基于大数据的量化基本面研究探索-以白酒行业为例

作者：木子

导读

研究股票通常有两种方式，一是研究技术指标，如分时走势图、移动平均线、MACD指标等，在出现交易信号时进行买卖，这种方式比较适合中短线投资，另一种方式是研究行业公司基本面，通过分析公司财务情况以及宏观经济政策来做出交易决策，这种方式适合中长线投资。本文主要介绍使用大数据做基本面分析。

大数据分析优势

随着互联网和信息技术高速发展，数据已经成为生产中不可缺少的重要因素，大数据分析技术已经渗透到各行各业，成为了这个时代的代名词， 目前很多券商、基金公司已经开始使用大数据技术来辅助研究分析。 使用大数据做基本面分析优势如下：

1、 数据时效性高 。传统研究基本面一般是通过查阅公司每季度披露财报来掌握公司财务经营和管理水平，但财报都有滞后性，这样往往会失去投资先机，而互联网大数据能弥补传统方式的不足，它可以第一时间真实反映和预瞻行业、公司趋势，为研究行业公司指明方向，与传统研究相辅相成让投资者做出正确决策。

2、 数据来源广，类型丰富，体量大 。大数据分析一般会充分利用各种可行的数据源，包括结构化数据和非结构化数据，可将数据碎片串联起来，数据的粒度可以做到最精细的级别，可分析的维度从行业、区域、时间一直延伸到用户分群和具体的产品零部件。

3、 计算能力强，算法丰富。 大数据分析计算平台的计算能力和存储能力都远超过传统计算方式，可以处理复杂数据存储格式，并且很容易跟业内最先进的算法技术相结合，实现很多以前无法完成的计算任务。

大数据分析优势竟然这么多，它能真的反映客观事实吗？下面以白酒行业为例，验证大数据统计结果与市场发展的一致性，并尝试通过大数据量化指标选择股票。

一、  白酒行业的主流观点

1、  2016年国内白酒行业销售额增速加快。 2003-2012年是白酒行业公认的黄金十年，大批企业涌入白酒行业进行大规模生产，造就了白酒辉煌时代，同时也出现了产能过剩问题，再加2012年 “三公经费”政策因素影响， 2013-2014年行业收入相比前几年增速降低，白酒行业进入了寒冬腊月，到2015年白酒行业收入增速回升，白酒行业释放出弱复苏信号，在2016年白酒行业收入增速加快，复苏迹象明显 。

2、  高端酒异军突起，其量价齐升现象为白酒行业复苏的积极信号

3、  白酒亲民时代的来临也意味着白酒行业逐步走向正轨，酒企按照不同层次用户需求生产经营如生产小酒，不同口感白酒，而小包装白酒更受消费者偏爱，浓香酒更受市场青睐 。

4、  酒企业绩强分化，高端酒竞争格局凸显，中低端酒品牌集中度偏低，未来竞争激烈。

二、白酒行业的大数据分析结果

为保证使用大数据量化指标选择股票的可行性，我们逐一使用大数据验证上述观点。

1.  2016年白酒行业销售额增速加快

以下我们采集最近4年（2013年1月到2016年12月）的互联网数据来分析，以2013年1月销售数据为基底计算出其销售指数，结果如下所示：

图1-最近4年白酒销售趋势

分析： 如图1所示，通过看垂直距离可以知道同一月份不同年销售额增速情况，垂直距离越大同比增速越快，由此可知，2014相比2013年有小幅增长，因2015年2月份是春节，最高点出现在2月，与其他年1-2月份表现不同，2015年9月之前同比2014年有小幅增长，9月之后同比增速提升，2016年同比增速明显高于前3年。

2.  高端酒量价齐升，是白酒行业复苏积极信号

高端酒销售额占白酒行业市场份额35%左右，高端酒量价齐升将有助于推动白酒整个行业发展。以下我们将白酒均价小于100、100到500之间、大于500元划分成低档、中档、高档三个档次来研究分析，均价折合成容量500ml计算，各档次价格指数使用销量加权法求均价，销量越好其均价贡献度越高。

a)  居民消费升级，高端酒消费均价增长

取2014年-2017年期间季度数据来分析各档次白酒消费均价趋势，结果如下：

图2-各档次白酒均价趋势

分析：

低端酒消费均价相对比较平稳，说明价格段内的销量分布没有明显变化。中端酒在2015年略有涨幅。

高档酒在2015年价格涨势比较明显。据网上资料指出，由于白酒行业调整，五粮液水晶瓶白酒在2014年5月降价，酒企通过这种方式进行控价保量，随着白酒行业回暖，五粮液水晶瓶白酒在2015年8月又拉升其价格，结果正如从上图所看到先降价再提价。

b)  高端酒销量增长

取2014年-2017年期间季度数据来分析各档次白酒销量趋势，将整箱、礼盒包装拆成单品统计，根据2014-2017年高端酒白酒数据进行线性拟合，高端酒整体趋势向上，结果如下：

图3-各档次白酒销量趋势

分析： 由图3可知 ， 各档次白酒销量均在增长，每年在第一季度销量最高。高端酒量价齐升，与行业观点结果基本保持一致。

为更进一步解释消费升级拉动高端酒需求的事实，我们将高端酒价格段做更详细的划分，研究每个价格段销量分布，结果如图4所示：

图4-高端白酒销量按价格段分布

分析： 如图4所示，画红圈部分表示春节所在季度，在2015 Q1销量最多集中在500-600价格的白酒，在2016Q1，销量集中在600-700、800-900之间价格的白酒，而到2017Q1销量集中在700-800和1000元以上的白酒，可见居民生活水平提高，消费升级也在高端白酒中有所体现。

3.  亲民时代来临，酒企按照消费者喜好经营生产

a)  小包装酒更受市场青睐

小包装酒除了便于携带优点外，也便于日常2-3人分享不易醉酒，酒企正是把握这一点，纷纷推出小酒。我们按照白酒包装容量进行分类，结果也证明了1斤装酒及小瓶装的白酒更受市场青睐。我们采集2015年到2017年第一季度的数据分析，以2015年第一季度为基数，分别计算不同容量包装的白酒销量指数，结果如图所示：

图5-白酒销量按容量分布趋势

分析： 有图5可知，不同容量包装的白酒销量均有小幅增长，小瓶装的白酒从2016年第四季度后增速比较快，对比图中画红圈数据，大于500ml包装的白酒增速放慢，甚至出现回落。

我们从不同容量所占市场份额来分析，如图6所示：

图6-白酒销量第一季度比较

分析： 如图6统计，在2017Q1，500ml及小包装白酒最畅销，占市场份额90%左右，其中小包装白酒市场份额同比增长3%左右，大于500ml包装的白酒市场份额占比同比在减小。

b)  浓香型白酒市场份额最大，旧爱“清香型”白酒重新获得热宠

我们采集2015年到2017年第一季度互联网数据分析，以2015年第一季度为基数，分别计算不同口味的白酒销量指数，结果如图7所示：

图7-白酒销量按口味分布

分析： 不同口味的白酒销量近几年都在上涨，清香味白酒同比增速尤为突出。

从不同口味白酒所占市场份额来分析，结果如图8所示：  

图8-白酒销量按口味分布

分析： 根据统计，浓香型味道白酒最畅销，占市场份额半壁江山。2017Q1与2016Q1比较，清香型口味白酒的市场占有率同比增长5%。

4.  高端酒竞争格局凸显，中低档酒竞争激烈

采集2014年到2017年1季度数据，按照价格段做品牌集中度分析，每个价格段取前5名品牌所占市场份额汇总数据分析，结果如图9所示，其中蓝色、绿色、红色折线分别表示低档、中档、高档酒在各季度top5品牌集中度。

图9-各档次白酒品牌集中度

分析： 高端白酒竞争格局基本形成，前5名品牌占有率95%以上，而中低端酒品牌前5名占有率约为55%，未来竞争空间较大。专家指出目前白酒品牌集中度偏低，未来白酒会向规模企业、大品牌集中，向优势产区集中，将会有大量品牌在竞争中优胜劣汰。行业集中度越高，公司分食利润越高，对应基本面就越好，就越适合投资。

以上分析表明 ， 基于大数据的统计分析结果可以比较明显的反映出白酒行业的真实发展轨迹。 在实际的行业研究工作中，大数据分析不但可以为流行观点提供佐证，更能够提前发现行业动向，及时捕捉机会。

三、根据大数据量化指标选择股票

我们通过大数据分析验证了白酒增速上升、高端酒量价齐升、白酒企业亲民等观点，证明了白酒行业回暖的事实。在利好前提下，我们设计了简单的策略，使用大数据量化指标辅助选择股票，结果可以初步反映指标的有效性。

我们将策略的股票池限定在白酒行业的股票，按公司的月度互联网销售额排名构造高中低三个组合，每月初按上月的销售额排名来调整各个组合中的股票（即保证高销售额组合中的股票都是上个月销售额排名前几名的），买入相同金额。该策略2014年至今的累计收益率表现如下：

图10-大数据量化指标选择股票

由回测结果可知，在2015年10月以后，白酒行业整体收益明显高于沪深300，而我们构造的三个组合的相对表现比较稳定，销售额排名靠前组合的收益明显高于销售额排名靠后组合，体现了大数据分析的优势。

总结

1、使用大数据做基本面分析，可以通过行业以及公司发展趋势，让我们更好的把握投资先机和了解行情，准确判断利好和利空，预期给股市带来的回报，对市场积极做出响应。

2、 大数据只是辅助用户做决策，具体的还要结合公司财报、市场经济、行情再做决断 。

本人尚在学习阶段，还有很多需要深入思考地方，还请大家多多指正。还是要絮叨说一句，入市有风险，投资需谨慎。

End.

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