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大数据交易报告来了!大数据在银行间市场信息产品中的应用及发展

来源:http://lrbqc.cn 责任编辑:环亚ag88手机版 更新日期:2018-11-08 08:48

  原标题:大数据交易报告来了!大数据在银行间市场信息产品中的应用及发展设想

  随着信息化和智能化的快速发展,大数据概念已经成为社会热点。对于与信息技术紧密融合的金融行业,伴随着信息化程度的提高,大数据已成为现代金融业重要的战略资源和优质资产。

  2018年第3季度,交易中心在中国货币网正式发布了银行间市场大数据交易报告,首期推出的3份交易报告覆盖了本币市场交易最为活跃的质押式回购市场和现券买卖市场。

  分机构交易报告对每家机构在质押式回购市场的历史交易行为进行统计分析,一方面提供多维度的交易统计图表;另一方面提供针对质押物接收度和折算率的分析。

  报告的第一部分是历史交易分析模块,如图1所示,左图展示的是机构A在一段时间内交易表现的汇总统计,其中蓝色高亮的部分代表机构A在做不同品种正逆回购时相对比较类型机构表现更好,例如:2018年1月,机构A的R007正回购交易与同类机构相比低约9bp。而未蓝色高亮部分则代表样例机构在某些特定期限产品上的交易存在一定完善空间,左图红色方框代表机构A的R001逆回购价格较同类型机构低2.57bp。

  对于导致差异的重要原因,用户可以通过图1右上图展示的每日交易明细发现,机构A在1月中旬的5个交易日逆回购价格普遍较同类型机构低约10bp。倘若用户拥有本交易报告,其可以在每个交易日得到截止到上一交易日的所有数据,极大地便利于即时从交易中发现可能存来的问题并着手改善。

  本报告的第二部分更侧重于质押物的分析,以图2所示,左图展示的是机构A按照正逆回购的维度区分不同债券类型的质押物接收比例的分布。

  由于利率债的信用风险最低,回购市场的机构普遍倾向于接收利率债作为质押物,通过柱状图展示,用户直观得到自身接收利率债的比例,并与同类机构进行比较。

  而左下图则是对信用债和同业存单按照不同信用评级的质押物接收比例进行统计,该模块功能为机构A接收不同类型的质押物提供量化数据参考。

  图2中右图展示的是回购市场的质押物折扣率分析,右上图展示某类债券质押物加权成交的折扣率走势,用户按照不同债券类型,例如利率债、AAA评级同业存单等可查询到各类债券的折扣率走势。

  而右下图则是针对某个特定发行机构的质押物折扣率分析,如图所示,假设某一股份制商业银行在做一笔逆回购,正回购方的质押物是中国农商银行发行的同业存单,用户只需在本页面的红色输入框中录入具体债券发行机构名称,就能马上得到同类型机构接收该同业存单的折扣率走势。

  另一方面,由于机构大多情况下了解交易对手方所属机构类型。通过将交易方向调整为正回购,将比较机构类型调整为交易对手的机构类型,用户又能得到该质押物在交易对手正回购的折扣率走势,为机构质押物的交易定价起到很好的参考作用。

  个债交易报告以现券市场的活跃个债为统计对象,从收益性、活跃度、交易对手分布、分机构类型净买卖量分布、策略交易分布等维度对活跃债进行分析,为机构投资研究提供准确的量化数据参考。

  银行间市场交易债券繁多,交易活跃程度和信息透明度又相对较低,为让用户获得直接可用的债券交易信息和分析数据,现券市场个债交易报告(如图3所示)的分析框架围绕“4个W ”和“1个H”展开。

  What指的是该报告统计分析的对象为活跃债券,向用户逐一提供每只活跃债券的基础信息和交易信息,覆盖债券数达到3000只以上。

  When更侧重于强调3个时间概念,其一是为充分满足用户灵活使用的需求,个债报告的时间段完全放开,满足用户任何使用场景;其二是数据更新时间,用户所得到的最新数据是截止到上一交易日收盘的债券交易数据,数据更新及时;其三是历史数据深度,个债交易报告的数据起始日为2018年1月1日。

  前两个W更多在于提高用户体验,后两个W和一个H则更侧重于数据内容的呈现。

  Who侧重于分析哪些机构类型在买卖某只债券,提供成交量、交易机构数量、净买卖量等三张图表,用户只需将开始时间调整到发行日,结束时间为上一工作日,那么在分机构类型净买卖分布图中即可清晰展示哪一类机构在净买入该债券,并且能得到具体的量。

  Why解释的是机构交易本债券的目的,是出于本身投资交易的考虑,还是融资类交易、倒量交易或者转手等策略性交易。

  How旨在帮助机构分析如何交易这只活跃债券,主要从交易价格和活跃度两方面来分析。针对交易价格,用户能通过点阵图,能看到每个交易日某一机构类型下的每家机构买入及卖出本债券的加权成交价格的分布,有助于了解价格的深度。而针对债券的活跃度角度,本报告主要从换手率,日均成交笔数和参与交易机构数三个维度来诠释,并与同类债券进行比较,更客观体现本债券在市场中的活跃程度。

  分机构交易报告对每家机构在现券市场的交易行为进行统计分析,将机构主体以及债券大类进行细分,对本机构在一段时间内在现券市场的表现从收益性、交易标的分布、交易对手分布、净买卖债券偏好、策略交易分布等维度与不同机构类型进行统计分析,有助于机构发现自身交易与同类机构的区别,优化交易行为。

  与现券市场个债分析报告类似,现券市场分机构交易报告的设计框架(如图4所示)同样围绕“4个W”和“1个H”来解读每家机构的交易。

  其中What指的是每家机构,为向机构提供更有针对性、更精细化的数据分析,本报告一方面将机构的所有交易分为全部、机构及产品,其中机构指的是本机构交易部门所完成的交易,产品指的是本机构所发行的产品所完成的交易;另一方面将交易标的按照债券大类进行细分,包括全部、利率债、信用债和同业存单,为用户提供3×4数据切割,提高数据使用准确性。

  Who是针对机构的交易对手方分析,该模块从不同交易方向出发,将机构的交易对手数量及不同交易对手的成交量占比与不同机构类型进行比较,有助于机构发现交易对手分布中的差别。

  Why分析的是机构的交易目的,主要是出于本身投资交易的考虑还是策略性交易。

  How旨在通过不同维度的图表去解读机构的交易行为,主要从投资收益率、交易债券偏好以及交易期限偏好三个维度与不同机构类型进行比较分析。

  首先,针对机构投资收益率,报告以不同的债券类型为抓手,分别展示出样例机构在不同债券类型上的投资收益率,用户不仅能得到本机构收益性最好的债券明细,更能了解到在不同债券类型下同类型机构以及全市场所有机构投资收益率最高的债券明细。

  其次,在交易债券期限偏好分析中,报告按待偿期为1、3、5、7、10年等关键期限点进行划分,统计机构净买入债券与净卖出债券的比例,并与市场同类型机构进行比较,为机构交易策略的制定提供参考。

  第三,分析机构交易债券的偏好,报告同样以债券类型进行划分,展示本机构交易债券与同类型机构交易的对比,由于存在策略性交易,同样会有数据源的枚举值来剔除策略交易的影响,更客观展示机构交易债券的选择偏好。

  首期推出的大数据交易报告服务覆盖的是本币市场中交易规模最大的质押式回购市场和现券买卖市场,其中,像质押式回购市场的设计模式是完全可以在买断式回购、信用拆借、外币拆借等资金市场上成功借鉴的,而外汇即期、外汇掉期、外币拆借等市场也是拥有足够数据去支撑大数据分析。

  所以,下一步一方面要继续充实大数据交易报告的产品序列,另一方面把现有大数据交易报告进一步做实做透。

  首期上线的大数据交易报告已经为用户很好地实现了数据可视化功能,所有报告以清晰的图表形式展示各维度指标。经过市场调研及反馈,有不少机构提出想在更多实际场景下应用大数据报告中的数据,希望通过API接口或者Excel文件形式等方式将图表中的数据进行下载,更有甚者提出交易中心为该机构定制交易报告。

  下一步大数据交易报告会实现数据可视化的基础上,一方面满足用户数据不仅可以看也可以落地的需求,另一方面也探索根据机构个性化的数据需求,提供定制化的交易报告服务。

  交易中心大数据交易报告服务的核心是告诉用户历史上的交易发生了什么,而下一步更富有挑战性和价值的信息产品则是从历史数据中去预测未来,告诉用户未来会发生什么。

  要实现这个目标,就会牵涉到近年来另一个热门的主题“人工智能”,通过利用人工智能技术,能在大数据交易报告中实现对每家机构交易对手方的推荐、市场资金成本的预测等实际效用,将在今后为客户带来更大的价值。

  原文《大数据在银行间市场信息产品中的应用及发展设想》全文将刊载于中国外汇交易中心主办《中国货币市场》杂志2018.11总第205期。返回搜狐,查看更多

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