住房抵押贷款支持证券发展现状与定价方法

我国自2005年发行首例住房抵押贷款支持证券以来,住房抵押贷款支持证券市场在探索中缓慢前进。本文梳理了住房抵押贷款支持证券的发展历程与现状,重点分析了国际市场上该类产品主要的几种定价方式,并对我国该类产品的定价方式提出了几点建议。

利率互换交易策略分析

2007年,利率互换交易无论是交易量还是交易结构上都获得了长足的发展,2007年12月基于Shibor的交易量首次超过长期以来一直居于首位的FR007。该文对2007年末到2008年初这段时间内互换曲线的形变、互换利差变化以及互换交易策略等方面进行了较为详尽的分析和总结,对利率互换的研究和交易有一定的借鉴意义。

债市牛市:上半场酣畅而任性 下半场曲折而光明

债券市场在经历了2013年下半年罕见熊市的考验后,2014年再迎牛市,呈现出五大特征:一是更好地支持了实体经济发展,二是创新步伐加快,三是成交活跃,四是债券指数大幅上涨,五是央行政策工具创新不断。预计2015年经济转型大格局未变,通胀压力不大,货币政策仍有放松空间,因此从行情波动特征来看,债市有望进入牛市下半场。

基于强化学习算法的自适应配对交易模型

配对交易是统计套利中最主要的交易策略,但随着市场有效性的逐渐提高,该策略的获利机会正变得越来越有限,传统的固定参数交易模型已难以保证配对交易一直获得最大利润,交易模型的参数不仅需要优化,而且还需要动态地、自动地调整优化值,因此有必要研究开发具有人工智能属性的参数动态优化交易模型,这对于提升交易模型的盈利能力和执行效率具有重要意义。自适应配对交易模型是对传统的协整配对交易策略进行改进,推出一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型;将Sarsa强化学习算法和ε-greedy策略与新模型相结合,把模型参数的确定方法由传统的主观经验法和固定参数法改进为自适应模式的动态参数优化法;编制的计算机程序仿真实现了基于新模型的套利交易全过程,涵盖模型参数的动态优化、套利交易的模拟操作以及交易绩效的测量评估;以中国债市交易量最大的5种债券为样本,构建4组配对组合,采用Johansen协整检验法、T检验和Robust稳健性检验等方法对交易模型和测试结果进行实证分析。研究结果表明,新模型的运行效果全面优于传统模型。新模型显著提升了交易系统的获利能力,收益率和索提诺比率大幅提高;同时降低了投资风险,最大回撤出现明显下降;还提高了套利交易的执行效率,交易次数明显减少,套利成本下降;具有持续学习的能力,能促进累计收益率不断上升并最后收敛于最大值。研究结果还表明,协整配对交易在中国债券市场同样具有有效性,能够获得显著正收益。将强化学习思想与协整配对交易策略相结合,设计开发出一种新型配对交易模型,实现了模型参数的自适应动态调整。这种改进型交易模型有助于应对传统配对交易策略获利能力的下降,进一步提高配对交易策略的效率和绩效。在中国融资融券和股指期货等做空机制开闸的市场环境下,新模型可为投资者提供一种有效的套利手段和风控工具。

MPA新规,影响几何?

2015年12月，中国人民银行设立了宏观审慎评估体系（Macro Prudential Assessment，MPA），以此实现了监管理念和手法的全面升级。2017年3月底，银行业迎来2017年首次MPA大考。

以金融衍生品助力实体经济——通过利率和信用衍生品业务进行风险管理

在中国经济结构调整、监管加强和利率市场化持续推进的背景下,中国固定收益市场收益率出现了一定的波动,2017年全年呈现震荡上行的局面,债券市场出现了部分企业违约的现象,市场参与者面临的利率风险和信用风险逐步上升,而企业(发行人)也存在融资效率降低、融资成本上行的困难。以利率互换为代表的利率衍生品和信用违约互换为代表的信用衍生品为上述市场参与者和企业提供了管理相关风险的有效工具。