當(dāng)前，量化技術(shù)的應(yīng)用在債券投資領(lǐng)域愈發(fā)受到重視。業(yè)界認(rèn)為，量化技術(shù)在固收領(lǐng)域中的應(yīng)用將是一片“藍(lán)?！薄Ｄ壳?，國外成熟債券市場的量化策略發(fā)展?fàn)顩r如何？量化技術(shù)在債券投資中可以有哪些應(yīng)用？為推動(dòng)量化債券投資發(fā)展，需要完善哪些制度？

本期債市圓桌邀請平安理財(cái)首席固收投資官熊珣，銀河證券FICC業(yè)務(wù)總部執(zhí)行總經(jīng)理張嘉為，鵬城實(shí)驗(yàn)室研究員、香港中文大學(xué)深高金客座教授孫東寧，微京科技創(chuàng)始人楊劍波就上述問題進(jìn)行深入探討。

同樣的量化，不一樣的邏輯

上海證券報(bào)：債券投資和股票投資在應(yīng)用量化技術(shù)時(shí)，會有何區(qū)別？

熊珣：第一，發(fā)展階段不同。股票，包括商品期貨投資，由于其主要為場內(nèi)交易，投資標(biāo)的具有多樣性和低相關(guān)性的特點(diǎn)，適合量化策略深度參與，同時(shí)股票商品參與者類型更加豐富，在各類型策略開發(fā)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(yīng)用的深度和廣度還比較低，無論是策略種類還是復(fù)雜度都依舊處于發(fā)展早期。

第二，參與門檻不同。股票等場內(nèi)品種，在歷史數(shù)據(jù)的深度、廣度和質(zhì)量上，都遠(yuǎn)超以場外交易為主的債券市場。數(shù)據(jù)是量化策略的基石，也是最重要的輸入，數(shù)據(jù)的可得性和有效性決定了量化策略開發(fā)的土壤。債券市場歷史數(shù)據(jù)記錄的方式、精度均不及股票市場，因而數(shù)據(jù)需要更復(fù)雜地被收集、清洗和積累，才能投入實(shí)際的應(yīng)用。

第三，底層邏輯不同。債券本身的波動(dòng)和不同券種之間波動(dòng)的差異性比股票小很多，且不少品種的流動(dòng)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(yīng)用的。對債券量化策略的設(shè)計(jì)而言，要同時(shí)兼具投資邏輯、實(shí)操經(jīng)驗(yàn)以及量化能力，量化手段更多的是驗(yàn)證、實(shí)現(xiàn)長期積累的投資邏輯和經(jīng)驗(yàn)，讓其具備標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)差異較大。由于個(gè)股個(gè)體收益更多取決于行業(yè)與公司層面的基本面，因此股票量化投資圍繞個(gè)股之間相關(guān)性較低、波動(dòng)大的特點(diǎn)展開，多因子alpha體系成為權(quán)益量化的主流框架，通過挖掘各類因子與組合優(yōu)化等方式來獲取市場中的相對收益。而債券資產(chǎn)走勢受宏觀經(jīng)濟(jì)與政策方向影響更大、錨定效應(yīng)更強(qiáng)，不同債券的價(jià)格都會受到政策利率與市場基準(zhǔn)利率影響，僅考慮債券現(xiàn)券資產(chǎn)，其類別內(nèi)部的相關(guān)性更高，債券現(xiàn)券資產(chǎn)可量化的維度相對權(quán)益市場因子較為單一。

但是，債券及其衍生資產(chǎn)橫向資產(chǎn)的維度較廣。僅以資產(chǎn)為例，債券包括利率債、信用債券、資產(chǎn)證券化產(chǎn)品、可轉(zhuǎn)債；衍生品角度包括掛鉤債券的國債期貨、標(biāo)債遠(yuǎn)期，還有掛鉤貨幣市場利率的利率互換，以及利率期權(quán)，掛鉤信用風(fēng)險(xiǎn)的信用衍生產(chǎn)品等；債券資產(chǎn)可量化的維度包括宏觀利率層面、微觀個(gè)券維度，也包括不同資產(chǎn)、不同品種、不同市場、不同久期等各種品種中的定價(jià)。

孫東寧：債券量化投資策略側(cè)重于宏觀經(jīng)濟(jì)分析、利率預(yù)測、到期收益率曲線分析、信用風(fēng)險(xiǎn)評估、期限結(jié)構(gòu)分析等，股票量化策略則側(cè)重于價(jià)格動(dòng)量、價(jià)值投資、風(fēng)險(xiǎn)暴露與對沖、價(jià)格波動(dòng)性和算法交易等等。

楊劍波：從根本上來說，兩者的定價(jià)邏輯有區(qū)別。量化債券投資不能脫離定價(jià)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(gè)簡單的例子，在股票投資中可能采用動(dòng)量策略來追漲，但是在債券投資中，追漲這個(gè)思路可能是有問題的。

　　境外債券市場已較廣泛應(yīng)用量化技術(shù)

上海證券報(bào)：目前，境外債券市場對量化投資的應(yīng)用處于怎樣的階段？

熊珣：從買方機(jī)構(gòu)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(jī)構(gòu)，這類機(jī)構(gòu)主要參與現(xiàn)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(dòng)量、反轉(zhuǎn)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(jià)差的相對價(jià)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(xiàn)券品種之間的相對價(jià)值、曲線平陡方向的相對價(jià)值進(jìn)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(jī)構(gòu)的角度，主要的參與者是從事銷售交易業(yè)務(wù)的投資銀行，這些參與者主要通過搭建高頻交易系統(tǒng)，利用線性優(yōu)化、二次優(yōu)化等符合機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)偏好的優(yōu)化求解方式構(gòu)建系統(tǒng)化的做市報(bào)價(jià)的報(bào)價(jià)系統(tǒng)。該做市報(bào)價(jià)系統(tǒng)中，報(bào)價(jià)和交易的品種是全球多個(gè)國家的債券、IRS、國債期貨、Swaption（掉期期權(quán)）等現(xiàn)貨和衍生品，通過機(jī)構(gòu)根據(jù)自身具體風(fēng)險(xiǎn)偏好設(shè)定的量化定價(jià)模型將上述產(chǎn)品互相關(guān)聯(lián)，整合構(gòu)建形成系統(tǒng)化的做市報(bào)價(jià)系統(tǒng)，具體的投資交易思路是在不活躍產(chǎn)品上報(bào)價(jià)，在活躍品種上對沖。

基于銷售交易業(yè)務(wù)開發(fā)的賣方量化交易系統(tǒng)：一是將活躍產(chǎn)品的流動(dòng)性引導(dǎo)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(bào)價(jià)和交易的需要；二是可以在市場波動(dòng)相對穩(wěn)定時(shí)賺取買賣價(jià)差（bid ask spread）；三是可以在市場大幅波動(dòng)時(shí)捕捉錯(cuò)誤報(bào)價(jià)，實(shí)現(xiàn)高頻套利，并且促進(jìn)市場價(jià)格趨向公允。

張嘉為：量化技術(shù)在國際債券市場上的應(yīng)用場景已較為廣泛，包括債券定價(jià)、信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)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(tǒng)化債券量化投資策略的機(jī)構(gòu)。量化投資以基本面投資為核心，利用數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)其獨(dú)特的主動(dòng)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(jīng)在債券市場得到廣泛應(yīng)用的各類債券統(tǒng)計(jì)套利、中性套利、債券相對價(jià)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(lǐng)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(dòng)的因子，使用海量數(shù)據(jù)為分析基礎(chǔ)搭建多因子模型，將收益來源歸結(jié)于多個(gè)有效因子和殘差項(xiàng)，基于模型結(jié)果，建立一系列交易規(guī)則，從而系統(tǒng)性捕捉債券的超額收益機(jī)會。

美國債券市場普遍應(yīng)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(fā)行主體及個(gè)券的風(fēng)格因子，例如價(jià)值、動(dòng)量、流動(dòng)性、事件驅(qū)動(dòng)等。債券量化投資策略除因子構(gòu)建外，交易規(guī)則的制定和對交易磨損的把控對策略表現(xiàn)也起到了至關(guān)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(jī)構(gòu)投資者、對沖基金、養(yǎng)老基金、保險(xiǎn)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(biāo)和策略，為量化投資提供了多樣的交易對手和機(jī)會。并且，債券做市商使用算法為市場持續(xù)發(fā)布買入和賣出報(bào)價(jià)，提供流動(dòng)性。

第二，市場工具和產(chǎn)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(chǎn)支持債券等等）和數(shù)量豐富，而且擁有豐富的金融衍生品，包括債券期貨、遠(yuǎn)期、互換和期權(quán)等，這些工具為量化策略的構(gòu)建與執(zhí)行提供了更多的市場觀點(diǎn)表達(dá)方式、交易選擇和風(fēng)險(xiǎn)管理手段。

第三，技術(shù)和數(shù)據(jù)資源的可利用性。市場上有大量公開和專業(yè)的金融數(shù)據(jù)可供投資者使用，并在數(shù)據(jù)分析方面不斷進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。

第四，交易技術(shù)先進(jìn)。高度發(fā)達(dá)的交易技術(shù)和電子交易平臺，為量化投資提供了必要的基礎(chǔ)設(shè)施，使得債券市場交易更為高效和透明，同時(shí)也促進(jìn)了市場流動(dòng)性的提升。

第五，市場建設(shè)和監(jiān)管環(huán)境的配套。在建設(shè)成熟穩(wěn)定的市場環(huán)境的同時(shí)，進(jìn)行法律和監(jiān)管體系建設(shè)，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(guī)則和充分的市場信心。

楊劍波：境外債券市場在產(chǎn)品定價(jià)、市場風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量等方面的能力和重視程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過境內(nèi)市場。在境外成熟金融市場，投資債券市場的主力是機(jī)構(gòu)客戶，并且主要參與者都具有對債券（以及相關(guān)金融衍生品，如利率互換等）的定價(jià)能力和市場風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量能力?；谶@些能力，債券投資者才能夠更清晰地看到當(dāng)前債券市場的價(jià)格水平、目標(biāo)債券當(dāng)前的理論價(jià)格水平以及進(jìn)行每一筆交易對整體投資組合產(chǎn)生的價(jià)格變化和風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)變化，通過量化計(jì)算和分析獲得全面的結(jié)論以確定是否進(jìn)行交易。

量化技術(shù)可應(yīng)用于債市多場景

上海證券報(bào)：量化投資在債券投資上有哪些應(yīng)用場景？

熊珣：在定價(jià)層面，固收投資是數(shù)據(jù)精度和定價(jià)可以做精的領(lǐng)域，通過量化手段結(jié)合理論和實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)，可以構(gòu)建不同的收益率曲線，進(jìn)而可以給不同品種的定價(jià)提供更多的量化依據(jù)，提升價(jià)格發(fā)現(xiàn)的能力。雖然往往只有幾個(gè)基點(diǎn)的差異，但配合大規(guī)模的參與，就能創(chuàng)造不錯(cuò)的收益回報(bào)。同時(shí)價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力也能實(shí)現(xiàn)更好的套利機(jī)會和做市機(jī)會的抓取，優(yōu)化市場的結(jié)構(gòu)和流動(dòng)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(guī)模也不會太大，當(dāng)前環(huán)境下投產(chǎn)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(jīng)屬于較高頻的交易，也確實(shí)會存在一些特定的alpha，可以在配置倉位的基礎(chǔ)上進(jìn)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(yè)利差等觀測指標(biāo)的建模，均是在主觀投資邏輯上的進(jìn)一步“固化”和“客觀化”發(fā)展，同時(shí)策略也真正可以承載更大規(guī)模容量。

平安理財(cái)在固收投資中積極進(jìn)行量化策略嘗試，并已取得較為顯著的成效。我們構(gòu)建并實(shí)盤了固收純量化策略，在利率債的一些非活躍券定價(jià)和債券趨勢研判上均有對應(yīng)的子策略，并構(gòu)建了機(jī)器為主、人工為輔的利率策略庫，并在理財(cái)產(chǎn)品中有了實(shí)際運(yùn)用，在2022年年末至今債券市場的多次劇烈波動(dòng)中，通過模型信號有效保護(hù)了產(chǎn)品凈值，實(shí)現(xiàn)了穿越牛熊的收益表現(xiàn)。

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(yè)務(wù)上線，債券ETF品種發(fā)展等，產(chǎn)生了一批高流動(dòng)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(fā)展與成熟，如國債期貨、利率互換、利率期權(quán)等，使得債券市場價(jià)格發(fā)現(xiàn)的效率進(jìn)一步提升，市場化定價(jià)程度進(jìn)一步增強(qiáng)，相應(yīng)的交易策略也進(jìn)一步豐富；

三是隨著NLP技術(shù)發(fā)展，場外非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化，從而實(shí)現(xiàn)各類非標(biāo)準(zhǔn)化因子的突破；

四是隨著大數(shù)據(jù)、大模型的發(fā)展，海量債券數(shù)據(jù)的處理能力提升，債券市場多因子模型的雛形初步顯現(xiàn)。

楊劍波：在量化債券投資中，基本的量化金融首先應(yīng)用于利率曲線構(gòu)建、債券產(chǎn)品定價(jià)以及債券風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)量；其次，交易者還可以具備利率預(yù)測、利差預(yù)測的能力；再次，完整的量化債券投資還應(yīng)具有對一些相對更復(fù)雜的利率產(chǎn)品的定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的能力，包括但不限于利率互換、國債期貨，甚至一些非標(biāo)準(zhǔn)化的利率產(chǎn)品。

進(jìn)一步完善配套條件

上海證券報(bào)：債券投資中進(jìn)一步提升量化技術(shù)應(yīng)用，需要完善哪方面的配套條件？

熊珣：首先是數(shù)據(jù)的可得性。債券相關(guān)的數(shù)據(jù)提供方和收集方推出更多可獲取的干凈的數(shù)據(jù)源，隨著數(shù)據(jù)和各方面基礎(chǔ)輸入源的積累，固收量化一定會有更進(jìn)一步的發(fā)展和升級。

其次是監(jiān)管和市場環(huán)境。量化交易需要標(biāo)的有一定的流動(dòng)性，相應(yīng)的做市業(yè)務(wù)，衍生品交易等活躍度若能進(jìn)一步提升，對固收量化的發(fā)展會有明顯幫助。當(dāng)前債市的流動(dòng)性（尤其是利率債）主要還是集中在特定的品種上，流動(dòng)性不夠分散化，衍生品的參與機(jī)構(gòu)也相對偏少，債券主要的配置類機(jī)構(gòu)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(nèi)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(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)的事前審查制度設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，并在業(yè)績表現(xiàn)和投后管理制度等方面進(jìn)行量身定制。在嚴(yán)格遵循風(fēng)險(xiǎn)及合規(guī)的前提下，更好地協(xié)助量化技術(shù)在債券領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用。

張嘉為：第一，底層投資標(biāo)的具備充足的流動(dòng)性來提升量化策略的可實(shí)現(xiàn)性。近年來，債券市場活躍度穩(wěn)步提升，日均交易量超過萬億元，達(dá)到歷史新高，債券資產(chǎn)流動(dòng)性的快速提升，為活躍資本市場提供了重要基礎(chǔ)，也更有利于促進(jìn)實(shí)體企業(yè)融資成本跟隨二級市場利率下行而下降，從而有利于服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資成本下行。同步地，量化技術(shù)在債券投資上應(yīng)用的重要流動(dòng)性基礎(chǔ)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(zhǔn)利率風(fēng)險(xiǎn)的國債期貨、貨幣市場的IRS，需要在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步拓展品種，比如推動(dòng)國債期貨期權(quán)、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(dòng)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(chuàng)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(shù)相應(yīng)需要規(guī)則統(tǒng)一、監(jiān)管協(xié)同的金融市場，需要在不同市場、不同投資者間建立規(guī)則統(tǒng)一的交易機(jī)制。從而為債券市場策略組合的構(gòu)建提供基礎(chǔ)，使量化工具能夠在債券市場進(jìn)一步發(fā)揮作用，促進(jìn)債券市場的收益進(jìn)一步多元化。

孫東寧：境內(nèi)債券市場需要在幾個(gè)方面加強(qiáng)建設(shè)：

第一，提升市場流動(dòng)性。增加市場參與者的豐富度，發(fā)展更先進(jìn)的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，如高效的交易平臺和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

第二，完善做市商系統(tǒng)。做市商可以通過提供連續(xù)報(bào)價(jià)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(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，不斷豐富固收衍生品的種類和數(shù)量以及配套的二級市場交易機(jī)制。

第四，提高市場數(shù)據(jù)透明度和質(zhì)量，包括更好的信用評級系統(tǒng)、更全面的財(cái)務(wù)信息披露等。

第五，完善法律和監(jiān)管框架，確保市場穩(wěn)定和投資者保護(hù)，支持量化投資策略的發(fā)展。

楊劍波：首先要提升市場的流動(dòng)性，包括要完善做市商制度，讓做市商承擔(dān)起做市的責(zé)任，也要提升各類市場參與者的交易積極性。

其次要擴(kuò)充和完善固定收益產(chǎn)品種類。當(dāng)前境內(nèi)固定收益市場的產(chǎn)品（特別是衍生品）種類不多，已經(jīng)存在的金融產(chǎn)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(jià)格發(fā)現(xiàn)能力，也有助于交易者構(gòu)建各類交易策略，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對沖。

固收量化策略是一片“藍(lán)海”

上海證券報(bào)：在利率債低波動(dòng)、信用債愈發(fā)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(jìn)入低位區(qū)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(jìn)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(shí)，隨著市場的發(fā)展和進(jìn)步（體量、定價(jià)、參與機(jī)構(gòu)的專業(yè)度、監(jiān)管環(huán)境），信用債流動(dòng)性會更好，成交將更為活躍，定價(jià)也更加充分，這有利于產(chǎn)生更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫和更多的交易機(jī)會，為量化技術(shù)的應(yīng)用帶來助力。行業(yè)更深度多元化的研究和更市場化的定價(jià)也會反哺債券市場，給市場帶來更大的活力和充沛的流動(dòng)性，形成良性循環(huán)。

張嘉為：一是債券市場逐步具備可量化的數(shù)據(jù)、交易、系統(tǒng)及技術(shù)，與權(quán)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(wěn)定的收益回報(bào)是未來債券量化發(fā)展的主要方向。

二是無論是利率債低波動(dòng)還是近期信用債類利率化，都是周期性情況，事實(shí)上，低波動(dòng)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(chuàng)造波動(dòng)或收益，只不過，相比于主觀觀察更多站在方向性波動(dòng)角度的低波動(dòng)，量化可以考慮期現(xiàn)貨、資金-債券、境內(nèi)外等維度多市場多資產(chǎn)多角度呈現(xiàn)的波動(dòng)率變化并建模與交易，量化技術(shù)所能做到的事情是提供更為快速地捕捉發(fā)現(xiàn)市場定價(jià)偏離的模型與技術(shù)，從而發(fā)現(xiàn)新的交易機(jī)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(guī)范性的提高，主體的信用利差定價(jià)會更加充分，未來也可能存在通過量化技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的基本面分析，與權(quán)益市場機(jī)會聯(lián)動(dòng)從而掘金信用類市場的長期機(jī)會。

孫東寧：盡管利率債表現(xiàn)出低波動(dòng)性，但量化投資可以通過分析微小的市場變化和價(jià)格差異來捕捉投資機(jī)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(fēng)險(xiǎn)，對信用債類利率債這種說法要持謹(jǐn)慎態(tài)度。在境內(nèi)，由于市場的監(jiān)管特點(diǎn)和信用環(huán)境，大部分信用債（尤其是由較大、較穩(wěn)定的公司發(fā)行的債券）通常被視為風(fēng)險(xiǎn)較低，類似于利率債。但是，隨著近些年經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，違約事件的發(fā)生頻率呈現(xiàn)上升趨勢。同時(shí)，展期成為一種常態(tài)化的風(fēng)險(xiǎn)緩釋形式，首次展期的發(fā)行人數(shù)量和規(guī)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(xiàn)，顯示信用風(fēng)險(xiǎn)仍需關(guān)注。

另外，國際評級機(jī)構(gòu)和本土評級機(jī)構(gòu)在信用債評級標(biāo)準(zhǔn)上存在顯著差異，與國際評級機(jī)構(gòu)相比，境內(nèi)評級結(jié)果中樞更高，評級標(biāo)準(zhǔn)更寬松。近幾年，境內(nèi)債券市場發(fā)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(tuán)違約和永煤控股集團(tuán)違約、2022年的陽光城集團(tuán)違約和武漢當(dāng)代科技集團(tuán)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(yīng)用于信用下沉方面，仍面臨著流動(dòng)性不足、違約風(fēng)險(xiǎn)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(jià)離不開量化金融的定價(jià)理論和方法的支撐。在利率債低波動(dòng)、信用債類利率債的背景下，市場參與者要獲取預(yù)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(rèn)為固定收益市場對量化技術(shù)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(fā)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。