 作者：卢开庆、张晗 导读 本报告旨在根据中证指数公司相关调整规则，对2023年12月成份股调整名单和冲击成本进行预测。由于沪深300与中证500的被动指数基金和ETF体量较大，调整时会产生显著冲击成本；通过提前买入（卖出）大概率要调入（调出）的冲击成本高的股票，然后在上涨（下跌）后卖出（买入），可以获得一定的套利收益。 摘要 ▶ 中证指数公司预计将于2023年12月11日对重要指数成份股进行调整，实际调整名单预计将在11月下旬公布。根据中证指数公司公布的指数成分股定期调整规则，我们对沪深300、中证500、中证1000指数成分股调整名单进行预测。由于沪深300与中证500的被动指数基金体量较大，调整时会产生显著冲击成本，提前参与相关个股交易可以获得一定套利收益。 ▶ 沪深300预计会调整11支股票，预测调入名单包括海光信息、联影医疗、海航控股、中际旭创、华大九天等；预测调出名单包括永兴材料、美锦能源、高德红外、君正集团、华峰化学等。从预测调整股票的行业分布上看，预测调入股票中电子、石油石化行业股票数量相对更多，预测调出股票中基础化工、电力设备行业数量相对更多。从预测冲击成本上看，预测调入名单中海航控股、浙能电力、君正集团等预计冲击成本较高，预测调出名单中中际旭创、寒武纪-U等冲击成本较高。 ▶ 中证500预计会调整50支股票，预测调入名单包括中信金属、格科微、苏能股份、华大智造、世纪华通等；预测调出名单包括中际旭创、寒武纪-U、中航机载、首创证券、华电国际等。从预测调整股票的行业分布上看，预测调入股票中电力设备、传媒行业股票数量相对更多，预测调出股票中钢铁、有色金属行业数量相对更多。从预测冲击成本上看，预测调入名单中中公教育、美年健康、世纪华通等预计冲击成本较高，预测调出名单中中国通号、怡亚通、新钢股份等冲击成本较高。 ▶ 中证1000预计会调整100支股票，预测调入名单包括重庆水务、安迪苏、北元集团、甘李药业、振华风光等；预测调出名单包括安井食品、华厦眼科、江波龙、深桑达A、中炬高新等。从预测调整股票的行业分布上看，预测调入股票中电子、电力设备行业股票数量相对更多，预测调出股票中基础化工、公共事业行业数量相对更多。 ▶ 风险提示：量化模型失效风险：本报告是根据以往指数调整规则和条件筛选出调整概率较大的股票，旨在提示指数成分股调整事件产生的短期投资机会，具体的调整规则及调整名单请以中证指数公司公告为准，实际结果可能与预测存在差异。  中证指数公司预计将于2023年12月11日对重要指数成份股进行调整，调整名单预计将在11月下旬公布。其中沪深300、中证500相关的被动指数基金及ETF体量较大，预计成分股调入调出过程中将产生较大的冲击成本，从而产生短期的投资机会。本报告将对沪深300、中证500、中证1000指数的成分股调整名单进行预测，并探究其调整时所产生的冲击成本，供投资者参考使用。 01 指数成分股定期调整流程 根据中证指数公司公布的指数定期调样规则，沪深300、中证500、中证1000等指数每半年审核一次样本，并根据审核结果调整指数样本。2020年12月更新的指数编制规则将存托凭证加入样本空间，并在样本空间中将创业板证券上市时间要求缩短为一年。2023年9月更新的指数编制规则将审核样本时新上市证券的数据区间由上市第四个交易日以来调整为上市第六个交易日以来。 沪深300、中证500、中证1000指数的股票池范围如下图所示，由于沪深300和中证500指数具有备选池，可能存在部分股票排名较高但未进入股票池的情况。此外，中证200指数股票池为沪深300指数中日均总市值排名101-300的样本；中证700指数股票池为中证200和中证500指数样本加总；中证800指数股票池为沪深300和中证500指数样本加总。有关上述指数成分股调整的预测情况可以参考沪深300和中证500指数调整预测。   把握指数成分股调整预测过程中的细节有助于提高预测准确率，我们在复盘中发现几点细节：其一，在样本排序、缓冲区等步骤中用于排序的总市值指A股总市值，企业发行的B股或在港股、美股市场上发行的证券不计入，并且排序应当使用考察期内总市值的算数平均值；其二，沪深300备选池、中证500备选池以及日均总市值排名前300但未纳入沪深300股票池及备选池的股票需要纳入预测框架。此外，根据指数编制规则，有关尚未复牌股票、财务亏损等特殊情况的认定需要专家委员会讨论决定，这些情况增加了指数成分股调整预测的难度。  02 核心指数成分股调整及冲击成本预测 2.1 沪深300 2.1.1.调整名单预测 沪深300预计调整11只股票。预测调入名单包括海光信息、联影医疗、海航控股、中际旭创、华大九天等，短期投资机会值得关注；预测调出名单包括永兴材料、美锦能源、高德红外、君正集团、华峰化学等，短期注意抛压风险。从预测调整股票的行业分布上看，行业分布整体较为分散，预测调入股票中电子、石油石化、医药生物行业股票数量相对更多，预测调出股票中基础化工、电力设备行业数量相对更多。 在本次预测过程中，我们通过经验规律将部分个股移除沪深300缓冲区名单。其中，三安光电日均A股总市值为885.42亿元，上海电气日均A股总市值为560.32亿元，均于2021年12月10日调出沪深300名单；赛力斯日均A股总市值为632.38亿元，但其过去1年财报归母净利润均为负值。在本次调整中我们将上述个股移除预测名单。     2.1.2.冲击成本预测 我们使用改进的BARRA模型预测个股冲击成本。假定使用VWAP策略进行算法交易，假定交易在1天内完成，冲击成本可以表示为：  其中，PV代表预计成交金额（单位：百万），σ^2为预计波动率，PQ为预计主动成交金额，N为交易完成天数；k和β为模型参数。我们保守假设仅沪深300指数与中证500被动投资基金参与股票的调整，不考虑指数增强及以指数为跟踪标的私募及专户产品。截止2023年10月31日，沪深300ETF产品总规模约为2680.01亿。 沪深300预测调入名单中海航控股、浙能电力、君正集团等预计买入金额较高或自由流通市值较小，冲击成本排名靠前，价格弹性大，潜在收益率高。沪深300预测调出名单中中际旭创、寒武纪-U等冲击成本排名靠前，组合中包含相应股票的建议暂时规避。由于部分个股预计将由沪深300调出后调入中证500，预计净买入金额为正，因而部分调出个股冲击成本为正；反之亦然。  2.2 中证500 2.2.1.调整名单预测 中证500预计调整50只股票。预测调入名单包括中信金属、格科微、苏能股份、华大智造、世纪华通等，短期投资机会值得关注；预测调出名单包括中际旭创、寒武纪-U、中航机载、首创证券、华电国际等，短期注意抛压风险。从预测调整股票的行业分布上看，行业分布整体较为分散，预测调入股票中电力设备、传媒、国防军工行业股票数量相对更多，预测调出股票中钢铁、有色金属、电子行业数量相对更多。 2.2.2.冲击成本预测 截止2023年10月31日，中证500ETF产品总规模约为962.08亿。中证500预测调入名单中中公教育、美年健康、世纪华通等预计买入金额较高或自由流通市值较小，冲击成本排名靠前，价格弹性大，潜在收益率高。中证500预测调出名单中中国通号、怡亚通、新钢股份等冲击成本排名靠前，组合中包含相应股票的建议暂时规避。 2.3 中证1000 中证1000预计调整100只股票。预测调入名单包括重庆水务、安迪苏、北元集团、甘李药业、振华风光等，短期投资机会值得关注；预测调出名单包括安井食品、华厦眼科、江波龙、深桑达A、中炬高新等，短期注意抛压风险。 风险提示 量化模型失效风险：本报告是根据以往指数调整规则和条件筛选出调整概率较大的股票，旨在提示指数成分股调整事件产生的短期投资机会，具体的调整规则及调整名单请以中证指数公司公告为准，实际结果可能与预测存在差异。 附录：冲击成本模型 在衡量交易行为引起的资产价格变化这一问题上，BARRA模型认为交易层面影响资产价格的因素包括波动率σ和主动交易占比Q/V。模型形式为： 微观交易结构不变性理论由Kyle和Obizhaeva在2016年提出，理论认为，无论各种交易资产如何不同，在微观世界它们的运作方式十分相似，所有这些宏观上的特征都消失了，唯一不同的是各类资产的流通速度。由微观交易结构不变性理论可以得到推论：每一笔交易产生的预期冲击成本E(C(I))不随时间与资产而改变。 我们在经典BARRA冲击成本模型的基础上，根据微观交易结构不变性理论改进了冲击成本模型，使用非流动性指标1/L和交易占比指标Z刻画交易行为对资产价格的影响。模型形式为： 其中，PQ为主动成交金额，与冲击成本正相关；PV为个股日均成交额，与冲击成本负相关；σ^2为个股波动率，与冲击成本正相关；N为成交时间，与冲击成本负相关。当β=0.5、N=1时，模型退化为BARRA模型，理论体系与BARRA模型自洽。 相关报告（点击文字可查看原文） 金融工程专题报告： 1、《煤炭行业的核心驱动因素与量化投资方法——行业量化投资系列之一》（20230905） 2、《遗传规划解构与投资思考——解构机器学习系列之一》（20230825） 3、《关注股指期货跨期正套机会》（20230818） 4、《微盘股风格有望延续》（20230817） 5、《从资金扩散识别微观结构恶化——交易思维下的量化研究》（20230711） 6、《核心指数中电子和电力设备权重有望提升——2023年6月核心指数成分股调整及冲击成本预测》（20230504） 学术纵横系列： 1、《日夜收益差的形成机制——之五十二》（20231009） 2、《防御型股票的特征 ——之五十一》（20230822） 3、《基于未来现金流构建新价值因子——之五十》（20230801） 4、《估值分化期的价值策略——之四十九》（20230712） 5、《风险变化如何影响成交量——之四十八》（20230710）
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