线上搜索数据
这个小节中我们介绍三个基于谷歌趋势（Google Trends）的线上搜索数据集应用案例，其中前面两个用例引自Eagle Alpha（2018），最后一个用例出自Citi（2017），后来也收录在Eagle Alpha（2018）中。[13]谷歌趋势是基于谷歌搜索的公共网络工具，它表明了某个特定搜索词在世界不同地区的总搜索量中的输入频率。根据和零售商产品相关的搜索词，Eagle Alpha构建了公司搜索指标。需要指出的是，寻找和特定公司收入相关的搜索词是一个繁琐复杂的过程，其中要使用Eagle Alpha内部以及第三方的工具。
这个数据集覆盖的是全球范围的公司，涉及B2B、零售、奢侈品和酒店等行业。数据集可以映射到公司股票代码上，同时从2006年开始提供数据。数据以日、周和月的频率进行搜集，同时每月发布一次，滞后期是1～3天。通过观察搜索指数的三个月和一个月移动平均的交叉点，我们就可以看到在零售、奢侈品和餐饮等行业内公司收入增长的拐点。
截至2018年，Eagle Alpha数据分析团队基于谷歌搜索数据针对消费类公司发布了49份季度报告，其中有37份报告对后市的判断被证明是正确的，这样命中率就高达76%。
1.预测同店销售额Ⅰ
Finish Line是在美国纳斯达克上市的公司，其股票代码是FINL。它是一家美国零售连锁商店，出售运动鞋以及相关服装和配饰。它在全美47个州以及波多黎各设有660家商店，主要位于大型购物中心内。
在2016年底之前的18个季度中，搜索指数形成的拐点指标达到了78%的命中率，也就是说搜索指数的三个月移动平均在78%的时间上和当季的同店销售额（same-store sales/SSS）是同向变动的。
2016年12月5日，Eagle Alpha基于谷歌趋势数据发布了FINL的报告，图2.21表明在2016年8月公司发布季度报告之前搜索指数已经显示了上升趋势，而8月份发布的季度公告则证实了这一点。但是这个指数在2016年11月份针对第三季度则出现了方向性的变化，因此Eagle Alpha的分析师预测这个季度的业绩可能会表现不佳。分析师在报告中明确指出：“近几个月来，FINL搜索指数出现了大幅下降趋势，这表明FINL同店销售额的增长面临着风险，亦或管理层对于（明年）2月份的季度前景看法可能会令人失望”。
图2.21 FINL的搜索指数
资料来源：Eagle Alpha（2018）。
2016年12月21日FINL发布了三季度报告，结果表明这个季度业绩表现疲软，并且认为下个季度的表现也不会很好。公司首席执行官Sam Sato就说：“我们对三季度的销售和盈余低于预期感到失望。” 当时管理层预期三季度的同店销售额增长会超过4%，但是实际上只增加了0.7%，而这个数字在2017年2月发布的季报中进一步下跌到-4.5%。
这个案例表明搜索指数在公司财报正式发布之前准确预估到FINL同店销售额发生的问题。因为公司的基本面发生了变化，自从公司财报正式发布之后，股价出现了明显的下跌。
2.预测同店销售额Ⅱ
除了前面的FINL公司，Eagle Alpha还讨论了谷歌搜索数据针对另外一家美国体育用品公司Foot Locker的业绩含义。Foot Locker是运动服和鞋类的零售商，它在全球28个国家和地区开展业务，它是纽约证券交易所上市公司，其股票代码是FL。
2016年12月，Eagle Alpha使用谷歌趋势数据发布了针对体育零售商FINL和FL的报告，其中表明了对FINL公司同店销售额增长的忧虑。2017年2月，Eagle Alpha再次发布报告，其中表明针对FL公司搜索数据的信号正在恶化，从而业绩可能达不到公司的预期。但是FL公司对一季度的同店销售额给出了积极的信号。到2017年4月，公司提前预报一季度的业绩表现不好，把同店销售额的增长率从5%下调到2%。而在正式发布的季报中，公司的同店销售额只增加了0.5%。这样，谷歌的搜索数据不仅表明了FINL公司基本面在变差，同时也表明了FL的基本面也在恶化。
这两家体育用品公司的负面趋势让Eagle Alpha对这个行业进行了更深入的调查，寻找让公司管理层做出错误判断的原因。就此Eagle Alpha利用谷歌趋势数据为全球三大体育用品服务商——阿迪达斯（Adidas）、耐克（Nike）和安德玛（Under Armour/UN）——创建了运动服装和运动鞋指数，如图2.22所示。从该图中可以看出，基于谷歌搜索数据形成的三家公司三个月移动平均综合指数在2016年初达到高峰后持续稳定了一段时间，然后从2016年中开始出现下滑。而在公司个体层面，耐克的三个月移动平均指数在2016年初首先开始下跌，然后安德玛和阿迪达斯的三个月移动平均指数分别在2016年中和2016年末开始下跌。
图2.22 全球三大体育用品品牌的搜索指数
资料来源：Eagle Alpha（2018）。
Eagle Alpha的行业趋势分析表明，FINL和FL公司的问题更多是来自行业变化，而不是公司层面。这两家公司基于搜索数据的信号在2017年6月依然表现不佳，这表明同店销售额会进一步恶化。后来这两家公司的季报都很不好，因此股价大跌。从2016年12月到2017年9月，两家公司的股价分别下跌了65%和55%。直到2018年，投资者才开始意识到零售商的负面业绩对阿迪达斯和耐克的影响，而来自谷歌的搜索数据则表明整个行业的逆风是显而易见的。
3.预测同店销售额Ⅲ
这个案例摘自Citi（2017）的《寻找alpha：大数据》的报告，相关的公司是博柏利（Burberry）。博柏利是全球知名的奢侈品和时尚用品公司，经营的产品包括女装、男装、童装、化妆品、香水、家居用品等，它是在伦敦证券交易所上市的公司，股票代码是BRBY。
从图2.23中可以看出，搜索指数的一个月和三个月移动平均同比增长率的交点是同店销售同比增长率变化的主要拐点。与此同时，来自彭博社的数据显示，分析师们对于同店销售额的预测方面是很差的，因为这些分析师报告和公司财报报告的真实数据相关性只有20%。但是基于Eagle Alpha针对博柏利的搜索指数，无论是一个月还是三个月移动平均同比增长率都和公司真实数据可以达到或超过70%的相关性，这是一个很明显的提升。不仅如此，搜索数据还具有及时性，因为在季末就可以获得这类数据，而官方的真实数据至少要在季末后的三周内公布。相对于公司财报数据，搜索数据集带来的更大的相关性和更快的及时性就让它们具有很大的商业价值。此外图2.24表明了同店销售额对于股票价格的影响，特别是其中的意外成分（surprise component）。换句话说，市场会对销售额正面或者负面意外做出反应。
图2.23 博柏利同店销售额和Eagle Alpha（EA）搜索指数
资料来源：Citi（2017）。
图2.24 博柏利同店销售额和公司股价
资料来源：Citi（2017）。
这个案例说明，使用谷歌趋势数据可以更好地预测销售拐点，这样相比于大多数投资者，充分利用谷歌趋势数据的投资者就可以更快并且更准确地采取行动。