额收益

该图条形图显示2020至2024年调样不同期次按系数≥1和≥2分组的超额收益状况。其中：

• 2020年12月和2021年6月超额收益明显，尤其系数≥2组达14%和11%；

- 近两年波动加大，2024年6月为负，2023年6月收益极低接近零；

• 体现调样事件效应有周期性，可能受市场情绪、宏观经济等变量影响。

图表直观呈现调样效应的时间维度变化，提示投资者应适时调整策略。[page::2]

表2：样本指数名单与被动基金规模

此表详细列明50个样本指数代码、名称及被动资金规模，涵盖沪深主流大盘、成长、行业及主题指数。被动规模最大的是沪深300 (10556亿)，其次为中证A500、上证50、科创50，排名继续下降至百亿级别的行业主题指数如新能源车、芯片等。

该表为后续综合影响系数计算的基准，明确了资金流规模，有助于量化调样对各股票的资金影响程度。[page::3][page::4]

表3：样本指数成份股权重规则

该表系统归纳了50个样本指数所采用的权重限制规则，涵盖单只股票权重上限、前五大样本权重限制和行业权重要求等细节。权重规则体现指数编制对成份股多样性及风险分散的控制，权重上限多为10%-15%不等，特殊条款如结构调整指数对央企权重限制。

严格的权重约束限制了被动资金对单个股票的最大影响，也揭示了不同指数在调样时对成份股配置的差异化标准。

该规则表是精准计算综合影响系数的关键基础。[page::5]

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四、估值分析

报告核心不聚焦传统估值指标，而是构建基于指数调样引发的被动资金流驱动的“综合影响系数”模型。此模型通过对股票被多个指数纳入调样的权重变动及对应被动基金规模加权平均，再以成交额标准化，估算被动资金买入压力的量化指标。

该方法创新地结合了指数权重规则与被动基金规模，映射资金面影响强度，并通过历史样本回测验证了与超额收益的显著相关性，属于量化策略中的事件驱动模型。

模型输入关键包括：

• 权重变动幅度（成份股在指数中的权重变化）；

- 指数被动基金规模（截面时间点基金资产规模）；

• 股票流动性成交额（用于标准化，降低流动性对冲击的放大效应）；

折现率等传统DCF参数未涉及，此模型适合捕捉事件驱动下短中期价格影响。[page::4][page::5]

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五、风险因素评估

报告明确提示风险包括：

• 指数实际调样不及预期：计划调样名单可能有变，影响被动资金流入及价格表现；

- 普通指数基金规模数据滞后：采用季报数据，非最新实时，可能偏离真实资金量，影响综合影响系数准确性；

• 个股流动性剧变风险：流动性骤降或突变会扭曲资金影响计算，可能导致股价异动或偏离模型预测。

报告未给出具体缓解策略，更多强调投资者需结合实时数据及市场状况动态调整，防范流动性风险及因资金面变化导致预测失准。

此外，历史表现波动提示投资者关注宏观和政策环境变化对被动资金效应的影响。[page::6]

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六、批判性视角与细微差别

• 综合影响系数模型较好结合资金规模与权重变化，但明显依赖于基金数据和成交额的准确及时性，数据延迟可能导致模型滞后；

- 历史数据中2024年6月出现负收益，表明单纯被动资金驱动不能保证持续正超额收益，需结合基本面和市场情绪多因素判断；

• 报告中虽广泛列举了指数及权重规则，然而行业景气度、宏观政策、市场情绪等外生变量未深入纳入风险调整模型，可能低估系统性风险；

- 权重规则复杂且多样，但报告内未看到对不同指数权重约束对个股流动性的定量影响分析，存在一定简化假设。

• 对跨指数成分股重叠效应的综合计量较为创新，但部分变量如成交额波动对模型的稳定性关注不够充分。

总体上，报告视角集中于被动资金驱动的价格影响，适合量化跟踪，但仍需辅以宏观及基本面分析提升稳健性。[page::4][page::6]

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七、结论性综合

报告《2025年6月重点指数调样会带来哪些投资机会》基于详实数据与严谨量化方法，系统解析了指数调样事件对A股被调入股票价格的正面推动效应。通过引入综合影响系数模型，结合被动基金规模、权重变动及流动性调整，科学测算被动资金对个股的买入力度，实现了对调样事件潜在投资机会的前瞻预测。

重点指数如沪深300、中证A500、上证50规模巨大，基于历史调样数据，具有高权重调入的个股在事件窗口期往往获得显著超额收益，尤以综合影响系数≥2时表现更为突出。然而，历史数据也显示调样效应具备波动性，2024年6月调样股票表现波动较大，提示投资风险。

报告附带详尽的指数名单、权重规则及调样效应样本外验证数据，强调行业主题指数和跨指数样本股重叠带来的资金叠加效应，进一步丰富了股票调样事件驱动策略的理论基础。

建议投资者重点关注2025年6月测算综合影响系数较大的股票，如沪农商行、渝农商行、国泰海通、恒玄科技等，同时动态关注成交额与最新指数公告，以提升策略的时效性和精准度。投资决策时需警惕指数调样变动、基金规模数据滞后及个股流动性风险。

综上，该报告为指数调样事件驱动型投资提供了完整且科学的量化分析框架和数据支持，具有较强的实践指导价值和战略参考意义。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]

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附：关键图表

报告