摘要：從債券市場的發展方向、機構投資者的業務訴求以及海外市場的成功經驗來看，開展債券量化業務正當其時。選擇投研一體化平臺來實現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務中的三個重要因素——驅動因素、風險控制和交易執行，構建了包括六個子系統的投研一體化平臺，并在此平臺上實踐了智能建倉、利率多因子模型構建和債券指數基金監控等經典場景，體現出平臺具有較高的實用價值。
關鍵詞：債券量化 投研一體化平臺 應用場景 系統建設
債券市場是現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，傳統的債券投研及交易方式逐步受到大環境的挑戰。在此背景之下，債券量化業務開始納入機構投資者的視線。
開展債券量化業務正當其時
(一)海外市場擁有成功經驗
債券量化業務并非近年新興的業務，早在上世紀70年代，美國資本市場涌現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理，其中最出名的莫過于John Meriwether領銜的所羅門兄弟套利部門及后來創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、風險管理等諸多領域亦有應用價值。
(二)交易工具逐漸豐富
債券量化業務離不開豐富的交易工具。隨著多年來債券市場規模的增長，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、債券指數基金數量的增加及發行速度加快，都為債券量化業務提供了更多元的工具選擇。
(三)機構投資者內部條件已成熟
目前，債券市場不少機構投資者都有著豐富的投資交易經驗，積累了大量的業務知識，儲備了一批專業人才。然而囿于人力限制，機構投資者迫切希望將業務知識與成功經驗轉換為分析模型，沉淀至業務系統。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。加之信息技術的不斷成熟，機構投資者已具備開展債券量化業務的內部條件。
從債券市場的發展方向、機構投資者的業務積累和訴求，以及海外市場的成功經驗來看，在不久的將來，我國債券量化業務將實現大跨步發展。而當下著手開展債券量化業務，不失為把握時代發展大勢的明智決策。
開展債券量化業務的路徑選擇
多年的積累和實踐經驗表明，選擇投研一體化平臺來實現債券量化業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、連通各個業務環節、支持各種業務類型的平臺。
為什么要基于投研一體化平臺?這是因為業務是連貫的，任何應用場景都會最終落地到投資交易的執行環節，系統不能是割裂的，不能只完成完整業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、交易和清算五個環節。在業務和品種方面，公募基金可以展業并投資的標的均應被覆蓋。
從業務應用的角度來看，債券量化業務與股票量化業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，股票側重于基本面給股價帶來的影響，而債券側重于基本面對違約風險的影響，債券的價格在一定范圍內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，而構建信用評級模型，量化分析債券的違約風險以及結合債券的內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商價格，進行協議交易。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。可見，基于技術面的量化分析指標，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注如何提高銀行間市場的信息處理效率和業務執行效率，為量化分析提供高質量數據源和高效可靠的執行通道。
(三)組合管理差異
不同于股票組合關注行業配置、投資風格和個股收益表現，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，關注點在于結合債券的屬性和組合的目標要求進行持倉調整，技術平臺的建設也是圍繞落地這一業務目標而進行的。
建設投研一體化平臺的考量因素及相關子系統設計
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務的三個重要因素：驅動因素、風險控制和交易執行，并為此研發了六個子系統。
(一)驅動因素
投資交易決策的產生離不開驅動因素，債券量化業務的驅動因素多種多樣，實踐中可從兩個最簡單的因素入手：行情驅動和事件驅動。通過業務場景分析，我們搭建了全市場債券行情系統(子系統一)和債券信用評級系統(子系統二)。針對行情驅動場景，全市場行情系統對債券進行了統一建模，并約定了重要屬性的數據來源、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據，借助人工智能算法解析并結構化處理交易員聯絡群里的報價信息，最終匯總形成全市場行情數據流，為行情驅動場景的實現提供數據源。全市場行情系統以分布式發布訂閱消息系統Kafka為消息傳遞和轉發工具，行情處理引擎會將原生的行情數據根據設定的模型進行屬性擴充和計算。為了解決跨系統實現的問題，行情數據流以谷歌(Google)的Protocol Buffer協議(一種數據序列化機制)為編碼規則，保證了數據的跨系統有效對接。
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