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    2020-10-20 22:55:31

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    1、 中国快递行业生命周期理论假设

    快递龙头竞争时代

    快递寡头竞争时代

    2、快递业未来发展

    3、投资视角看快递行业

    4、龙头竞争看卡位,寡头竞争重盈利


    1、 中国快递行业生命周期理论假设

    基于传统行业生命周期理论以及“S曲线”理论,长江交运团队提出“中国快递生命周期”这一理论假设:中国快递将依次经历完全竞争、龙头竞争以及寡头 竞争共三轮生命周期。完全竞争阶段拼网络覆盖和产能扩张,龙头竞争阶段拼运营效率和卡位布局,寡头竞争阶段拼品牌力及物流生态圈

    快递龙头竞争时代

    随着线上流量红利渐尽,电商增长趋缓,快递增速面临下行拐点。行业分化加剧,企业开始转型综合物流服务商,积极拓展快运、跨境物流、仓储、冷链等其 他物流细分市场。龙头竞争时代后期,随着综合化转型的深入推进,龙头在细分市场的渗透也将基本到位,价格战或将难以避免。龙头竞争时代,企业比拼的是运营 效率以及卡位布局。对卓越的快递企业而言,当前电商快 递业务增长拐点已至,拓展电商快递以外的业务领域,转型综合物流服务商,将是跨越至下一条S曲线的必经之路。

    快递寡头竞争时代

    经历了龙头竞争时代后期的洗牌,快递将进入寡头竞争时代。竞争格局的大幅改善将使得企业盈利水平稳步提升。寡头竞争时代,企业比拼的是品牌力以及物流生态圈。

    2、快递业未来发展

    1)中国网购发展仍处半程。实物商品网上零售额5.48万亿元,增长28.0%,占社会消费品零售总额的比重为15.0%。从趋势上来看,中国网络零售占社会零 售总额的比重仍有较大提升空间

    2)农村地区电商发展潜力巨大。根据中国互联网络信息中心的数据,截止到2017年12月,我国农村网民规模达到2.09亿人,较2016年底增加 793万人,体量规模难以忽视;从互联网普及率来看,中国农村地区互联网普及率仅为35.4%,远低于城镇71.0%的普及率。近期,定位低端电商市场的拼多多表现出的市场爆发力,便是对三四线城市及农村地区电商潜力 的有力佐证。

    3)快递对接“中国制造2025”。国家邮政局提出快递要对接“中国制造2025”,不断延伸快递服务领域。目前已经形成入厂物流、仓储配送一体化、末 端配送、供应链管理、嵌入式电商快递等多种服务模式,并涌现出比亚迪、小米、上汽通用等一批龙头项目,服务领域涵盖航天、汽车、电子、制药、服装、酒、食 品等多个领域。快递业与制造业协同发展促进制造业逐步从规模化标准化的传统生产方式,向个性化定制化的新型生产方式转型,有助于推动制造业升级。

    4)国外。 90年代末以来的国际快递巨头发展史是一部并购史。90年代末,美国快递业整体增速放缓,巨头主要通过兼并收购方式,迅速成为领先的综合物流服务商。1984-1998 年,三大国际快递巨头(DHL、UPS和FedEx)年合计并购案例平均不到1例,而1999-2016年,每年合计并购案例平均超过3例。纵观国际快递 巨头并购史,其并购路径基本可概括为:快运->整车->供应链;国内->国际。FedEx和UPS通过收购迅速实现综合化和全球化,并 带来此后近半的营收增长。

    美国现代快递行业发展至今,依次经历了:通信需求(第四次信息技术革命)、制造业需求(19世纪80年代)、经济全球化与国际贸易需求(20世纪70年代)以及电子商务需求(21世纪)共四个驱动阶段。

    梳理美国物流行业整合案例不难发现,在快递企业参与的收购中,快递企业通常作为收购主体,而并没有发现较多快递 企业被其他物流企业成功收购的案例。

    顺丰控股与德邦股份作为中国快递和零担行业的龙头。在龙头竞争时代,快递企业将以整合为主、自建为辅的形式转型综合物流服务商。资本驱动下,由快递主导的物流行业整合已悄然到来,圆通速递收购先达国际物流、申通快递与快捷快递合资设立控股公司、顺丰控股与夏晖合资设立冷链公司便是最佳佐证。

    3、投资视角看快递行业

    当前处于完全竞争阶段的衰退期与龙头竞争阶段的萌芽期的叠加期,重点投资运营效率高且加盟商风险管理较好的企业。 鉴于通达系尚未有一家具备寡头竞争的护城河,同时考虑到未来综合物流市场的巨大潜力,我们看好一线快递公司在龙头竞争阶段成长期的投资机会,重点关注战略 布局领先、具备卡位优势的企业,推荐:顺丰控股、韵达股份和圆通速递;建议关注:德邦股份和申通快递。

    根据传统的行业生命周期理论:

    • 处于成长期的行业,收入和利润规模快速上涨,尽管面临较大的竞争风险,但行业景气度持续向上,业绩与估值有望迎来双 升;
    • 处于成熟期的行业,渗透率逐渐饱和,销售规模趋于平稳,资本开支下降,竞争格局稳固,行业竞争将从价格手段转向非价格手段,行业整体盈利水平回升,主 要挣业绩增长的钱。
    • 处于衰退期的行业,市场开始收缩,收入和利润增长停滞,部分企业开始积极转型。

    中国快递生命周期是由三轮传统生命周期(依次是完全竞争阶段、龙头竞争阶段和寡头竞争阶段)相衔接的全生命周期。当前中国快递业正处于完 全竞争阶段的衰退期与龙头竞争阶段的萌芽期的叠加期,重点投资运营效率高且加盟商风险管理较好的企业。我们判断,中国快递将进入龙头竞争阶段的成长期,综 合物流业务将呈现爆发式增长,行业景气有望持续维持高位,重点关注战略布局领先、具备卡位优势的企业。

    4、龙头竞争看卡位,寡头竞争重盈利

    鉴于通达系尚未有一家形成寡头竞争的护城河,同时考虑到未来综合物流市场的巨大潜力,我们看好一线快递公司在龙头竞争阶段成长期的投资机会。

    快递行业是物流行业中值得长期关注并寄予期待的赛道。

    对于长期投资,我们的排序逻辑:

    1)战略具有前瞻性的公司先发优势显著;

    2)网络管理优良的公司执行力强;

    3)善于学习、迅速纠错的公司存在弯道超车的可能

    推荐:顺丰控股、韵达股份和圆通速递,建议关注:德邦股份和申通快递。

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    有小伙伴问:能不能系统介绍下数据分析方法。今天它来啦!数据分析常用的方法有九种,今天先介绍第一种,操作上最简单的:周期性分析法。它是新人们避免犯小白错误的最好方法。

    做数据的新人最容易犯啥错?当然是一张嘴就被大家笑话:连这个常识都没有!

    所谓的常识,很大一部分是周期性变化:到了这个时间,就会出这种事。周期性分析,主要是从日常杂乱的数据中,发现会周期性出现的规律,从而避免上述问题。常见的周期包括两种:自然周期/生命周期。

    所谓自然周期,是指业务指标随着时间自然发生波动,比如上边吐槽的“2月份业绩自然少”,这是因为2月份过年,大家都放假了,业绩肯定少呀。

    类似地:

    • 吃喝玩乐类的消费,一般周六、周日比较多,这时候才有空出来玩。

    • 企业间交易,一般工作日高,周末很低。大家都放假了谁还办公呀。

    • 雪糕冰棍冰淇淋类商品,一般夏季是旺季,冬季是淡季

    • 帽子手套暖手宝类商品,一般冬季是旺季,夏季是淡季

    这些是比较直观的例子。需要注意的是,所谓的自然周期,对不同业务而言是不一样的,切不可混为一谈哦。

    但是很多时候,自然周期表现并不直观,隐藏在日常起起伏伏的数据里。这时候就需要我们手动发现周期规律。比如比如一个公众号的阅读人数走势,可能如下图

    一眼看过去,是不是弯弯曲曲,毫无规律可言?

    这就需要手动做区分。为了更好的区分,一般取6个月的,每日的数据。因为六个月的时间,一般能涵盖2个季度,能观察出季节性变化。

    同时,每日数据,能观察出每周是否有规律和每月是否有规律。不过上边例子只给个2个月的数据,那就凑合着用。

    从上例蜿蜒起伏的波折里可以直接看出:没有明显的月规律。一般有月规律的数据会如下图所示(如下图)因此可以进一步观察,是否有周规律。

    想看周规律,需要把数据做一下处理(如下图),把6个完整周的数据,从周一到周日对齐。之后做折线图,更容易观察出周规律。

    处理过以后,可以看出:却有周规律变化,表现为:周一至周六逐步降低,周日反弹。如果把每周一到周日的数据做平均数,就能画出周规律曲线(如下图)

    这里有很多明显不符合走势的点。这很正常,因为公众号发文也是有分类的,如果是卖东西的文章阅读就很低,派福利、抽奖类的阅读就高一点,搞标题党的《震惊!》《大厂!》《字jie!》的阅读就很高。所以除了日期,也和文章类型有关。

    周期性分析,主要目的是做出一个参考曲线,为进一步判断提供依据。进而避免:“为啥周六阅读那么低呀!”这种低级小白问题。之后再结合内容标签,做进一步的分析。

    比如上例中,第三周周一、周二是明显异常点。如果没有做标签,就会直接报警:“本周连续2天异常!请注意!”但是做了标签,如果发现周一发了卖货文(原本就该低)周二则是标题党(原本就该高)则不需要大惊小怪了。

    还有一种周期是生命周期走势。比如一个活动上线,刚上线的时候肯定参与人很多,之后感兴趣的都参与过了,不感兴趣的都不参与了,因此人越来越少。这样就会出现如下图的走势。

    注意:要发现生命周期走势,统计数据,是从一个业务开始的时候进行统计的,之后往后数:第1天/第2天/第3天……或者第1个月/第2个月/第3个月

    生命周期走势有很多经典的运用。比如一款新商品上市,其销量和上市时间,经常有如下关系,因此被称为“商品生命周期”。类似的,还有“APP生命周期”“用户生命周期”的说法,都是一个时间轴+指标走势组合出来的。后续有机会再跟小伙伴们一一分享。

    以上就是今天的分享。周期性分析看起来很简单,因为它主要是用来做参考线的,为后续各种分析方法铺路。很多复杂的分析,比如数据监控模型、数据预警模型、数据驱动决策,也是以周期性曲线为参照,所以小伙伴们先掌握基础方法,再循序渐进哦。今天的分享就到这里,谢谢大家

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  • 常见的周期包括两种:自然周期/生命周期。 自然周期 所谓自然周期,是指业务指标随着时间自然发生波动,比如有人吐槽“2月份业绩自然少”,这是因为2月份过年,大家都放假了,业绩肯定少呀。 类似地: ...

    常见的周期包括两种:自然周期/生命周期

    自然周期

    所谓自然周期,是指业务指标随着时间自然发生波动,比如有人吐槽“2月份业绩自然少”,这是因为2月份过年,大家都放假了,业绩肯定少呀。

    类似地:

    • 吃喝玩乐类的消费,一般周六、周日比较多,这时候才有空出来玩。
    • 企业间交易,一般工作日高,周末很低。大家都放假了谁还办公呀。
    • 雪糕冰棍冰淇淋类商品,一般夏季是旺季,冬季是淡季
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    很多时候,自然周期表现并不直观,隐藏在日常起起伏伏的数据里。这时候就需要我们手动发现周期规律。比如一个公众号的阅读人数走势,可能如下图:

    一眼看过去,弯弯曲曲,毫无规律可言。需要手动做区分。为了更好的区分,一般取6个月的,每日的数据。因为六个月的时间,一般能涵盖2个季度,能观察出季节性变化。同时,每日数据,能观察出每周是否有规律和每月是否有规律。不过上边例子只给个2个月的数据,那就凑合着用。从上例蜿蜒起伏的波折里可以直接看出:没有明显的月规律。

    一般有月规律的数据会如下图所示:

    想看周规律,需要把数据做一下处理,把9个完整周的数据,从周一到周日对齐。之后做折线图,更容易观察出周规律。 

    处理过以后,可以看出:却有周规律变化,表现为:周一至周六逐步降低,周日反弹。如果把每周一到周日的数据做平均数,就能画出周规律曲线 。 

    这里有很多明显不符合走势的点。这很正常,因为公众号发文也是有分类的,如果是卖东西的文章阅读就很低,派福利、抽奖类的阅读就高一点,搞标题党的《震惊!》《大厂!》《字jie!》的阅读就很高。所以除了日期,也和文章类型有关。

    周期性分析,主要目的是做出一个参考曲线,为进一步判断提供依据。进而避免:“为啥周六阅读那么低呀!”这种低级小白问题。之后再结合内容标签,做进一步的分析。

    比如上例中,第三周周一、周二是明显异常点。如果没有做标签,就会直接报警:“本周连续2天异常!请注意!”但是做了标签,如果发现周一发了卖货文(原本就该低)周二则是标题党(原本就该高)则不需要大惊小怪了。

    生命周期

    比如一个活动上线,刚上线的时候肯定参与人很多,之后感兴趣的都参与过了,不感兴趣的都不参与了,因此人越来越少。这样就会出现如下图的走势。 

    生命周期走势有很多经典的运用。比如一款新商品上市,其销量和上市时间,经常有如下关系,因此被称为“商品生命周期”。类似的,还有“APP生命周期”“用户生命周期”的说法,都是一个时间轴+指标走势组合出来的。

    总结

    周期性分析看起来很简单,因为它主要是用来做参考线的,为后续各种分析方法铺路。很多复杂的分析,比如数据监控模型、数据预警模型、数据驱动决策,也是以周期性曲线为参照,要先掌握基础方法,再循序渐进。  

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    1前言

    只要精通一种有效的交易方法,你就可以在投机市场里生存了。该交易方法最好是机械的,避免让你在交易过程中去思考或猜测,你要做的只是等待入市信号,进场后就等待出场信号,根本不用去思考,这样可以把情绪因素减少到很低。

    本文发布一个基于 CCI 的交易系统,该系统广泛运用于期货、外汇和股票交易,当然也包括数字货币。


    2了解CCI

    CCI 本身是动量指标的一种,这类指标的工作原理大致相同,即观察快线和慢线的变化。以MACD为例子,它就是通过来观测快速移动平均线与慢速移动平均线的来判断行情变化。CCI指标中,快线反映价格本身变化,慢线反映移动平均线,在CCI中我们所看到的是实际测量的价格与移动平均价格的偏差,正常的幅度是在-250到250之间。下面的图表可以说明这个情况:

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    如上图,14周期EMA线,用蓝色表示,14周期的CCI线,蜡烛图下面的部分。当价格加速突破EMA线,同时CCI也突破了零线。等价格巩固后EMA也同步追近,CCI也开始向零线回落。其后价格再度上杨,如果本次的幅度并不像前次那么大,CCI也没到达前面的高度。在这种情况下价格创新高,但是CCI却没有跟进,这种分化其实预示着上升动量在减弱,上涨可能就要结束了。


    3策略优势

    优势一:参数少,敏感低

    核心参数只有3个,可优化空间很小,避免过度优化。且参数敏感度极低。


    优势二:胜率高,可用于加仓模型

    除了固定仓位外,还可以扩展为加仓版本,效果更佳。


    优势三:高普适性

    适应商品期货市场大多数品种。


    4测试环境

    (1)、测试品种:螺纹钢、橡胶、棉花、PTA、铁矿石、聚丙烯、棕榈油、塑料、焦炭、焦煤。

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    (2)、测试时间:2010年至今。

    (3)、测试费用:手续费0元,开平仓各2跳滑点。

    (4)、资金配比:每个品种各10万,固定1手(采用非复利方式)。

    (5)、测试说明:K线走完发单。无任何未来函数、偷价、过度优化、跨周期调用、分段优化等行为。


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