平安资管王志雄：致广大尽精微，债券投资的“人机合一”路径

导语
在行业统一监管框架以及自身转型升级的内在需求下，资管业正发生深刻的变化，金融科技的深化应用即是一大重要元素。一些市场化程度较高的资管机构走在了前头，例如平安资管今年组建了一只十多人的专业模型团队，负责固收组合分析优化和模型开发工作，搭建起债券生态一体化平台，并首先探索构建债券投资“人机合一”的智慧内核。具体是如何操作、如何实现的？该团队负责人王志雄对此进行了详细介绍。

王志雄：
现任平安资管固收量化分析团队负责人，专注于固收领域投资组合的构建优化以及模型研究开发工作，拥有18年金融行业工作经验。在加入平安资管之前，曾在美国多家知名金融机构从事量化分析工作，包括PIMCO、AIG、Wilshire Associates，对收益驱动源、组合构建及优化和绩效归因等领域有深刻理解。

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量化模型让概率思考落地实现
今年下半年起，一轮猪价猛涨，打乱了不少固收投资经理对于通胀的判断。到十月底的时候，债市上突然出现了大量的止损盘。表面看起来这是事出偶然的“二师兄惹的祸”，但王志雄认为，这恰好说明了概率思维在债券投资中的重要性。
他表示：“在做投资决策时，无论投资经理对未来情况的观点再怎么有信心，所设想的未来环境在到来前，顶多是个概率事件，并无法百分之百确定。这体现在构建组合的时候，最好能从组合层面考虑各个资产因子的优化配比，控制波动性。”
王志雄曾经在美国太平洋投资管理公司（PIMCO）工作。PIMCO创始人、被业界称为“债券之王”的Bill Gross称自己是一个“measured risk taker”。其投资理论就一直遵循概率思考及组合优化的原则，久经沙场，百战不殆。在2008年金融危机期间，当雷曼兄弟的债券跌到了70多的低位时，Bill Gross管理的PIMCO如其他机构一样拥有雷曼债券，但另一边他却又做多大量美国国债进行对冲。“原因是如果美国政府救雷曼，它的债券价格会回来。如果不救，将会引发系统性风险，市场崩盘，国债价格就会飙升。”王志雄解释说。
最后发生的事早已写入了历史。大多数在事前笃定认为雷曼会被救助的基金亏损惨痛，有些甚至灰飞烟灭。PIMCO却在这场金融危机中发展壮大，其资产管理规模从危机前的8,000亿美元迅速增加到将近2万亿美元。
王志雄指出，虽然Bill Gross在雷曼债券上的操作听起来简单，做真正实施却不简单：“比如怎样设置对冲比例（Hedge Ratio），买国债到底是要买长端（Long End）还是短端（Short End）。”没有量化模型的协助，要精准地落地执行上述对冲方案几乎不可能。
带着这样的思考，王志雄于今年从PIMCO辞职，加入平安资管，负责固收组合分析优化和模型开发工作。其时，中国债券市场违约事件的风险暴露不断加大，在此背景下，债券行业逐步探索以量化模型为核心的金融科技体系化赋能。王志雄和其他模型专家、数据专家在这样的时间点加入平安资管，面对的是日益复杂的债市环境，他们从事创新性的基石性模型工作，既感到意义非凡，又感到沉甸甸的责任。
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债券生态平台上的“数据加工厂”
王志雄于2019年5月加入平安资管后，逐步组建起一只十多人的专业模型团队。团队成员既拥有丰富的国内固收领域投资实战经验，又拥有在海内外市场搭建量化模型应用于投资研究、风险管理的长期经验。他们目前的主要任务是基于平安资管的智能平台，持续向投资团队提供基于客观数据和模型计算的精准输出，使得更精细的债券投资交易模式得以实现，也使得债券组合风险管理的能力大大提升。
平安资管的智能债券平台唤作“债券生态一体化平台”，简称KYZ。它通过集成核心数据、模型能力，旨在智慧化支持债券发行、交易、投资等全生态链条，构建起端对端的一体化开放平台。王志雄形容，模型团队在其中就好像是一个“金融业务逻辑驱动的数据加工厂”，会与开发团队、数据团队、产品团队、AI团队高度协同。
具体工作中，王志雄和他的同事会从市场上拿到关于标的债券的市场报价、收益率、票息率、价格、发行商、外部评级等基础信息。加上数据团队整理的如企业财务报表、违约事件、庭审结果等各种非机构化信息数据作为输入，形成5大库，32000+标签。随后这些数据在模型团队加工后，输出成对投资交易和风险管理有实战意义的指标：如利率曲线、风险利差、相关性、波动率、违约概率、利率久期、利差久期等。这些看似深奥的专业术语，每一个都是债券投资中极其重要的指标，且在国外成熟市场的固收投资中，得到越来越精细化和量化的应用。

固收类投资标的和股票有一个核心的区别：股票很难定价，而债券只要一条无风险利率曲线和经风险调整的利差（Spread)，就可以计算出相对精准的定价。王志雄所在的模型团队的工作之一就是在有违约风险的环境中，去描绘这样的利率曲线，这是给利率债和信用债进行精确定价的基础。而精准的定价能力正是债券投资的核心能力之一。
在这一领域，国外无论券商或投行，都有对利率曲线的系统性构建方法，从不同的市场和数据角度来构建基础利率曲线和不同风险资产的利差。但王志雄分享说，刚兑打破伊始，中国市场还很缺这样的基础研究。“无风险利率曲线是怎么样的，基于这个无风险利率曲线之上的风险利差是怎么样的，比如说我们说的3A评级，它的风险利差应该是多少，涉及到具体行业，比如说地产行业信用债的风险利差是多少，它并没有一个比较公允的市场定义。因而我们正在做的量化定价模型对于实际投资具有关键性意义。”王志雄说。
在做好定价的基础之上，模型团队还会从市场流动性及组合构建的角度去帮助投资经理进行组合的风险优化。这时就需要考虑交易层面流动性的情况及各类资产之间的相关性。对流动性从定性到定量的分析(Liquidity Score)，可以帮投资经理和交易员更合理构建可实现的投资组合。另外，因为每个资产各自独立的波动性（Standalone Volatility）和在组合中对组合整体的波动贡献（Volatility Contribution）很不一样。一般来说，只要资产之间相关性不是+1，就肯定会有风险分散的效应，这样的分散化是组合投资风险管理中可以依托的核心优势。
就这样，模型团队基于利率曲线的风险定价能力和基于风险模型的组合优化能力，在平安资管债券生态一体化平台上，通过输出相关的指标数据和模型算法，供投资团队实战使用，为平安资管的传统债券投资业务打开了全新的分析视角，同时也增加了新的管理维度。
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赋能内部精细化管理能力
如果模型团队这个“数据加工厂”要产出能让债券投资经理信赖的指标和模型输出，他们使用的原始数据就需要极其精准，相关基础数据工作需要扎实推进。
为了统计债券的违约后可回收比，平安资管的数据科学家会从法律文书上去扒信息，从市场的交易中寻找蛛丝马迹，再进行整合的统计分析。“另外，不管债券怎么违约，总会有人展示买卖意图，不用等到法律程序走完或者重组完成”，市场上的报价信息都作为输入参考。
那么，投资经理真的会看得这么精细吗？会不会这只是“火箭科学家”们的自说自话，其实没什么用？
比如在开篇的例子中，不少投资经理也事后请教模型团队，当判断利率会下行，选择去超配久期（Overweight Duration），买入长端信用债。可买了一段时间之后，他们发现即便市场利率在下行，但所持有的债券并没有涨。
王志雄分析说，投资经理这样做，事实上他们同时承担着基础利率变化和风险利差拉大两个不同价值驱动源。对投资经理的持仓组合而言，利率下行虽然是顺着他们期望的方向在走，但是市场的信用利差却在变宽。市场对信用风险的定价增大在朝着对持仓组合不利的方向发展。所以才会观察到利率下行、债券不涨的现象。
之前中国债券市场流动性溢出，这两者的运动几乎总是同向的，市场参与者也没有特别区分对待。但是近几年债市上一些典型的风险违约事件发生之后，市场参与者对信用债定价有了重新反思，这就倒逼投资经理打破惯性思维，需要对两者加以区分。
这个时候，模型团队对风险利差本身的精细化研究和基于利差久期的动态定价模型就变得至关重要。
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“人机合一”构建债券生态的智慧内核
目前，平安资管的科技转型正在如火如荼的发生，其中，基于智能平台，构建债券投资“人机合一”的智慧内核是这一新战略下的首要探索。这就需要把科技力量、数据力量、业务专家经验融合到一起，科技赋能、数据引领，不断优化迭代，创造出具有平安特色的“人机合一”的投资决策体系。
王志雄分享说，这种融合过程中，许多投资经理从一开始对模型“半信半疑”，不知道怎么用，到后来逐步尝试看到成效，对模型团队的态度也发生很大变化，对他们展示出充分信任和尊重。这让他和同事感到欣慰。
王志雄举例说明“人机合一”机制对投资效率的提高。每天晚上，所有投资组合的风险敞口在系统里面海量计算，第二天算法输出给到投资经理报告，而投资经理只需要明确指出对冲的方向，希望保留的多少风险敞口，剩下的调仓建议机器都可以算好。人和机器各自做自己擅长的事，这是科技赋能下最典型“人机合一”模式。
人机合一除了高效分工之外，更重要的是协同进化。罗马并非一日造成。就算是在更成熟的市场，模型驱动的科技化投资体系也是经过几代人不断的努力搭建而成，过程中人的经验在不断反哺机器算法模型的进化，最终相互迭代、高度融合。
“国外领先的金融科技公司都有类似的发展路径。有投资经理觉得某些模型好用，对投资决策起到很好的指导作用，慢慢他们就把算法模型和数据指标、管理流程实现在科技平台系统里面。使用科技平台帮助到下一代投资经理实战，而这些下一代的投资经理又可以根据市场最新发展状况，和在之上实践经验的思考总结，对模型工具体系升级提供反馈意见。”王志雄分享说。
在国内宏观经济承压，各类资产盈利能力趋弱，信用违约等非典型风险事件频发的大背景下，中国资管行业更加需要坚定科技发展，才能可持续地提高能力、效率和风控。投资经理们的思维模式和业务需求也都在跟随环境而改变。更先进的量化投资工具，更精准的投研交易指标数据，与更精细的投资和风险管理流程正是他们迫切需要的。
与此同时，随着未来监管逐渐开放国内的债券市场和金融衍生品市场，指数化投资产品和利率衍生品市场必然会更加活跃，投资机构之间将进而比拼基于量化模型的定价和交易策略，而王志雄和他的同事们目前正在构建的因子体系能很好的支持债券组合的风险定价，并可以开发高频的量化衍生品交易策略。
更深层的意义在于，努力将“王志雄们”的工作产出，与机构内外的需求对接，去服务和赋能整个市场生态，这正是平安资管债券生态一体化平台设计起点和所承载的时代任务。同时也是金融科技“人机合一”生态赋能的演进方向和题中之义。
王志雄表示，自己在大资管变局中加入平安资管，对此深感荣幸。他说，“中国债券市场的市场化进程正在高速演进当中，我和同事有幸参与其中，说不定有机会为整个行业标准的制定做出贡献，以及为中国债券市场做一些基础性的研究。这对我们来说，绝对意义非凡。”
（投资有风险，理财需谨慎）

平安资管王志雄：致广大 尽精微，债券投资的“人机合一”路径

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