金融工程专题：一叶知秋：在线平台销售数据的前瞻作用

金融工程专题 2022年11月06日 一叶知秋：在线平台销售数据的前瞻作用 金融工程研究团队 ——金融工程专题 魏建榕（首席分析师） 魏建榕（分析师）胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790519120001 weijianrong@kysec.cn 证书编号：S0790519120001 huliangyong@kysec.cn 证书编号：S0790522030001 张翔（分析师） 证书编号：S0790520110001 傅开波（分析师） 证书编号：S0790520090003 高鹏（分析师） 证书编号：S0790520090002 苏俊豪（分析师） 证书编号：S0790522020001 胡亮勇（分析师） 证书编号：S0790522030001 �志豪（研究员） 证书编号：S0790120070080 盛少成（研究员） 证书编号：S0790121070009 苏良（研究员） 证书编号：S0790121070008 何申昊（研究员） 证书编号：S0790122080094 相关研究报告 在线平台销售数据成为上市公司财报数据的重要补充 在线平台销售数据的高频性和及时性逐渐成为上市公司财报数据的重要补充，其实时更新的上市公司产品销售情况，能够帮助投资者及时跟踪上市公司营收的变动，对预测上市公司未来的业绩表现起到一定的辅助作用，在线销售的变化开始成为上市公司业绩的先导性指标，一叶知秋。 从上市公司分布的行业来看，在在线平台进行商品销售的上市公司所属行业主要集中在食品饮料、医药生物、纺织服装和家用电器等与民生息息相关的行业。上市公司在线平台的销售额与同期财报披露的营收水平整体处于较高的水平，关联度中位数为56%，关联度高于70%以上的分组占比最高，少部分上市公司的在线销售额与财报营收走势出现了背离。 综合、纺织服装、家用电器和美容护理等行业在线销售额占实际营收的比例较高，在线销售占比平均值达20%以上。 销售额同比具有一定的选股区分度，在食品饮料行业表现占优 销售额同比具有一定的选股能力，多空超额年化收益率为9.12%，收益波动比1.92，最大回撤-6.43%。 以一年为观察窗口期的销售额同比值在预测个股未来收益率时表现较优，而其他窗口期参数表现相对较弱。 波动率调整后的销售额同比因子在收益端有所弱化，对冲端的超额收益和收益波动比相比销售额同比因子有所下滑，但在超额收益回撤控制和胜率维度均有所提升，最大回撤仅约-4%，胜率约70%。 食品饮料行业表现最优，RankIC达到6.8%，RankICIR为1.54，其他所选行业如家用电器、纺织服装和轻工制造，行业内的选股区分度近似，医药生物行业内销售额同比增速不具有选股区分度。 销售额同比因子在高关联度样本域内选股效果更优 我们将所有个股基于在线销售额与实际营收数据关联度中位数，分为高关联度样 本域和低关联度样本域，并在不同样本域内分别进行销售额同比因子测试。 《新闻舆情数据选股能力初探》 -2021.07.09 《机构调研个股的潜在超额收益》 -2021.09.10 《量化私募行为的蛛丝马迹：龙虎榜营业部的新视角》-2021.10.31 《自选股与点击量：投资者关注度的选股能力》-2022.03.27 在高度关联的样本域内，销售额同比因子具有更优的选股效果，中性化后的 RankIC达到3.3%，高于全域的2.5%，RankICIR为1.695，胜率超过70%。 风险提示：模型基于历史数据统计，未来存在失效风险。 金融工程研究 金融工程专题 开源证券 证券研究报 告 目录 1、数据概览3 1.1、平台贡献度与行业覆盖度4 1.2、在线销售额和实际营收关联度4 1.3、在线销售额对实际营收贡献度6 2、在线销售数据的全域选股测试8 2.1、在线销售额同比数据具有一定的选股区分度8 2.2、不同回溯窗口下的销售额变动比例预测能力10 2.3、波动率调整后的销售额同比因子稳定性更佳10 3、在线销售数据的行业内优选能力12 4、基于关联度分域的选股研究13 5、个股案例分析14 风险提示17 图表目录 图1：上市公司在线销售额主要来源于京东和天猫平台，淘宝贡献较低（单位：亿元）4 图2：在线平台覆盖的上市公司主要集中在食品饮料和医药生物等民生相关行业4 图3：超过半数公司在线销售收入变动与财报营收变化具有高度关联性5 图4：不同行业间营收关联度存在较大差异6 图5：在线销售额占上市公司实际营收的比例整体处于较低水平7 图6：纺织服装、家用电器和美容护理等行业在线销售占实际营收比例较高8 图7：销售额和销售量之间存在较高的关联度9 图8：销售额同比相比其他指标具有较优的选股区分度10 图9：相对而言，一年的窗口期是较好的观察期10 图10：波动率调整后销售额同比因子超额收益更稳健12 图11：销售额同比数据在食品饮料行业具有较优的区分能力12 图12：销售额同比在食品饮料行业内具有选股区分度13 图13：高关联度样本域内销售额同比表现更优14 图14：时间序列平稳性判断15 表1：在线平台销售数据样例3 表2：在线销售额与财报营收关联度个股明细5 表3：在线销售额占实际营收比例排名前20个股7 表4：原始字段中选股能力最优的为销售额同比9 表5：波动调整后的销售额同比因子具有更好地控回撤能力和更高的胜率11 表6：销售额同比在高关联度样本域内选股具有更优表现13 表7：食品饮料行业内高关联度个股数量占优16 表8：销售额同比与未来收益率高关联个股明细17 当投资者想要了解一家公司的经营状况及财务表现时，通常会选择去查阅公司定期披露的财务报表。上市公司每年定期发布的财报数据虽然能够为我们了解公司的经营状况提供详细的说明，但囿于财报发布的时滞问题，短则一个月，长则三四个月，导致其无法及时反应上市公司的经营状态。 鉴于此，市场上的投资者开始尝试从其他维度去寻找信息来弥补财报时滞产生的问题。得益于互联网技术的发展与普及，电商销售平台逐渐兴起，在线销售额开始在诸多公司的营收中占有重要贡献，也顺势推动了在线平台的销售数据开始进入投资者的视角。美中不足的是，受限于上市公司的主营性质，导致在线平台的销售数据通常覆盖度较低，所追踪的上市公司主要分布在少数行业和板块中。 在线平台销售数据的高频性和及时性逐渐成为上市公司财报数据的重要补充，其实时更新的上市公司产品销售情况，能够帮助投资者及时跟踪上市公司营收的变动，对预测上市公司未来的业绩起到一定的辅助作用。上市公司在线平台销售的变化逐渐成为公司业绩的先导性指标，一叶知秋。 魔镜市场情报是一家专注于在线零售洞察的另类数据提供商，其股票洞察模块提供了2000+上市公司在线销售情况，信息采集涵盖主流电商平台（淘宝、天猫、京东和天猫官方旗舰店），追踪的上市公司横跨沪深、中国香港、美股等多个股票市场。 本篇报告分为�个部分，第一部分我们对魔镜洞察的在线销售数据从覆盖度、关联度和贡献度三个维度进行了整理和统计。第二部分我们尝试对在线平台销售数据包含的字段进行因子化，测试结果表明，原始字段中仅销售额（量）同比数据具有一定的选股能力，其他如均价、门店数量等非截面直接可比的字段，测试结果不达预期。第三部分我们尝试在在线平台销售覆盖度较高的行业内进行选股测试，其中食品饮料行业选股效果较好，超额收益突出。第四部分，我们根据在线销售额和实际营收的关联度对个股进行分域研究，发现在高关联度样本域内销售额同比因子具有更优的选股效果。第�部分，我们以偏定量的模式去做个股筛选，所选个股的在线销售表现与其未来股价的走势具有较强的关联度。致广大而尽精微。 1、数据概览 虽然魔镜数据提供的公司覆盖多个交易所，但我们更关注沪深交易所上市公司的销售表现，所以在统计之前我们预先对数据进行筛选。截至2022年8月31日， 魔镜数据跟踪的A股上市公司总共有579家，其中沪市261家，深市318家。 魔镜数据提供了上市公司在线销售表现的多个维度指标，如销售平台来源、店铺数量、销售均价、销售额和销售量，以及二者同比和环比的变动情况。我们截取了石头科技（688169.SH）的在线平台销售表现，各个字段对应的具体数字如表1所示，可以看到其在线销售收入目前可追溯的平台为天猫旗舰店（tmqjd），销售收入同环比在2022年6月有着明显的提升。 ） 均价销售额销售额 表1：在线平台销售数据样例 时间2022-06 股票代码 688169 股票名称石头科技 平台 tmqjd 销售额（元 297723118 销售量 119712 店铺数 0 商品数 67 （元） 2486 同比166.26% 环比 828.58% 销量同比 92.03% 销量环比 265.03% 2022-07 688169 石头科技 tmqjd 37983539 25116 0 57 1512 57.27% -87.24% 74.59% -79.02% 数据来源：魔镜数据、开源证券研究所 1.1、平台贡献度与行业覆盖度 目前，魔镜数据支持上市公司在四大在线平台的销售情况跟踪，分别是淘宝 （cshop）、京东（jd）、天猫（tmall）和天猫旗舰店（tmqjd）。从平台的贡献度来看，天猫和京东占据了所覆盖上市公司在线销售额的主流，2020年以后上市公司的天猫旗舰店销售金额逐步提升，而以淘宝为主的第三方卖家贡献金额相对较低。 图1：上市公司在线销售额主要来源于京东和天猫平台，淘宝贡献较低（单位：亿元） cshop jd tmall tmqjd 800 700 600 500 400 300 200 100 2016-04-30 2016-07-31 2016-10-31 2017-01-31 2017-04-30 2017-07-31 2017-10-31 2018-01-31 2018-04-30 2018-07-31 2018-10-31 2019-01-31 2019-04-30 2019-07-31 2019-10-31 2020-01-31 2020-04-30 2020-07-31 2020-10-31 2021-01-31 2021-04-30 2021-07-31 2021-10-31 2022-01-31 2022-04-30 2022-07-31 0 数据来源：魔镜数据、开源证券研究所 上市公司的主营性质决定了其在线销售的需求强弱，从图2可知，在线销售的公司集中在特定行业和板块上。当前，依赖在线平台进行商品销售的上市公司所属行业主要集中在食品饮料、医药生物、纺织服装和家用电器等与民生息息相关的行业。虽然当前31个一级行业中有27个行业在线上平台进行商品销售，但其中部分 上市公司数量 行业仅有少数几家上市公司参与其中，如非银金融的3家和建筑装饰的1家。图2：在线平台覆盖的上市公司主要集中在食品饮料和医药生物等民生相关行业 100 80 60 40 20 食品饮料医药生物纺织服饰家用电器轻工制造 汽车机械设备计算机美容护理农林牧渔 电子基础化工 传媒电力设备有色金属商贸零售国防军工 通信房地产环保 社会服务 钢铁公用事业建筑材料石油石化非银金融建筑装饰 0 数据来源：魔镜数据、开源证券研究所 1.2、在线销售额和实际营收关联度 我们统计了上市公司在线平台的销售额与其财报实际披露营收的关联度，以观察二者是否存在走势趋同性。如果二者的变动趋势具有较高的一致性，那么当我们希望通过营收对未来的股票收益率进行预测时，则可以通过使用在线平台的高频且及时的销售数据来对低频且滞后的财报营收数据进行替代。 在进行关联度计算之前，我们需要对在线销售平台的月频数据进行季频调整， 与此同时，定期财报中披露的逐季累加营收数据，亦需调整到单季度模式，以使二者可比。以销售额数据为例，上市公司在线平台的销售额与同期财报披露的营收水平整体处于较高的水平，关联度中位数为56%，关联度高于65%以上的分组占比最高，不过，亦有部分上市公司的在线销售额与财报营收