“该策略涵盖275只美国非必需消费品股票，数据来自Compustat和IBES。每月计算每日总销售额与调整指数的比值作为月度销售指数，进而计算同比百分比变化（ΔSALES）。根据ΔSALES值对股票排序，做多ΔSALES值最高的股票，做空ΔSALES值最低的股票。策略按等权重分配，每月重新平衡。”
资产类别：股票 | 区域：美国 | 频率：每月 | 市场：股权 | 关键词：消费者支出，股票回报
策略概述
投资范围包括275只美国非必需消费品股票。数据来自替代数据服务供应商Compustat和IBES。对于每个月t，计算每日总销售额的总和以及每日调整指数的总和。它们的比值代表月度销售指数。随后，计算销售指数的同比百分比变化，称为ΔSALES。根据ΔSALES值对股票进行排序。ΔSALES值最高的股票组成顶组，而ΔSALES值最低的股票组成底组。做多顶组（”改善”的股票）并做空底组（”恶化”的股票）。该策略为等权重分配，每月重新平衡。
策略合理性
根据以往的研究，消费者需求数据包含关于各种投资受欢迎程度的相关信息，有助于预测未来的股票回报。此外，使用替代数据可以相较于仅使用传统信息源的投资者获得优势。信用卡和借记卡的消费者需求数据是可靠的信息来源，因为它们更及时且噪声较少。作者指出，该策略的回报在统计学和经济学上具有显著意义，并且该策略对不同类型的交易数据（如信用卡或借记卡数据）均具有稳健性。
论文来源
Consumer Spending and The Cross-Section of Stock Returns [点击浏览原文]
- Tarun Gupta, Edward Leung, Viorel Roscovan，INVESCO全球资产管理公司
<摘要>
通过使用独特的美国消费品类股票的个人交易数据集，我们研究了消费者信用卡和借记卡支出在解释未来股票回报方面的信息含量。我们的分析表明，消费者支出数据可以正向预测公司未来最多三个季度的盈利惊喜。无论是大盘股还是小盘股，消费品行业中的公司表现出强劲的预测能力。根据这一经验观察，我们构建了一个简单的多空策略，基于实时销售信号对股票进行排名，进行顶部和底部三分之一股票的多空操作。该策略产生了年化16%的统计和经济显著性回报，并在控制了系统性因子回报后，仍能维持其优势。
回测表现
| 年化收益率 | 13.12% |
| 波动率 | 9.98% |
| Beta | N/A |
| 夏普比率 | 1.32 |
| 索提诺比率 | N/A |
| 最大回撤 | N/A |
| 胜率 | N/A |
