带货概念那么猛,有更靠谱的分析方法吗?

天不怕,地不怕,就怕李佳琪说:“Oh,my God!买它!”

新零售2019年再次升级跨入电商直播元年,阿里2019年的双十一狂欢盛宴一天2940亿的线上成交额,带货概念股四连板、六连板只可惜“黑马”起跑,“雷暴”也频发。

传统财报数据可信度降低!“黑马”“大白马”怎么找?“暴雷股”如何避?

来自纽约大学会计与金融系教授Baruchelv发表报告中提到:

· 财报对投资者的参考作用正在迅速丧失

· 投资者和学术界正在积极寻找企业财报之外的可替代数据来源

· 有研究表明,通过卫星成像、网页搜索、职位公告以及其他一些信息来源有助于预测企业的销售业绩

为什么相对于传统金融数据,新渠道的“Alternative Data--另类数据”逐渐变得流行起来了?

· Be first.

高频更新快人一步。

· Be smarter.

颗粒度更细、数据量更多支持机器模型建模预测。

· Be prevention of fraud.

更公开、更透明、不易被操控,有效验证与提升传统数据可信度。

目前金融量化模型也开始向机器学习、深度学习的AI模式靠拢,从多层神经网络、到树模型家族的随机森林、xGboost大模型更需要大数据的支持。利用更多数据建立模型更容易通过找寻数据间的相关性来进行金融市场变化预测。

线上销量与财报营业收入超强相关

我们可以看到各公司的线上销量与财报营业收入已经计算了相关系数,相关系数(绝对值)的大小表现了销售额和营业收入是否有关联关系。那各大公司的销售额和营业收入到底是一起涨跌还是根本没关系呢?

相关关系又是一个怎样的存在?

举个例子:

“沃尔玛的啤酒和尿布才是一对CP档”。长期的购买数据显示,买尿布的客户大部分购买了啤酒。

按线上销售额与财报营业收入相关性降序,top15。

相关系数绝对值越大相关性越高。我们可以看到200家样本公司中有127个公司线上销售额与财报营业收入相关性呈现强相关。

细化分布后,近半数公司线上销售额与财报营业收入相关系数超过0.7,表明大部分公司线上销量与财报营业收入线性相关、趋势相近可以适合作为替代及补充数据使用。

文教体娱产品线上销售火热

虽然各公司相关性均比较强烈,但通过分析数值(去掉绝对值后)我们可以发现部分公司销量与财报营业收入相关系数大部分为整数呈现同涨同跌状态,部分为负数呈现反向相关一涨则一跌的趋势。

在不同行业中相关性也呈现不同分布,其中值得注意的是文教体娱及工艺品整体相关性均为正向相关而且分布紧凑。

晨光线上销售已成主力

晨光文具无论是销量还是相关性都是最高的,线上销量和财务营业收入竟然高达0.99。无疑晨光线上销售业务发展趋势迅猛且为公司盈利主要构成。

作为文具快消产品,晨光近年来自营的网店销量也是一路攀升,相应的营业收入增长走势与线上销量基本一致。

由于业绩良好晨光无疑已经成为一匹“大白马”,股票也是一路攀升,由陆股通投资占比也体现出外资也对于该公司比较看好。

“白马”晨光数据年度预测

但是看看财报它晚了一个季度、一个季度、整整一个季度!

所以我们使用已经更新到2019年第四季度的线上销量月度数据进行进一步预测分析。

通过将线上销量月度数据进行季节性分析并拟合建模,可以预测出未来一年销售情况依然看好。

注:季度预测按线上销售额的趋势。以每4个季节的潜在季节性模式进行计算预测未来4个季度区间走势,浮动±10%。

这也太好用了吧!

目前万得共覆盖196家A股公司,21家港股公司及17家全球范围内的上市公司,及其旗下800+个品牌信息的线上销量数据。数据涵盖天猫、淘宝、京东、唯品会等大型电商平台。数据标准更新频率为月,深度定制数据频率为日,远超公司财报数据披露频率。

提供9个一级品类和129个二级品类数据整合对比。

按不同行业、公司、品牌、品类可以进行数据查询。2015年1月1日至今的超长历史数据。

对于如何“雷暴躲避”、“短线预测”、“长线预测”等等分析您是否有更好的方法?欢迎在留言区留下您的宝贵意见。

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