收藏
當前，量化技術的應用在債券投資領域愈發受到重視。業界認為，量化技術在固收領域中的應用將是一片“藍海”。目前，國外成熟債券市場的量化策略發展狀況如何？量化技術在債券投資中可以有哪些應用？為推動量化債券投資發展，需要完善哪些制度？
本期債市圓桌邀請平安理財首席固收投資官熊珣，銀河證券FICC業務總部執行總經理張嘉為，鵬城實驗室研究員、香港中文大學深高金客座教授孫東寧，微京科技創始人楊劍波就上述問題進行深入探討。
同樣的量化，不一樣的邏輯
上海證券報：債券投資和股票投資在應用量化技術時，會有何區別？
熊珣：第一，發展階段不同。股票，包括商品期貨投資，由于其主要為場內交易，投資標的具有多樣性和低相關性的特點，適合量化策略深度參與，同時股票商品參與者類型更加豐富，在各類型策略開發上也更加多元化；而雖近年來交易盤在利率債上的參與度逐年提升，但債券市場過去10年均以配置為主，固收量化更是相對小眾，量化策略在固收投資上應用的深度和廣度還比較低，無論是策略種類還是復雜度都依舊處于發展早期。
第二，參與門檻不同。股票等場內品種，在歷史數據的深度、廣度和質量上，都遠超以場外交易為主的債券市場。數據是量化策略的基石，也是最重要的輸入，數據的可得性和有效性決定了量化策略開發的土壤。債券市場歷史數據記錄的方式、精度均不及股票市場，因而數據需要更復雜地被收集、清洗和積累，才能投入實際的應用。
第三，底層邏輯不同。債券本身的波動和不同券種之間波動的差異性比股票小很多，且不少品種的流動性并不支持高換手的交易需求，股票市場的多因子等策略在債市是不宜直接應用的。對債券量化策略的設計而言，要同時兼具投資邏輯、實操經驗以及量化能力，量化手段更多的是驗證、實現長期積累的投資邏輯和經驗，讓其具備標準化運轉和自我迭代檢視的能力。
張嘉為：從量化角度，債券與股票兩者數據結構差異較大。由于個股個體收益更多取決于行業與公司層面的基本面，因此股票量化投資圍繞個股之間相關性較低、波動大的特點展開，多因子alpha體系成為權益量化的主流框架，通過挖掘各類因子與組合優化等方式來獲取市場中的相對收益。而債券資產走勢受宏觀經濟與政策方向影響更大、錨定效應更強，不同債券的價格都會受到政策利率與市場基準利率影響，僅考慮債券現券資產，其類別內部的相關性更高，債券現券資產可量化的維度相對權益市場因子較為單一。
但是，債券及其衍生資產橫向資產的維度較廣。僅以資產為例，債券包括利率債、信用債券、資產證券化產品、可轉債；衍生品角度包括掛鉤債券的國債期貨、標債遠期，還有掛鉤貨幣市場利率的利率互換，以及利率期權，掛鉤信用風險的信用衍生產品等；債券資產可量化的維度包括宏觀利率層面、微觀個券維度，也包括不同資產、不同品種、不同市場、不同久期等各種品種中的定價。
孫東寧：債券量化投資策略側重于宏觀經濟分析、利率預測、到期收益率曲線分析、信用風險評估、期限結構分析等，股票量化策略則側重于價格動量、價值投資、風險暴露與對沖、價格波動性和算法交易等等。
楊劍波：從根本上來說，兩者的定價邏輯有區別。量化債券投資不能脫離定價本身，將量化股票投資的一些思路和策略生搬硬套到債券投資上顯然是不適合的。舉個簡單的例子，在股票投資中可能采用動量策略來追漲，但是在債券投資中，追漲這個思路可能是有問題的。
境外債券市場已較廣泛應用量化技術
上海證券報：目前，境外債券市場對量化投資的應用處于怎樣的階段？
熊珣：從買方機構的角度來看，境外債券市場量化投資的主要參與者是買方資管類機構，這類機構主要參與現券單邊投資策略和以IRS(利率互換)、國債期貨為代表的衍生品單邊交易策略，單邊投資交易策略的思路主要來自期貨CTA交易策略，具體來說是捕捉品種的動量、反轉和carry因子。除了針對單品種的方向的單邊投資交易策略外，這類投資者還參與針對多品種間價差的相對價值交易策略和基差套利策略，具體來說是針對交易國債期貨的基差、現券品種之間的相對價值、曲線平陡方向的相對價值進行交易。從交易量和換手率的角度來說，買方的債券量化投資交易量處于全市場債券量化投資交易量的主流地位。
從賣方機構的角度，主要的參與者是從事銷售交易業務的投資銀行，這些參與者主要通過搭建高頻交易系統，利用線性優化、二次優化等符合機構風險偏好的優化求解方式構建系統化的做市報價的報價系統。該做市報價系統中，報價和交易的品種是全球多個國家的債券、IRS、國債期貨、Swaption（掉期期權）等現貨和衍生品，通過機構根據自身具體風險偏好設定的量化定價模型將上述產品互相關聯，整合構建形成系統化的做市報價系統，具體的投資交易思路是在不活躍產品上報價，在活躍品種上對沖。
基于銷售交易業務開發的賣方量化交易系統：一是將活躍產品的流動性引導到不活躍品種上，從而滿足客戶對于全球多種債券和衍生品品種的報價和交易的需要；二是可以在市場波動相對穩定時賺取買賣價差（bid ask spread）；三是可以在市場大幅波動時捕捉錯誤報價，實現高頻套利，并且促進市場價格趨向公允。
張嘉為：量化技術在國際債券市場上的應用場景已較為廣泛，包括債券定價、信用風險預測及投資套利交易等。以AQR、Point72等為代表的大型對沖基金是早期探索系統化債券量化投資策略的機構。量化投資以基本面投資為核心，利用數學模型和計算機技術實現其獨特的主動投資策略邏輯，以減少人為決策過程中的行為偏差。
除了已經在債券市場得到廣泛應用的各類債券統計套利、中性套利、債券相對價值、宏觀對沖策略外，債券多因子模型也是近幾年海外債券量化領域較為熱門的量化投資策略之一。通過理解和挖掘引起債券收益率變動的因子，使用海量數據為分析基礎搭建多因子模型，將收益來源歸結于多個有效因子和殘差項，基于模型結果，建立一系列交易規則，從而系統性捕捉債券的超額收益機會。
美國債券市場普遍應用的因子類型主要分為兩種，分別是債券宏觀因子和債券發行主體及個券的風格因子，例如價值、動量、流動性、事件驅動等。債券量化投資策略除因子構建外，交易規則的制定和對交易磨損的把控對策略表現也起到了至關重要的作用。
孫東寧：第一，市場投資者豐富。美國債券市場吸引了包括機構投資者、對沖基金、養老基金、保險公司和零售投資者等多種類型的投資者。這些不同類型的投資者有不同的投資目標和策略，為量化投資提供了多樣的交易對手和機會。并且，債券做市商使用算法為市場持續發布買入和賣出報價，提供流動性。
第二，市場工具和產品多樣。美國市場不僅債券種類（國債、市政債券、公司債券以及資產支持債券等等）和數量豐富，而且擁有豐富的金融衍生品，包括債券期貨、遠期、互換和期權等，這些工具為量化策略的構建與執行提供了更多的市場觀點表達方式、交易選擇和風險管理手段。
第三，技術和數據資源的可利用性。市場上有大量公開和專業的金融數據可供投資者使用，并在數據分析方面不斷進行技術創新。
第四，交易技術先進。高度發達的交易技術和電子交易平臺，為量化投資提供了必要的基礎設施，使得債券市場交易更為高效和透明，同時也促進了市場流動性的提升。
第五，市場建設和監管環境的配套。在建設成熟穩定的市場環境的同時，進行法律和監管體系建設，提升市場的公平性和效率，為量化投資者提供了清晰的操作規則和充分的市場信心。
楊劍波：境外債券市場在產品定價、市場風險計量等方面的能力和重視程度遠遠超過境內市場。在境外成熟金融市場，投資債券市場的主力是機構客戶，并且主要參與者都具有對債券（以及相關金融衍生品，如利率互換等）的定價能力和市場風險計量能力。基于這些能力，債券投資者才能夠更清晰地看到當前債券市場的價格水平、目標債券當前的理論價格水平以及進行每一筆交易對整體投資組合產生的價格變化和風險指標變化，通過量化計算和分析獲得全面的結論以確定是否進行交易。
量化技術可應用于債市多場景
上海證券報：量化投資在債券投資上有哪些應用場景？
熊珣：在定價層面，固收投資是數據精度和定價可以做精的領域，通過量化手段結合理論和實踐的經驗，可以構建不同的收益率曲線，進而可以給不同品種的定價提供更多的量化依據，提升價格發現的能力。雖然往往只有幾個基點的差異，但配合大規模的參與，就能創造不錯的收益回報。同時價格發現能力也能實現更好的套利機會和做市機會的抓取，優化市場的結構和流動性。
此外是偏高頻策略。與股票及衍生品市場不同，債券市場高頻交易的參與難度較高，規模也不會太大，當前環境下投產比并不算高。相比于股票和衍生品的“真高頻”策略而言，債券市場的周度級別換手已經屬于較高頻的交易，也確實會存在一些特定的alpha，可以在配置倉位的基礎上進行另一輪收益的增厚。
低頻量化策略則會更貼合投資邏輯，無論是對基本面的量化，抑或是對信用利差、行業利差等觀測指標的建模，均是在主觀投資邏輯上的進一步“固化”和“客觀化”發展，同時策略也真正可以承載更大規模容量。
平安理財在固收投資中積極進行量化策略嘗試，并已取得較為顯著的成效。我們構建并實盤了固收純量化策略，在利率債的一些非活躍券定價和債券趨勢研判上均有對應的子策略，并構建了機器為主、人工為輔的利率策略庫，并在理財產品中有了實際運用，在2022年年末至今債券市場的多次劇烈波動中，通過模型信號有效保護了產品凈值，實現了穿越牛熊的收益表現。
張嘉為：一是隨著市場電子化程度的提升，特別是銀行間“X系列”交易模式的拓展，交易所債券做市業務上線，債券ETF品種發展等，產生了一批高流動性債券品種可開展量化交易、高頻交易、套利交易；
二是債券各類衍生品的發展與成熟，如國債期貨、利率互換、利率期權等，使得債券市場價格發現的效率進一步提升，市場化定價程度進一步增強，相應的交易策略也進一步豐富；
三是隨著NLP技術發展，場外非結構化數據實現了數據的結構化，從而實現各類非標準化因子的突破；
四是隨著大數據、大模型的發展，海量債券數據的處理能力提升，債券市場多因子模型的雛形初步顯現。
楊劍波：在量化債券投資中，基本的量化金融首先應用于利率曲線構建、債券產品定價以及債券風險指標計量；其次，交易者還可以具備利率預測、利差預測的能力；再次，完整的量化債券投資還應具有對一些相對更復雜的利率產品的定價和風險計量的能力，包括但不限于利率互換、國債期貨，甚至一些非標準化的利率產品。
進一步完善配套條件
上海證券報：債券投資中進一步提升量化技術應用，需要完善哪方面的配套條件？
熊珣：首先是數據的可得性。債券相關的數據提供方和收集方推出更多可獲取的干凈的數據源，隨著數據和各方面基礎輸入源的積累，固收量化一定會有更進一步的發展和升級。
其次是監管和市場環境。量化交易需要標的有一定的流動性，相應的做市業務，衍生品交易等活躍度若能進一步提升，對固收量化的發展會有明顯幫助。當前債市的流動性（尤其是利率債）主要還是集中在特定的品種上，流動性不夠分散化，衍生品的參與機構也相對偏少，債券主要的配置類機構對衍生品的參與相對不深。
再次，在公司管理制度方面。量化類策略和主觀投資在內部管理上是有差異的，因此需要對量化策略以及潛在操作風險和監管風險的事前審查制度設立風險指標，并在業績表現和投后管理制度等方面進行量身定制。在嚴格遵循風險及合規的前提下，更好地協助量化技術在債券領域的發展和應用。
張嘉為：第一，底層投資標的具備充足的流動性來提升量化策略的可實現性。近年來，債券市場活躍度穩步提升，日均交易量超過萬億元，達到歷史新高，債券資產流動性的快速提升，為活躍資本市場提供了重要基礎，也更有利于促進實體企業融資成本跟隨二級市場利率下行而下降，從而有利于服務實體經濟融資成本下行。同步地，量化技術在債券投資上應用的重要流動性基礎也基本形成。
第二，豐富的、有效的市場交易工具與交易模式。一方面，目前市場有對沖國債基準利率風險的國債期貨、貨幣市場的IRS，需要在此基礎上進一步拓展品種，比如推動國債期貨期權、掛鉤信用利差、掛鉤信用品的衍生工具等，以滿足不同投資人的對沖與交易需求；另一方面，需要推出更多提升市場流動性與交易便利性的工具，如外匯交易中心推出的“X系列”交易模式、利差交易模式、籃子交易模式等各類創新型交易模式，為投資者便利交易提供了重要工具。
第三，量化技術相應需要規則統一、監管協同的金融市場，需要在不同市場、不同投資者間建立規則統一的交易機制。從而為債券市場策略組合的構建提供基礎，使量化工具能夠在債券市場進一步發揮作用，促進債券市場的收益進一步多元化。
孫東寧：境內債券市場需要在幾個方面加強建設：
第一，提升市場流動性。增加市場參與者的豐富度，發展更先進的技術基礎設施，如高效的交易平臺和數據分析系統。
第二，完善做市商系統。做市商可以通過提供連續報價來幫助降低交易成本，提升市場效率。
第三，拓展工具種類，在控制系統性風險的基礎上，不斷豐富固收衍生品的種類和數量以及配套的二級市場交易機制。
第四，提高市場數據透明度和質量，包括更好的信用評級系統、更全面的財務信息披露等。
第五，完善法律和監管框架，確保市場穩定和投資者保護，支持量化投資策略的發展。
楊劍波：首先要提升市場的流動性，包括要完善做市商制度，讓做市商承擔起做市的責任，也要提升各類市場參與者的交易積極性。
其次要擴充和完善固定收益產品種類。當前境內固定收益市場的產品（特別是衍生品）種類不多，已經存在的金融產品的交易活躍度不高。成熟的金融衍生品市場有助于提升市場的價格發現能力，也有助于交易者構建各類交易策略，進行風險對沖。
固收量化策略是一片“藍海”
上海證券報：在利率債低波動、信用債愈發類利率債的背景下，債券量化投資是否會成為未來的主流？
熊珣：整體利率水平維持下行且逐步進入低位區間后，投資者會追求更高維度的收益來源，交易和策略將提供進一步的收益來源的可能性，債券量化會成為主要的工具手段之一，其重要性是會邊際增加的。
同時，隨著市場的發展和進步（體量、定價、參與機構的專業度、監管環境），信用債流動性會更好，成交將更為活躍，定價也更加充分，這有利于產生更高質量的數據庫和更多的交易機會，為量化技術的應用帶來助力。行業更深度多元化的研究和更市場化的定價也會反哺債券市場，給市場帶來更大的活力和充沛的流動性，形成良性循環。
張嘉為：一是債券市場逐步具備可量化的數據、交易、系統及技術，與權益量化一樣，通過量化投資減少人為決策過程中的行為偏差并取得更為穩定的收益回報是未來債券量化發展的主要方向。
二是無論是利率債低波動還是近期信用債類利率化，都是周期性情況，事實上，低波動性市場，無論是量化投資還是主觀投資，其收益的難度都在增加。量化并不能額外創造波動或收益，只不過，相比于主觀觀察更多站在方向性波動角度的低波動，量化可以考慮期現貨、資金-債券、境內外等維度多市場多資產多角度呈現的波動率變化并建模與交易，量化技術所能做到的事情是提供更為快速地捕捉發現市場定價偏離的模型與技術，從而發現新的交易機會與利潤。
三是高收益類信用債券市場會長期存在，而隨著市場規范性的提高，主體的信用利差定價會更加充分，未來也可能存在通過量化技術進行相應的基本面分析，與權益市場機會聯動從而掘金信用類市場的長期機會。
孫東寧：盡管利率債表現出低波動性，但量化投資可以通過分析微小的市場變化和價格差異來捕捉投資機會，特別是在利率變化方面。
在信用債投資方面，要深入分析債券的違約風險，對信用債類利率債這種說法要持謹慎態度。在境內，由于市場的監管特點和信用環境，大部分信用債（尤其是由較大、較穩定的公司發行的債券）通常被視為風險較低，類似于利率債。但是，隨著近些年經濟結構的調整，違約事件的發生頻率呈現上升趨勢。同時，展期成為一種常態化的風險緩釋形式，首次展期的發行人數量和規模均大幅增加。信用債市場高等級違約情況明顯改善，但高等級主體展期頻繁出現，顯示信用風險仍需關注。
另外，國際評級機構和本土評級機構在信用債評級標準上存在顯著差異，與國際評級機構相比，境內評級結果中樞更高，評級標準更寬松。近幾年，境內債券市場發生了一些高等級信用債違約事件，例如2020年的華晨汽車集團違約和永煤控股集團違約、2022年的陽光城集團違約和武漢當代科技集團違約。這些債券在違約之前的評級是AA到AAA。因此，量化策略應用于信用下沉方面，仍面臨著流動性不足、違約風險較難把控且缺乏市場可交易的違約對沖工具的問題。
楊劍波：債券的定價離不開量化金融的定價理論和方法的支撐。在利率債低波動、信用債類利率債的背景下，市場參與者要獲取預期的收益率則更需要依賴活躍的交易，因此債券量化投資一定會成為未來的主流。與股票市場相比，我們認為固定收益市場對量化技術的要求更高，對參與人員能力、量化工具功能的要求也更高。我們相信，在固定收益市場的早期發展階段，掌握量化投資能力、擁有健全功能的量化決策工具的交易者必然會獲取顯著的超額收益。
