摘要：從債券市場的發(fā)展方向、機構(gòu)投資者的業(yè)務訴求以及海外市場的成功經(jīng)驗來看，開展債券量化業(yè)務正當其時。選擇投研一體化平臺來實現(xiàn)債券量化在各個場景的應用是一條可行路徑。本文主要基于債券量化業(yè)務中的三個重要因素——驅(qū)動因素、風險控制和交易執(zhí)行，構(gòu)建了包括六個子系統(tǒng)的投研一體化平臺，并在此平臺上實踐了智能建倉、利率多因子模型構(gòu)建和債券指數(shù)基金監(jiān)控等經(jīng)典場景，體現(xiàn)出平臺具有較高的實用價值。

　　關(guān)鍵詞：債券量化 投研一體化平臺 應用場景 系統(tǒng)建設

　　債券市場是現(xiàn)代金融市場的重要組成部分。目前，我國債券市場體量龐大、品種齊全、功能多樣。隨著近年來資管規(guī)模的快速增長、交易品種的不斷豐富和信用風險的日漸暴露，傳統(tǒng)的債券投研及交易方式逐步受到大環(huán)境的挑戰(zhàn)。在此背景之下，債券量化業(yè)務開始納入機構(gòu)投資者的視線。

　　開展債券量化業(yè)務正當其時

　　(一)海外市場擁有成功經(jīng)驗

　　債券量化業(yè)務并非近年新興的業(yè)務，早在上世紀70年代，美國資本市場涌現(xiàn)了一批以量化分析的方式進行債券投資的交易員和基金經(jīng)理，其中最出名的莫過于John Meriwether領(lǐng)銜的所羅門兄弟套利部門及后來創(chuàng)立的長期資本管理公司(Long-Term Capital Management，LTCM)，其借助量化分析工具，利用同質(zhì)債券價格趨同的策略進行套利，為公司帶來了豐厚的回報。除交易策略之外，量化分析在債券信用分析、風險管理等諸多領(lǐng)域亦有應用價值。

　　(二)交易工具逐漸豐富

　　債券量化業(yè)務離不開豐富的交易工具。隨著多年來債券市場規(guī)模的增長，債券品種不斷增加，交易工具逐漸豐富：國債期貨的重啟上市、信用風險緩釋工具(CRM)的推出、債券指數(shù)基金數(shù)量的增加及發(fā)行速度加快，都為債券量化業(yè)務提供了更多元的工具選擇。

　　(三)機構(gòu)投資者內(nèi)部條件已成熟

　　目前，債券市場不少機構(gòu)投資者都有著豐富的投資交易經(jīng)驗，積累了大量的業(yè)務知識，儲備了一批專業(yè)人才。然而囿于人力限制，機構(gòu)投資者迫切希望將業(yè)務知識與成功經(jīng)驗轉(zhuǎn)換為分析模型，沉淀至業(yè)務系統(tǒng)。同時，隨著多年來的投資者教育，投資者對量化思想的認可度亦越來越高。加之信息技術(shù)的不斷成熟，機構(gòu)投資者已具備開展債券量化業(yè)務的內(nèi)部條件。

　　從債券市場的發(fā)展方向、機構(gòu)投資者的業(yè)務積累和訴求，以及海外市場的成功經(jīng)驗來看，在不久的將來，我國債券量化業(yè)務將實現(xiàn)大跨步發(fā)展。而當下著手開展債券量化業(yè)務，不失為把握時代發(fā)展大勢的明智決策。

　　開展債券量化業(yè)務的路徑選擇

　　多年的積累和實踐經(jīng)驗表明，選擇投研一體化平臺來實現(xiàn)債券量化業(yè)務在各個場景的應用是一條可行路徑。筆者所定義的投研一體化平臺，是指覆蓋各類資產(chǎn)、連通各個業(yè)務環(huán)節(jié)、支持各種業(yè)務類型的平臺。

　　為什么要基于投研一體化平臺?這是因為業(yè)務是連貫的，任何應用場景都會最終落地到投資交易的執(zhí)行環(huán)節(jié)，系統(tǒng)不能是割裂的，不能只完成完整業(yè)務鏈條中的一部分并且只覆蓋部分品種。映射到債券量化的應用場景，投研一體化平臺應該覆蓋研究、投資、風控、交易和清算五個環(huán)節(jié)。在業(yè)務和品種方面，公募基金可以展業(yè)并投資的標的均應被覆蓋。

　　從業(yè)務應用的角度來看，債券量化業(yè)務與股票量化業(yè)務存在如下三個差異。這三個差異也決定了投研一體化平臺各個子系統(tǒng)建設的思路和方向。

　　(一)個券研究模型差異

　　債券和股票的屬性不同，因此兩者的定價模型和風險預測方式存在差異。在基于基本面進行量化分析時，股票側(cè)重于基本面給股價帶來的影響，而債券側(cè)重于基本面對違約風險的影響，債券的價格在一定范圍內(nèi)受市場利率的影響更大。因此，在考慮基本面和價格因素時，股票量化的策略回測形式對債券量化的參考意義有限，而構(gòu)建信用評級模型，量化分析債券的違約風險以及結(jié)合債券的內(nèi)在價格和市場行情進行價差分析會更有意義。

　　(二)流動性差異

　　相較而言，債券的主體交易場所是銀行間市場，交易方式主要是交易員之間協(xié)商價格，進行協(xié)議交易。囿于資金體量和交易方式，銀行間市場債券的交易活躍度不及交易所股票的交易活躍度?？梢姡诩夹g(shù)面的量化分析指標，如動量、異同移動平均線(MACD)、能量潮等，對于債券量化分析并不特別適用。因此，投研一體化平臺應關(guān)注如何提高銀行間市場的信息處理效率和業(yè)務執(zhí)行效率，為量化分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)源和高效可靠的執(zhí)行通道。

　　(三)組合管理差異

　　不同于股票組合關(guān)注行業(yè)配置、投資風格和個股收益表現(xiàn)，債券組合對債券的選擇是基于評級、久期、收益率等一系列債券屬性指標進行的，組合管理是對組合的杠桿率、久期、靜態(tài)收益率等風險績效指標進行管理。因此，在進行債券組合量化分析的時候，關(guān)注點在于結(jié)合債券的屬性和組合的目標要求進行持倉調(diào)整，技術(shù)平臺的建設也是圍繞落地這一業(yè)務目標而進行的。

　　建設投研一體化平臺的考量因素及相關(guān)子系統(tǒng)設計

　　基于上述分析，在設計投研一體化平臺時我們主要考慮了債券量化業(yè)務的三個重要因素：驅(qū)動因素、風險控制和交易執(zhí)行，并為此研發(fā)了六個子系統(tǒng)。

　　(一)驅(qū)動因素

　　投資交易決策的產(chǎn)生離不開驅(qū)動因素，債券量化業(yè)務的驅(qū)動因素多種多樣，實踐中可從兩個最簡單的因素入手：行情驅(qū)動和事件驅(qū)動。通過業(yè)務場景分析，我們搭建了全市場債券行情系統(tǒng)(子系統(tǒng)一)和債券信用評級系統(tǒng)(子系統(tǒng)二)。針對行情驅(qū)動場景，全市場行情系統(tǒng)對債券進行了統(tǒng)一建模，并約定了重要屬性的數(shù)據(jù)來源、計算方法和應用方式。在此基礎之上，通過直連的形式匯集全市場的行情數(shù)據(jù)，借助人工智能算法解析并結(jié)構(gòu)化處理交易員聯(lián)絡群里的報價信息，最終匯總形成全市場行情數(shù)據(jù)流，為行情驅(qū)動場景的實現(xiàn)提供數(shù)據(jù)源。全市場行情系統(tǒng)以分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)Kafka為消息傳遞和轉(zhuǎn)發(fā)工具，行情處理引擎會將原生的行情數(shù)據(jù)根據(jù)設定的模型進行屬性擴充和計算。為了解決跨系統(tǒng)實現(xiàn)的問題，行情數(shù)據(jù)流以谷歌(Google)的Protocol Buffer協(xié)議(一種數(shù)據(jù)序列化機制)為編碼規(guī)則，保證了數(shù)據(jù)的跨系統(tǒng)有效對接。

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