为交易者提供适当的工具来解决持续的债券领域流动性问题

现在没有什么比所有资产类别中零散流动性的集合更具挑战性和相关性，特别是在固定收益方面，”NordeaAssetManagement全球交易主管兼金融科技交易主管MilesKumaresan表示。“我已经厌倦了这个问题。”

提高Nordea在固定收益市场(尤其是信贷领域)获取流动性的能力是Kumaresan面临的最大难题。他的大部分职业生涯都在投资银行和对冲基金，Kumaresan现在将他的经验应用于哥本哈根资产管理公司，并于2016年2月加入公司，负责Nordea的交易和技术团队。

“我从来都不是天生的交易员，”他说。“我是其中一个可以创建工具来帮助执行的人。我们现在所做的一切就是创造工具;如果它们已经存在，我们将使用它们，但如果它们不存在，那么我们将为交易者创建专业工具，无论是液体还是非流动的括号。这就是我们所做的。“

当然，如果没有合适的团队来使用它们，那么实施技术工具是徒劳的。除了位于哥本哈根，卑尔根和斯德哥尔摩的26位交易员外，Nordea还投资了一个五人交易研发团队和一个专注于交易的五人IT团队，反映了该公司认识到技术创新对于保持竞争力。

建立一个多元化的团队

有效的交易操作需要多种交易者，从古典到定量，以使其蓬勃发展。Kumaresan表示，Nordea拥有强大的经验丰富的交易员基础，去年增加了三名具有强大定量和IT技能的初级交易员。

“每个人在交易中都会持续不断地提高他们的技能，”他补充道。“这就是我们在过渡期间保留所有交易员并利用他们的经验深度的方式。只有更便宜的初级人才堆叠桌子从来都不是一个选择。“

根据库马雷桑的说法，在这个过程中首先要注意的是风险而不是奖励。使用手动重复性任务可以极其轻松地发生操作错误，其中一些错误可能非常昂贵。“你需要在管道的每个部分自动执行所有操作指令，从订单源开始，一直到交易台，”他说。

Nordea的交易结构经过两年的发展，Kumaresan一直在公司工作，其主要任务是首先通过资产类别的工具流动性划分团队，然后通过专业化。

在新的交叉资产“LiquidTradingDesk”中交易的订单适用于自动路由到零或非常低触摸的经纪人，使用Kumaresan所称的专有系统模型直接插入其FlexTrade执行管理系统。这使得高触感交易团队能够为要求苛刻的订单增加价值。

资产经理还拥有处理高接触交易的特定团队，可能需要专业知识和人员参与。但是，即使在这里，交易商也会获得符合公司技术驱动重点的工具。

例如，固定收益交易者使用汇总实时和历史市场数据集的工具来协助价格和流动性发现。在股票方面，该公司正在开发一种模型，以非常大的订单为流动性定价，以帮助拥有大块的交易者。

技术dejour

人工智能(AI)目前是买方的大多数技术，Nordea也不例外。该公司目前在其交易前工作流程自动化流程中使用AI来检测错误数据并确保数据完整性，尤其适用于这些类型的问题，因为AI可以捕获在交易前流程中发生的更加模糊的数据错误。

交易中的AI仍然是一个有点滑的实体;虽然有一些令人印象深刻的人工智能系统，Kumaresan说，其中大部分只是“几年前曾被称为统计数据。”他花了大部分时间学习计算机科学并获得硕士学位。人工智能和机器人技术的哲学程度，当涉及到经常被错误地应用于FinTech领域的AI标签时，Kumaresan并不容易给人留下深刻的印象。

“在其他情况下长时间建立人工智能，我认为大多数带有AI贴纸的技术仅仅是蛇油，”他说。“因此，我对使用AI这个词有点犹豫。”

他说，在可预见的未来，人工智能取代人类进行交易“绝对不可能”：“人工智能可以击败国际象棋大师，因为国际象棋有明确的状态，结构和规则。另一方面，交易需要基于大量嘈杂和模糊信息的复杂的更高级别的决策。因此，我预计在很长一段时间内，处决仍然是人类交易者不可剥夺的特权，“他说。

Nordea还有模型来规范贸易滑点，将原始滑点数据转换为可与指标相媲美的形式，以便进行准确的比较分析。该分析为另一个实时统计决策引擎提供了动力，该引擎有助于决定交易对象以及在适合零和低触摸交易的订单上采用何种执行方法。

该公司正在进行的另一个项目是跨资产类别开发复杂的或有交易框架，该框架要求投资组合经理使用结构化规则来建立高级交易指令。

“它使他们能够指定并获得更复杂的复杂执行规则的交易前成本估算。根据相对价格走势，这可以帮助交易者明确交易指示，说多天订单的篮子，“库马雷桑说。

因此，利用所有这些技术，市场能够在多大程度上解决流动性的原始难题?

流动性难题

股票在点亮和黑暗场所的流动性汇总方面可能有相当大的挑战;然而，股票市场的流动性是一个相对可预测的现象，主要是由于价格透明度。与此同时，外汇仍有其过时的情况-尤其是扭曲真实流动性图景的最后一种做法。

真正的流动性问题在于固定收益。寻找固定收益市场的流动性，特别是信贷市场的流动性，已经成为买方最持久的难题之一。Kumaresan解释说，信贷流动性在价格和时间上都是分散且不连续的，部分原因是公司债券的交易财产很少，而欧洲有超过一万的ISIN和美国的两倍ISIN这一事实并没有帮助。

“在技术背景下，固定收入仍处于黑暗时代，”库马雷桑说。“在危机爆发之前，银行拥有所需的所有资产负债表，可以为更大范围的债券定价。现在你有相同的交易结构，即使卖方不能再带大量库存。“

卖方中较为先进的部分一直试图通过技术和定量创新来弥补库存减少的缺点-例如，通过自动定价大量债券以提供可交易的流媒体价格。Kumaresan认为这是“向正确方向迈出的一大步”，这种创新在保持易流动性提供者的角色方面变得至关重要。

“市场结构的新现实需要一种新的交易范式，”库马雷桑说。“仅仅因为我们在第一天完成大部分订单并不意味着市场是流动性的，或者我们得到的价格都很好。根据具体情况，这只是最优惠的价格。我认为，特别是在信贷方面，买方通过全方位交易成为我们自然感兴趣的名称的价格制定者，对于产生和吸引流动性至关重要。这种积极的流动性采购方式可能成为信贷中真正的破坏性事件。“

一切都无法解决所有问题

MarketAxess，Tradeweb，Liquidnet和Trumid等平台以及许多其他试图实现全面交易的电子场所已经解决了寻找更好的固定收益交易方式的需求。Kumaresan说，不是解决难题，场馆的扩散产生了非常不同的后果-即更大的流动性碎片化。

目前尚无单一的通用交易协议适用于所有不同类型的固定收益订单规模和名称。目前，每个场地都试图以不同的方式解决订单匹配问题，并强调流动性和规模范围的不同部分。

“虽然MarketAxess使用的经典RFQ(请求报价)交易协议适用于规模较小的订单，而且对于更具流动性的订单，它不适用于非常大的订单或非流动的名称，因为信息泄漏用这种方法来说太高了，“库马雷桑说。

“另一方面，Liquidnet和Trumid协议泄漏的信息较少，但手动找到匹配更加困难。如果协议是隐蔽的，那么根据定义，低信息泄漏也会降低发现流动性的机会。解决流动性难题的关键是通过智能流动性寻求算法来拥抱所有有用的交易场所和协议。“

当然，有一种观点认为，买方交易过于相关，无法使所有市场都能发挥作用，因为当其他人都想购买时，您如何找到卖家?但库马雷桑对相关论证提出质疑。

“虽然存在相当程度的相关性，但卖方市场制造商通常会在五天内交出大部分账簿这一事实意味着在这个小时间窗口内对交易的另一方有足够的兴趣，”他说。“鉴于该买家拥有95%以上的流动性，我们很可能也是对面的那些，帮助转向卖方书籍。这意味着我们并没有像我们想象的那样相关。“

显然，为了满足对可以在固定收益市场中聚合大量数据的新技术的需求，同时还以无缝方式增强工作流程并引入智能流动性寻求算法，仍有许多工作要做。。

虽然这不是一项小任务，但近年来技术创新的步伐无疑已经飙升，这意味着交易者在选择系统时经常会被选择-尽管有一点需要注意，虽然良好的系统，他们却没有提供无缝的工作流程。正如Kumaresan所说：“为交易者提供技术工具是如何获得优势的。这就像狩猎;即使你是一个伟大的猎人，你仍然需要工具来完成工作。

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