固定收益投资领域的科技应用

张浩张骅邢雯喻泉

摘要

金融科技在固定收益投资领域的应用推动了资管行业的科技转型。本文从市场分析、信用管理、组合管理等角度，总结了金融科技在资管机构固定收益投资领域应用的理论研究成果和实践经验，并就未来科技在该领域深化应用的方向进行了展望。

关键词

固定收益投资金融科技信用管理组合管理

以计算机算法、大数据分析等为代表的前沿技术迅速渗透到金融行业的各个领域。在固定收益投资领域，金融科技的应用虽然起步较晚，但是已经对投资研究、组合管理、交易执行、风险管理等环节产生了深刻影响。各类金融机构积极探索数字化转型，纷纷推出金融科技应用成果，以打造在固定收益投资领域的核心竞争力。

本研究将从市场分析、信用管理、组合管理等几个角度，分析金融科技在资管机构固定收益投资领域的应用情况，尝试提炼和总结其中的理论研究成果和实践经验，旨在为同业利用科技赋能固定收益投资实务提供参考。

市场分析：量化市场情绪

当经济基本面没有发生明显变化时，市场情绪会阶段性地主导行情走势，此时对市场情绪的准确判断显得尤为关键。为帮助投资经理更好地判断市场短期行情，本研究探索如何建立客观评价市场情绪的指标，利用基金公司及产品的相关数据综合编制债市情绪指数。与传统的交易员口头传递债券市场交易情绪相比，该指数在切入角度、输入数据以及处理方法上均进行了一定创新，试图通过观察和分析债券市场的交易数据，提供一个更加全面、直观和科学的市场情绪指数。

在切入角度上，债市情绪指数基于基金公司及其产品的交易数据进行编制。这是考虑到基金公司及其产品是债券交易的主要活跃参与方，其交易行为能够比较客观、准确地反映债券市场的交易情绪，对投资交易有实际借鉴意义。

在输入数据上，借助计算机的大数据处理能力，对市场每天成交的债券数据进行分析，并基于对市场有效性的回测，最终选定基金杠杆率、交易久期、买方直接接受卖方价格（taken）的成交占比等指标用于合成债市情绪指数。

在处理方法上，债市情绪指数的合成方法主要采用机器学习中的主成分分析（PCA）等方法：在对输入数据进行相应平滑处理时，通过主成分分析量化方法进行整合编制。该方法的优势在于可以用单一的合成指标科学地描述其成分指标的综合趋势，也能对各成分的影响和贡献进行量化和分解。与市场上较为常见的基于单维数据的研究方法相比，债市情绪指数从投资交易的视角出发，选取了投资经理和交易员

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