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文/东方证券股份有限公司吴泽智、周仁才、石晶晶、胡倪娜

(本文为“证券机构数字化转型与证券科技创新”征文活动入围文章。)

我国债券市场包括银行间市场、证券交易所市场和商业银行柜台交易市场,债券交易场所相互分割,债券托管市场分散,导致债券市场的流动性和活跃性均显不足。银行间市场作为其中重要的组成部分,自2001年实施做市商制度,但存在报价信息含量低、新信息识别不足、报价义务敷衍塞责等问题,价格发现能力较弱,市场流动性不足等问题,这与参与机构系统自动化程度低、风险控制难度高有很大关系。传统固定收益业务以银行间一二级市场债券交易为主,涵盖现券、回购等交易。近年来,随着多层次资本市场的不断完善,交易品种日益丰富,利率互换、大宗商品、贵金属、外汇等业务带来新机会,固定收益业务面临着向FICC业务的转型。初期银行间市场交易过程中,交易员主要通过外汇交易中心提供的前中台系统手工报价,效率较低,操作风险较大。随着做市、套利等量化策略交易的兴起,原有的柜台和前台手工报单的方式已经远远不能满足跨市场、跨品种的策略交易需求。同时,随着业务复杂性的提高,对风控提出了更高的要求,如何实现各交易品种的统一风险管理也是一项新的课题。

随着大数据、人工智能等新技术的应用,金融科技正在对金融业的投资交易、销售服务、运营风控等各个环节带来深刻的变化。在上海建设科创中心的大背景下,充分利用这些金融科技的前沿技术,结合银行间现券市场交易方式复杂、市场变化快、业务个性化需求多、对系统快速响应能力要求高等特点,实现交易的自动化、精细化、智能化,助力FICC业务向更深层次方向发展,无疑具有重要的现实意义。

一、银行间市场发展现状分析

(一)国内市场

债券市场一般以场外交易为主,其主要交易方式为询价交易。询价交易是指交易对手一对一的询价及成交,具有成交品种与金额灵活、单位交易成本低以及信用风险分散等特点,但询价交易的市场价格发现功能较差,而且搜寻交易对手并与之谈判的时间成本高。国内债券市场在外汇交易中心大力推动技术改革的背景下,推出了X-BOND匿名点击的交易方式,一部分降低了搜寻交易对手与之谈判的成本,但线下询价的模式依然占有很高的市场成交比重。做市商需要同时在线上双边做市、X-BOND匿名点击、请求报价、对话报价以及线下的人工询价交易方式上进行做市。

随着外汇交易中心陆续在新平台上推出了现券买卖市场双边做市、请求/对话报价、指示性报价、X-BOND匿名点击报价等行情和交易接口,使得我们能够更好的开展银行间自动化交易。

我司2014年成为银行间债券市场尝试做市商,致力于在风险可控的情况下为市场提供有效做市报价,向市场提供流动性,切实履行做市商义务。而近年来,债券市场波动幅度不断加大,在一定程度上增加了做市商的报价难度和报价风险,同时交易员人工报价效率低下,很难同时向市场报出多只债券的合理价格。因此研究和探索自动化的做市报价和风险管理系统迫在眉睫。该系统旨在有效提高报价效率,同时利用自动对冲策略有效降低做市风险。

(二)国外市场

美国债券市场历史悠久,市场规模庞大,债券品种丰富,投资者多样。在美国债券市场发展过程中,各类电子交易平台蓬勃发展。美国债券投资主体可在D2C交易平台上与交易商、经纪商及其他投资者进行零售交易,交易品种多样,单笔规模小,成交信息分散,具有代表性的D2C交易平台有Tradeweb、Bloomberg FTI和MarketAxess等;投资主体自建的债券交易平台则有如BrokeTec平台、tpRepo平台、BARX、Velocity、Trumid等,这些平台分别由经纪商、交易商或投资者自行建设并运营。另外还有交易所运营的债券交易平台例如纳斯达克OMX集团的eSpeed平台,金融信息服务商提供的交易平台例如汤森路透的Tradeweb平台和彭博的Bloomberg FTI。

美国几乎所有品种的债券交易均可通过债券交易平台进行,2015年美国债券交易通过电子交易平台达成的交易占整体交易量的65%。美国债券交易电子化程度最高的是国债,占比达到所有债券电子交易量的70%。国外债券市场的电子化交易程度,远高于国内银行间债券市场,值得我们借鉴和学习。

二、银行间做市商制度分析

(一)做市商制度是金融市场重要的基础制度

中国银行间债券市场经历了二十多年的发展,现托管存量已突破100万亿,现券日均成交量1万亿左右,其中做市成交规模达到7000亿左右。在债券市场的成长过程中,做市商在市场的流动性提供和价格发现中扮演着举足轻重的作用,因此完善和健全做市商机制是金融市场基础设施建设的重要环节。银行间债券市场的流动性情况存在较多问题,尤其在面临剧烈波动时,市场流动性严重不足,不利于银行间有效价格机制的形成,更影响了市场的稳定运行。银行间债券市场经历了数次牛熊市的洗礼之后,也暴露出在市场剧烈波动时流动性不足的缺陷,特别是2016年“国海事件”发生之后,做市商为了控制风险,较难为市场提供连续报价,再次引发市场对做市商制度的深思。

经过研究发现,银行间债券市场做市流动性服务不到位,做市商做市动力不足,以及做市机制不健全,归根到底的原因是做市商没有较好的报价机制和风险管理策略,导致市场在剧烈波动时,做市商为了降低风险敞口,无法持续为市场提供流动性。

(二)做市能力的提高有助于债市对外开放

2017年中国金融市场继“沪港通”和“深港通”之后,又迎来了“债券通”,债券市场迈入对外开放新的里程碑,债券通“北向通”的交易机制是境外机构和境内做市商进行交易。作为首批债券通报价商,自动化做市报价和风险管理系统完善了“债券通”报价策略,让我们有能力做好中国债券市场的对外开放的窗口。

(三)金融科技大发展为做市带来新的机遇

除了市场本身的发展,近年来金融市场正站在时代和行业巨变的风口,金融科技和人工智能将成为金融市场的交易模式带来重大变革。在债券交易业务领域,利用金融科技手段打造自动化的交易系统,实现高效的风险管理,提高市场流动性,这是科技赋能业务的大胆尝试和创新。

三、银行间债券业务痛点分析

(一)大量的人工交易

外汇交易中心的债券市场电子交易主要通过CFETS交易前台完成,交易员人工在交易前台录入交易、盯盘、达成交易。与经纪商之间的零售交易,依然占用大量的时间成本,通过电话、即时聊天工具等方式进行询价和谈判,再由交易员在电子交易平台上手工录入交易进行最终成交,业务流程耗时长,且难以避免人工错误的可能。做市报价也需要专人根据市场波动进行大量债券的手工报价。

(二)风险对冲机制不完善

目前国内外做市对冲系统基本是针对场内权益市场或者商品期货市场, 在银行间市场,行业内金融股机构一般采购开发商的系统,这些系统往往仅能提供通道服务,投资团队需要在多个系统上进行分散操作,很多业务甚至采用手工记账的方式进行,电子化、精细化水平亟待提高,这极大制约了银行间债券业务的深层次发展。

单边头寸风险需要交易员人工判断、手工在各个不同的交易柜台进行对冲操作,在行情大幅波动时,对冲价格难以达到理想预期,头寸的风险控制也不够及时。为了切实履行做市商义务,我司须向市场提供连续优质的双边报价,在市场出现单边波动的时候会带来较大的风险敞口。打通场内场外市场进行风险对冲,同时设计了灵活可配置的做市策略模型和完善的头寸风险监控和控制成为了金融机构的迫切需求。

基于上述分析不难发现,利用金融科技手段研发自动化做市和风险管理系统,以解决制约业务发展的痛点的需求变动十分迫切。

四、金融科技应用

我司从2016年6月份开始系统调研,10月份开始系统研发, 2017年6月完成系统首期开发,形成一个包含自动报价和自动对冲功能的较为完整的系统。2018年进一步优化策略模型和风控管理,扩大做市报价类型和跨品种对冲机制,在市场变动的基础上,不断完善报价和对冲策略。2019年又增加了分层报价和自然语言智能交易要素识别功能,大大提高机器替代人工覆盖率和报价质量。图1为系统模块结构图。

图1 系统模块结构图

我们推行持续改进的思想,并致力于将该系统打造成为一个具备学习功能的智能化系统。这一项目得到央行、上海市政府及交易中心的高度认可,并于2019年获评上海市金融创新成果二等奖。

项目实现的主要功能包括:

1、现货双边报价生成和发布。通过获取市场上的各报价数据源信息,报价引擎根据相应策略自动生成双边报价;利用交易接口,将报价数据发送至银行间本币交易系统;根据市场行情变动,及时调整我方双边报价,保证报价策略的有效性。

2、智能的交易指令识别和交易匹配达成。从即时聊天工具接口实时获取并识别出指定聊天对话中的交易信息文本;从交易信息文本中智能识别交易类型、对手方、债券代码、价格、量等要素,并生成交易指令;利用交易接口,接收银行间本币交易系统对话报价和请求报价,自动进行交易指令匹配后达成交易。

3、灵活的动态分层报价。从公司信息系统中获取债券分类、机构分类等自定义信息;结合实时聚合行情、本系统计算的债券定价、以及配置化的分层报价策略模型,向银行间市场不同机构、不同债券进行对话报价和请求报价;对手方接收我方报价后,按对方所需进行成交。

4、做市现货库存风险管理。双边报价被点击成交时,系统自动搜寻现货、国债期货、利率互换等相关品种的市场报价;在评估库存头寸风险、利率风险的基础上,确定对冲成本最小的品种;自动生成对冲指令,完成对冲交易操作。

5、安全可靠的交易风险控制。针对交易策略,在上线前,加强其有效性测试,并在实际运行中对交易策略有效性持续评估,对策略参数进行及时修正和调整;当交易策略执行中发生未能及时对冲等问题时,系统将发出警报,提示交易员及时采取干预措施,将风险降到最低。合规性方面,将主要通过单券及合计买入限额、单券及合计卖出限额、现货价格偏离度、期货价格偏离度等多个阀值进行控制,避免出现规模超授权和交易价格异常;同时支持期货自成交联合防控、报撤单次数、银行间本币交易系统流量等市场监管需求。

项目建设过程中,我们将自动化技术、大数据技术和人工智能技术应用于系统功能实现中的各个环节,获得了良好的实践效果。

(一) 自动化技术

建设过程中广泛使用自动化编程、自动化部署及自动化测试等技术,提高开发效率及版本迭代速度。通过自动化技术的引入,一般核心交易系统大版本的发布周期为三个月到半年时间,而本项目可以实现每个月至少一个大版本发布,功能优化补丁包发布周期则仅需1周,策略优化补丁包发布周期则仅需2天。在保障项目整体质量的情况下,极大程度地加速了业务功能优化上线的时间,为业务实现对市场变动快速响应的目标提供了有力支持。

由于普遍采取程序化交易,系统通过状态机实现交易策略快速开发。通过状态机机制,策略在交易过程中的控制可以方便的通过配置状态图实现,系统会解析状态图自动实现相关策略流转代码,一般不需要开发人员额外编程,极大地提高了策略开发效率及应对市场的反应能力。

(二) 大数据技术

系统对接多类型、多来源的资讯数据、实时行情数据、历史行情数据进行有效的收集、整合、清洗,然后进行存储,进而为策略服务、智能服务等各模块提供标准化的基础数据服务。

数据服务建设中运用DevOps方法论,努力建设适用于数据驱动的DataOps,搭建持续开发,持续集成构建,一键式自动部署应用体系,从而达到快速更新迭代、实施部署的目标。

实时行情数据方面,银行间债券市场交易具有场外、非集中的特点,故债券类行情源方面,除了外汇交易中心CMDS行情,在此基础上还需要整合五家经纪中介的报价行情。这些行情源信息发布频率不一致,对行情整合能力的要求高,行情模块具备在多类行情源中识别最优报价的能力,并提供给后端策略使用。

(三)人工智能技术

系统提供了债券定价、因子分析、文本交易要素提取等一系列智能应用,这些应用的实现建立在金融时间序列、机器学习、深度学习、自然语言处理等等相关技术基础上。

在债券时间序列分析中,除了利用AR、ARMA等传统金融计量方法外,还将LSTM和CNN算法等机器学习技术应用于时间序列分析与预测,以提高精确度和智能化水平。在实现过程中,我们采用滑动窗口的方法,将预期时间点之前一段时间数据作为训练数据,下一个预测点的训练数据随着预测时间点平移,并将整改训练集得到的模型应用于样本外预测。同时通过多种统计和训练方法的综合运用,不仅可以让系统完成优中选优,还可以有效克服单个模型的不足,通过集成算法进一步提高精确性。

为了实现交易指令自动识别,系统采用NPL及机器学习等算法。QQ消息首先进入判别模型,通过分词,TF-IDF算法提取消息的特征,并通过随机森林分类算法,对当前消息进行判断,筛选出非交易消息和交易消息。识别出的交易消息进入深度神经网络进行交易要素的识别。首先构建词组嵌入模型,主要由一维卷积层和批量标准化层构建嵌入模型,通过分类任务对词组嵌入模型进行训练,嵌入模型从词组角度判断当前词组所属交易元素类型。训练后将嵌入模型去除分类层取出特征映射部分,并锁定权重作为交易元素定位模型的嵌入层,词组经过该嵌入层的输出作为词组的特征表达,随后,交易元素定位模型通过使用双向LSTM层对交易元素进行判断,此时双向LSTM将会结合当前词组所在上下文综合判断并修正对每种交易元素的定位结果。交易元素定位完毕后,对交易要素进行提取,并结合规则对结果进行格式转换并给出最终结果。

五、 应用成效

项目的建成投产,取得了良好的应用效果。实现银行间市场现货自动报价,解决了原有人工报价效率底下、操作风险大的问题;从技术层面实现多市场互联互通,系统将割裂的银行间债券市场、交易所债券市场、金融期货市场从风险管理层面有效打通。有效的增强了风险管理能力;金融科技和固定收益证券交易相结合,通过不断的策略研发和机器学习技术的运用,让债券交易更加自动化、智能化,定价效率及应对市场反应力均明显提高;通过自足研发,提高了快速响应业务变动及系统扩展性。

经济效益方面,项目有效降低了债券市场做市商的库存风险敞口,让做市商在市场面临大幅波动时依然有能力进行双边报价,为市场提供流动性。我司最近几年在双边报价的表现均处于市场前列。项目为做市商实现自动报价提供基础,更好的完善了做市商机制,对关键期限品种的做市完善了国债、政策性银行金融债收益率曲线的形成,助力健全市场基础设施建设。项目还有效提高了债券通做市机构的报价能力,更好为境外机构服务,有效促进债券市场的对外开放,有益于上海国际金融中心建设。

金融科技在银行间市场交易中的成果运用,在行业具有很强的示范意义。受风险管理能力和人力制约,国内现有的85家做市机构中只有少数机构在双边报价上做出了活跃的有效报价和真实成交。该项目可让做市商改变目前围绕考核制定报价策略的现状,化被动做市为主动做市,大幅提高双边报价质量,提升市场流动性。除了银行间现券做市业务之外,利率衍生品、商品期货等金融工具都有做市商制度的需求,金融科技的运用可以打通更多的市场领域、开发更多的交易策略,可以有效支持其他金融工具的做市业务。2018年以来,已经有越来越多的金融机构开始重视金融科技在银行间市场的应用,未来将有越来越多的金融机构参与到这片蓝海的开拓,也将带来整个行业交易模式的巨大变革。

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