圆桌论坛2：电子交易步步为营驱动中国FICC交易接轨国际先进水平

互联资讯 2023-04-19 20:40:02 0

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　　由上海报业集团指导，财联社主办，Tradeweb和恒丰理财联合主办的债通天下・财聚浦江――财联社首届债券论坛4月14日在上海举办。在“中国跨境FICC电子交易的发展和趋势展望”圆桌论坛上，Tradeweb中国区总裁陈鸣麒担任主持人，平安银行执行总经理马健、国泰君安证券董事总经理王焕舟、中金公司董事总经理朱天佳、创金合信基金交易部副总监王康、财联社债券业务技术顾问陈留伟等嘉宾就电子交易实践经验、国内外电子交易发展现状、及中国FICC电子交易发展趋势等话题展开了深入讨论。

　　以下为圆桌对话精华摘录：

　　各机构在电子交易方面的实践经验和心得？

　　马健：去年，平安银行金融市场部的交易量是非常大的。当规模达到一定程度的时候，当交易量达到一定程度的时候，电子化交易是必然的选择，不单单只是说可以提升你效率，还有保密性，这个对体量特别大的机构来说是非常重要的。

　　电子化平台做市，最主要的是你能够对市场每时每刻做出最快的定价和对客户的询价有迅速的反应。所以能达到这点我们需要很多基础：

　　首先是数据基础，因为中国市场有中介行情，有期货等等，各个平台机构各有各的数据，把这个数据实时抓进来反馈到系统中，永远知道各个市场在什么地方，这是至关重要的。

　　第二，模型基础，这个是整个电子化做市、电子化交易的核心所在，对于活跃的利率债很容易直到成交在什么地方。但是做市商来说，不能只提供活跃券报价，更需要在这个市场上面给非活跃券做市。对这些非活跃券做市，涉及到很多的问题，流动性定价、税收利差，是不是在期货的可交割券里面等等技术问题。

　　第三，IT基础，因为我们要把我们的双边新券老券的定价，时时刻刻在电子化平台上面展示，我们就需要有一个很强大的IT系统，时时刻刻来计算这些券按照目前的市场环境，我们应该定价在什么地方，时时刻刻把这些双边反映到交易平台上面去。

　　第四，作为一个电子化做市，最重要一点就是说电子化的背后，实际上还是人，怎么我们能够做到一个产品专家。在这个领域里面，每一个品种，不同期限点都有自身的一些特点，驱动因素也是非常不一样，我们需要非常细化专业的做市交易员。

　　王焕舟：我个人把电子的金融科技分为三个阶段：

　　第一，信息化，是一个过程的标准化，把纸质单据换成电子单据，把过程标准化切成一个个节点和因子进行系统化改造，从线下到线上，并进行融合。

　　第二，数字化，打通各个市场，协同服务客户。同时形成和沉淀数据，进行挖掘和分析研究。

　　第三，智能化，通过人工智能等模式进一步优化系统。

　　对于大部分的金融机构，目前处于阶段二数字化往阶段三智能化过渡的阶段。

　　具体到实践方面，我们也做了一些探索，国泰君安机构业务的服务品牌叫国泰君安道合，里面有一块与FICC金融科技有关的平台叫场外金融云。分为交易、产品和服务，通过金融科技手段为客户提供综合金融服务。

　　对于一些业务，金融科技的发展，还是需要考虑机构业务和零售业务的区别来进行展业，不是所有都能线上化解决问题，线下还需一定的保留，起到融合和共生的作用。

　　朱天佳：CICC一直是券商中国际化的典范，也是债券通的主要活跃做市商，目前债券通交易机制RFQ为代表的电子交易方式是唯一交易机制。

　　RFQ是国际市场上一种成熟的场外交易方式，债券通通过RFQ的创新交易方式，为中国内地债券市场进一步对外开放发挥了先行优势和示范作用，自推行以来参与机构数量和日均交易量屡创新高。得益于RFQ交易方式的高效便捷，操作便利，贴合境外投资者使用习惯等优势，债券通RFQ模式逐渐成为了交易换手率相对较高的机构，如海外对冲基金以及自营类投资机构等进入中国内地债券市场的重要渠道。

　　在债券通开通前，国内机构也会使用RFQ询价，但大多数还是习惯采用场外的方式达成交易。债券通开通之后，RFQ是唯一的交易机制，给做市商们带来较大的挑战，切实提高了做市商在报价方面的要求。中金公司作为债券通首批做市商，一直保持在报价服务市场前列，总结我们的经验，在这一电子交易的方式下，对我们做市商的要求主要是“快”和“准”两个字上。

　　“快”指的是境外客户对于时间的要求往往比较高，和境内客户更在意价格，需要慢慢商谈的特点相比，许多境外客户更在意时间，一个RFQ报价过来，有效时间往往只有短短的一两分钟，需要我们快速做出反应。为了实现“快”，就需要我们有“准”的能力，迅速保持最有竞争力的价格。这提升了我们对于系统支持的要求，也就是今天大家在聊的电子交易技术。做市商要报出一个好的价格，并不是简单的看一下市场目前的买卖价，并在上面加减点即可，而需要根据当前的存货数量、风险指标和市场趋势等多种因素做出调整。

　　所以电子交易技术不是简单的一个交易平台，而是一个复杂的系统，是交易、信息、簿记、风控、定价等多个平台的有机融合，受益于近年来的数字化转型，中金公司得以在北向通RFQ交易机制下，充分发挥做市商职能，提供活跃的双边报价和优质的客户服务，在竞争激烈的交易实践中不断提升做市定价能力，实现客户服务质量的显著提升。

　　王康：我从个人的投资交易经历和金融科技实践经历来阐述，电子化交易可以划分为三个步骤，线上化，自动化，智能化。

　　第一步，线上化。所谓的线是什么？我个人认为这条线就是真实世界与虚拟世界的分界线。真实世界受到物理规律中的空间时间约束，很难突破自然定律。但是虚拟世界的一大特征就是突破了物理约束。比如自然世界我们进行信息传递需要各种媒介，受限于媒介的传导效率。但是当数据放到虚拟世界里，它就以电子化方式运行，几乎超脱了时间和空间的约束，因此对于以信息为产业核心内容的金融市场业务来说，效率是很重要的。如何高效的获取并处理高价值的信息，这是金融市场未来业务竞争的核心价值点。

　　第二，自动化。当我们做到信息线上化以后，使得信息是处于可控状态时，一旦涉及该业务信息的多流程多协同的业务处理时，自动化就是非常容易实现的一步了。我们可以通过快速设定任务规则来进行流程的自动化处理，比如我们经常听说的RPA，流程自动化处理。通过自动化，可以我们所有的信息都结合到一块去，将常规策略做成固定的规则，帮助我们更快的决策。一旦市场变化触发规则的时候，它就自动向我们下游的执行端传递指令，比如去买什么资产，去做什么调仓，从而完成我们高效的运作。

　　第三步就是刚才说的智能化。当通过线上化和自动化完成以后，你会发现你的效率提升的同时，会带来海量的可使用的数据信息，从而通过大量、高频的数据来分析数据背后隐含的决策动机。当一个新闻出来之后大家是怎么看待这个消息的？例如如果拥有大量的交易数据和新闻事件，通过相关性分析，你就可以更清晰的交易参与者是怎么思考的，我们如何进行对应的决策。这样会反哺你的投研。决定市场走势的不只是说我们研究的基本面，以及市场经济真实情况是怎么样的。我觉得更重要的是共识，买和卖的人怎么看待这个消息，其实这是决定市场走最重要的决定因素。而且这种共识和相关性是在不停博弈和变化的，谁最先感受并认识到这些变化，谁将抢占先机。

　　因此，从信息的维度来看，我们从执行到流程到决策就形成了一套完整的投研交易系统运转体系。我认为，信息要素的重构也将带来管理方式的重构，未来的交易生态也将随着交易电子化进行变革，数智化“转型是要实现业务管理思路的转变，从 ”管人“转型到”管流程、系统和数据，机遇与挑战并存。

　　陈留伟：财联社经过大概两年多的准备，最终才打造“浦亿通”这个终端，债券市场的功能和媒体属性在终端上得以结合，从而达到服务债券市场的目的。浦亿通主要做了三件事：

　　第一、是利用财联社作为媒体的报道能力，整合财联社分布全国的记者资源，设立对债券发行人深入报道体系，给市场提供有价值的新闻资讯；另一方面，利用人工智能模型，将债券资讯的历史价值、以及实效性价值发挥出来，将非结构化数据、转换为结构化的量化因子，让资讯更好服务信用、和利率债投资。

　　第二、是搭建债券销售网络，提供债券销售配套的工具，刚才王总也讲了很多，对于债券销售来一天要面临很多聊天群，利用我们自己研发的NLP引擎，可以帮助债券销售把一些询价信息识别出来，标准化处理，并可以做到精准识别或者模糊搜索，然后最快速的去找到客户需要的个券和市场价格。通过自动化这样债券销售人员不用来回去切换聊天窗口，肉眼去看去找，也不用自己去找价格。同时，我们将高流动性债券销售流程从聊天工具升级成电子化接口，来提高债券销售的效率；这样整个销售团队收集起来的客户询价可以形成一个内部的簿记进行匹配，提高撮合成功率。这样能够使人力密集的债销业务大大提升效率，用较少的资本金撑起非常巨大的交易量。

　　第三、是降低债券量化交易的门槛，我们目*虑到债券量化比较热，刚才马主任也介绍了，整个在平安银行已经投入了大量的精力来做债券量化，我们的做法是希望以终端的方式、以一种低成本的方式，把债券量化这块的功能给债券投资者来用，最近我们也推出了十几款量化的策略，目的是为了在终端产品上能让投资者应用到这个量化策略。同时，我们也也会开放接口，提供Excel可以落地到机构内部，避免机构对于自己数据安全性的顾虑。

　　这是我们财联社最近在自动化交易、以及人工智能方面的一些工作，希望以此服务好国内固定收益交易市场的发展，感谢各位。

　　国内债券市场是一个平层的市场，如果我们要去跟国外进一步的接轨，建立起一个分层的市场，特别是以一个做市商驱动的为中心的市场，我们还欠缺在哪里？

　　马健：我发现中国和国外两个主要区别：

　　第一，我们有非银有较大的负债端问题，这个大家都知道。

　　第二，我们的非银对利率衍生品使用的比例是比较低的，导致当市场反转的时候，只有一个选择就是卖券。而这个市场上面负债端有问题的时候都需要流动性，但在这个市场信用债做市机构相非常少，供需极度不匹配。这个是和海外很不一样的，海外有大型的买方机构同时也有摩根士丹利、高盛等等大的做市商，所以流动性供需是相对匹配的。但在中国我们的买方机构非常大，但是我们的真实做市商体量非常小。所以这个市场最需要的就是真实的做市商。

　　王焕舟：当前的市场结构符合当下的发展规律，原因如下：

　　1、中国金融机构资产规模分布与境外市场存在一定区别，中国法人金融机构资产负债表远高于资管类产品规模，境外市场法人金融机构资产负债表小于资产管理类产品规模；

　　2、境内外存贷息差差异决定主营业务区别，中国存贷息差较大，金融市场业务占比不高；

　　3、境内外托管制度的异同：境外多级托管，中国现阶段一级托管。做市不只是交易，还涉及到交易场所、融资、托管清算等全套服务。

　　在信用赛道的交易执行领域，国外电子交易技术对于国内有哪些可以借鉴？国内又有哪些方面走在海外前面？从机制设计层面，还需要有哪些进一步的措施？

　　朱天佳：境外电子交易在执行上，拥有全球性的交易平台，包括Tradeweb、Bloomberg、MarketAxess等，多个国家的交易终端可以通用。相较于境内CFETS平台/交易所系统，境外电子平台涉及全球各国债券资产，相关标的和衍生品种类也更加丰富，在全球化应用上具有更强的普及性。同时，境外交易平台拥有丰富的数据和分析资源，结合其庞大的数据库和电子化系统，能为客户提供更多样化的交易模型支持，满足更加定制化的交易需求。

　　境内交易平台与监管的联系更加紧密，成交价格也更加透明，交易中心/交易所能够集中监控所有的线上交易，避免违规和不正当成交。相比于境外更加偏向于OTC的交易模式，境内电子平台可以有效维护市场参与者的平等和利益。同时境内电子交易平台也在时刻创新，推出例如x-bargin、x-lending等各类新型成交方式，更进一步提高市场有效性。

　　机制上，境内外的差异其实来自于市场高速发展时期电子交易技术发展阶段带来的，在现阶段都是适合各自市场的。

　　电子交易技术如何更好地赋能信用债市场，来推动融资成本进一步的降低？

　　王康：在信用债这个方向主要解决两个问题，一个是定价难，一个是成交难，核心问题都是信息的问题。

　　首先是定价，重要参考因素一个是基本面，我们通过舆情抓取或者是知识图谱，来解决到底信用债本身的风险有多高，从而进行定价。第二个是行情市场面，市场上有很多同类的债券，某一只债券出现了明显行情波动以后，会产生多强的外溢性，是不是意味着同类债券都出现了问题，同类债券有没有出现被定价错误而出现的市场机会，这些都是铆钉信用债定价的核心问题，所以觉得第一个解决的核心是定价的问题。

　　其次成交，由于债券市场的参与者和资产如此广泛，导致市场成交也存在明显的多维信息不对称。我们如何能够找到合适的资产在哪里？一个很直接的方法就是广撒网，通过高并发扩大询价对手接触，获取更多潜在的报价源。第二个是当我确实找不到合意资产的时候，我尽量推荐类似的资产来扩大交叉成交的可行性，从而促进整个信用市场的活跃度。

　　最近像OpenAI、ChatGPT这样的技术都非常热，这块在金融领域会有哪些应用？

　　陈留伟：人工智能是个比较热的话题，我本人也是ChatGTP的粉丝，从帮我写程序，到写一些科普型的文章。最近某外资也利用AI技术，推出了金融领域的专业GPT，这无疑对我们国内AI在金融领域的应用带来了不少的挑战。

　　Open AI大语言模型技术的推出无疑将为行业带来很多机遇，特别是在金融领域，这项技术将极大地改善交易金融服务的智能化程度和客户体验。例如，人工智能可以通过对资讯数据、市场数据的分析和挖掘，提供更精准的金融服务及投资建议；同时，这项技术还可以优化风险管理、控制*等业务，提高交易的安全性和稳定性。

　　财联社目前也在积极投资人工智能和电子交易的应用，目前主要的方向和成果有：

　　通过自然语言识别，对资讯进行分析，一方面帮助读者快速找到对应的市场参与主体、产品、以及市场情绪，另外，这些分析结果可以用在自动化、或量化交易中，帮助到量化交易员通过程序、设定市场参与主体、或者是金融资产品种捕捉交易信号，对市场做出快速响应。

　　同时通过神经网络模型、和随机过程模型，对历史数据中的非线性关系的学习，通过对历史数据进行训练，预测未来的收益率曲线。有了收益率曲线，我们也开发了相对价值、骑乘矩阵策略、以及持仓优化策略以更好辅助债券交易。

（文章来源：财联社）