【微课堂第6期实录】齐晟：债券交易员如何建立自己的研究框架？

第一篇：【微课堂第6期实录】齐晟：债券交易员如何建立自己的研究框架？

【微课堂第6期实录】齐晟：债券交易员如何建立自己的研

究框架？

正元金服·名家讲堂11月公开课

1、债券交易员综合能力提升高阶研修班 【2016年11月19日-20日

上海光大会展中心国际大酒店】课程报名咨询请联系：杨老师 ***（同微信）正元金服·微课堂第6期实录主讲老师：齐晟齐晟：群里的各位朋友，大家好，我是齐晟。非常感谢正元金服还有杨总提供这样一个机会跟大家做一个交流。今天的交流主题是债券交易员如何建立自己的研究框架。我是从2012年开始从事债券的卖方研究工作，债券卖方研究一方面是写市场的观点，另外一方面就是建立自己的研究框架。我看群里也有比较熟的老朋友，大家都知道我们最近在搞一系列的培训活动，我们想整个的债券市场的各个方面，如果做一个全面而细致的培训，可能得需要八次课程，一次要两三个小时的情况能讲完。今天时间有限，40分钟左右只能讲一个大概，讲一些基础，讲一下我在分析债券的时候是按照怎样的框架来形成我们的研究体系的。

那整个的课程可能大概分几块，第一块是对于利率债的分析，我们基本上讲三个方面，就是基本面、政策面、资金面。这三个方面基本上就形成了整个利率债的研究体系。可能群里交易员比较多，交易员会觉得债券市场最核心因素是资金面，因为如果说钱比较紧，可能债券市场就有跌的压力，收益率就有上升的压力。但是如果说大家看一些报告，或者是研究出身的人去讲债券的话，可能大部分会说基本面比较多，基本上基本面比较弱，债券就比较好。而很多人在过程中关注政策，比如说宽松预期比较强的时候，大家觉得债券市场比较好，或者说财政政策比较强的时候，大家觉得债券是个利空。

那我们总结了一下，其实整个债券市场如果说建立一个研究框架，无非四方面因素。第一就是基本面，第二是资金面，第三是政策面，第四是技术面，后面会专门提到技术面，比较复杂。其他三方面的因素，除了技术面之外那三方面的因素如何影响债市呢？之前我们曾经做过一个比喻，如果说把资金面视为水，我觉得基本面可能是使水波动的一个锚，政策面就相当于水形成的波涛，整个过程我觉得应该是基本面最领先，政策面在中间，资金面在最后，整个过程应该说基本面的变化推动了政策的变化，最终引发资金面的变化，大家感受到了资金面的变化，形成了自己的交易理由，或者做空的理由，形成了整个市场的上行或者下行的变化。

我们经常说债市的双轮驱动，那么这个双轮一般指的是经济增长和通胀，为什么是这两个因素，基本上是因为经济和通胀能够决定央行的货币政策的取向，而这个货币政策的取向决定了资金面的松紧，以及大家对于资金面预期的松紧，最终影响了债券市场。其实如果我们从业时间再早一点，如果我们看2008年以前的债券市场的话，没有人会说双轮驱动，大家会提CPI通胀这个单因素决定了市场的涨跌，因为那段时间经济是没有波动的，一直处在一个比较高水平的增长的环境当中。从2008年以后经济因为跟随着海外市场发生了一些波动之后，可能政府在制定政策的时候除了物价会引发货币政策变化以外，可能经济增长本身也会决定货币政策的取向，所以在2008年之后我们经常说经济和通胀双轮驱动债券市场。未来会不会发生变化呢？其实近期就在发生变化，比如说汇率因素，因为汇率贬值太大，也可能使得债券市场发生变化。抛开这些因素之外，还要分析基本面、政策面、资金面。把这个因素分析清楚了，无论是单轮驱动、双轮驱动还是多轮驱动，其实都有它自己的内涵。

所以首先我们讲一下怎么分析基本面的，基本面核心的两个因素就是通胀和经济增长，这两个方面。通胀怎么去预测呢？可能各家卖方预测的情况差不多，尤其是趋势是差不多的。其实通胀大家的预测或者判断基本上方法也是一致的。首先可能要根据一个长期的想法或者说大家有些修正，决定差不多一年以内CPI的中枢水平，然后我们再根据季节性的变化，基数效应、新涨价的因素，估算每个月的CPI的变化，就形成了整个通胀核心的预测体系。

这里面我们比如有些高频数据可以跟踪，比如说统计局每旬会公布50个城市主要食品平均价格变动情况，比如说商务部每周会公布食用的农产品价格指数，包括农业部等等都会公布数据，所以物价会比较好跟踪的。当然说长期预测比较困难，但是我们可以根据短期的预测对物价进行跟踪和预测，所以这个方面大家都做得差不多。我们觉得除了CPI之外有些因素也之值得关注，比如说PPI，综合来决定物价的水平。

跟物价本身的变动相比我们觉得还有一个因素值得关注，就是大家对于通胀预期的变化，我们之前可能也出过一个报告衡量过通胀预期指数，这个指数可能包括货币的因素，比如说央行放水多少，包括经济因素、海外因素、大宗商品因素等等。为什么说通胀预期非常重要呢？举个例子，今年年初的时候我们发现债券市场在1月到3月，在1月份触底之后有一拨调整，尤其是在1月份、2月份调整的时候我觉得通胀的预期的变化产生了一个比较大的影响。

比如在去年年底的时候去跟客户交流，大家都反映看通缩，觉得去年的平均的CPI在1.4左右，今年有可能会更低，有可能像日本一样进入到一个通缩的环境。但实际上经过了今年春节前后大家发现菜价肉价真的很贵，所以统计局连续两个月公布都是2.3的CPI的时候，大家会有两种反应，第一次觉得CPI好高，可能通缩预期没有了。第二次大家觉得2.3偏低了，我们预测的感觉不应该是这样，我们好多人都发朋友圈问，统计局的猪肉哪儿买的，菜哪儿买的。所以这段时间尽管说CPI公布的值是一样的，大是由于大家对于通胀的预期发生的变化，由通缩的预期向通胀的预期进行转化，在这样的过程当中债券市场就自然发生了反映。最明显的反映就是整个曲线以前是比较平的，那当通缩的预期转化为通胀的预期之后整个曲线开始慢慢的恢复了陡峭度。所以我们觉得通胀预期也是值得关注的。那么通胀预期除了我们真的跟踪这些数据以外，其实大家都感同身受平常生活中的事件就能决定我们对于通胀，或者未来一段时间内通胀的看法。这是通胀方面。

第二个方面是基本面方面，就是经济增长，一般就是看三驾马车的需求，投资、消费、进出口。另外还有生产数据，就是工业增加值，基本上跟每个月公布的宏观数据相关的，我们要通过对这些数据进行提前的预判和分析，来判断整个经济的好坏，从而对基本面有一个直观的认识。这其中进出口的波动性比较大的，而且进出口对整个的经济影响偏弱，所以这个东西大家日常生活中关注的并不是特别多，可能大家更关注投资、工业、消费。工业增加值其实以前非常好预测的，刚才我们说到了CPI每旬统计局会公布一个高频的物价指数，我们可以根据这个物价指数然去很好的跟踪CPI。工业增加值以前也有这样的指标，就是工业企业发电量，也是每旬公布，以前用这个数据就可以比较好的拟合工业增加值的情况。到现在这个数据就不再公布了，大家也想了替代的指标，比如有些人看粗钢产量，也是旬度数据，有人会看电厂耗煤量，都想起到替代的作用，但是替代的效果不是特别好。所以我们一般情况下就用这些指标来衡量整个的工业增加值。为什么工业增加值比较重要，因为它是GDP最理想的替代指标，我们国家虽然第三产业占比越来越重，但是工业在方向上跟整个GDP的方向还是比较一致的。

第二块在于消费，消费我们比较关注两方面，一方面是产业政策，比如说我们在去年的时候就觉得今年的汽车消费可能还不错，主要原因就是因为去年出现购置税减半的政策，我们做过跟踪，每次出现这个政策以后半年的时间都会对汽车消费起到非常好的提振作用，这是第一种。第二种除了产业政策方面，还要关注相关的行业，如果房地产比较好可能会带动家电消费，建筑材料消费，家具消费，其实都会有一些提振作用。或者说现在有双11活动、双12活动，可能对网络销售也有刺激作用，所以说消费的这个预测可能会更多的来取决于我们对一些行业和产业政策的看法。

那这里面最复杂的一项或者说大家看得最重要的一项是投资，投资我们基本上也可以分为几块是去进行研究和判断，第一块就是房地产投资，房地产大家可以根据一些房地产的销售数据，包括一些房地产的价格来对房地产的投资进行判断。那么第二块其实是基建的投资，基建投资主要取决于财政的措施，或者是大家看到的一些报道，比如最近PPP报道这么多，也带着股市涨了，意味着基建投资在发力过程中，所以大家都是根据政策面判断基建的投资情况。第三块就是制造业投资和民间投资，这取决于工业企业状况和工业投资的领域。

在投资的领域内是有两个先行指标大家经常采用的，第一个指标叫做固定资产投资本年新开工项目计划总投资额，这是跟投资的宏观数据一起公布的，这是第一种。第二是中长期贷款的投放速度。特别是企业中长期贷款的投放速度，那么这个投放速度一般比较高，也就意味着后期大家投资的需求也会比较大。

除了我们单看一些各个项的变化以外，我们还是建议要分析一下逻辑。因为有时候可能各个分项的走势是不太一样的。比如说有的时候可能消费比较好，但是工业和投资比较差，比较乐观的理解为整个经济转型，比较悲观就觉得消费带动程度有限，所以我们要看这几个要素相互的关系。

举个例子，今年我们会发现一个比较有意思的现象，就是今年的工业增加值一直不错，除了一二月有一个冲击，基本上在6%以上的平台波动。而投资在今年的表现比较差，特别是民间投资和制造业投资这块会有一些问题。那有些人看得不太细，就会觉得投资就是差，因为工业好也没有什么帮助，但是我们仔细想一下的话，因为工业生产其实决定了工业企业的产出，而投资基本上反映了工业企业的需求。如果一个企业的产出在不断的增加，同时他对应的需求在不断的下降，应该会看到一个或者两个结果，要么发现工业品的库存会大幅度的增加，要么应该会看到这个工业品的价格会出现一定程度的下跌，这样才跟它整个的产出高、需求低所匹配的。但是我们这两个都没有看到，所以我们发现应该哪里出了问题，要么就是工业增加值高这个数据可能被其它的东西扰动了，它本来不应该这么高。要么就是投资的数据被其它的东西扰动，本来不该这么低。所以这也是我们研究框架的一种，除了单个研究或者预测各个分领域整个指标之间的变化之外，我们还应该看各个指标之间的联系，从这些联系当中我们可以推断出哪些数据可能存在失真的情况。

所以总结一下我们对于基本面的研究框架，就是分为通胀和基本面两部分，通胀我们比较关心CPI和PPI两个指标。CPI我们一般会根据统计局每旬公布的食品高频数据里进行预测和追踪。而经济增长这块我们主要关注进出口、投资、消费、工业，这四块。里面也有一些高频数据值得跟踪，投资我们又可以分为基建投资、房地产投资、民间投资，三部分进行跟踪。相对应的是房地产的景气度，财政的好坏和工业产出的情况。除此以外我们还要发现各个数据的联系，来判断出目前经济处在什么情况，同时也能跟预期做一个对比。比如说举个例子，今年年初债券的调整是因为大家对于经济预期非常悲观，整个数据又非常好，可能这个预期的变化带动了债券市场出现了一拨调整。那么从今年5月开始，特别是权威人士说话之后，我们发现大家那会儿对于经济比较乐观的，而实际上连续两个月的数据不好，可能又造成了预期差，造成了利率下降。现在市场为什么进入振荡，我觉得也是有基本面的因素，虽然从方向上来看基本面偏弱，但是我觉得7月份的市场又对于经济过于悲观了，有些人觉得房地产崩溃，有些人觉得财政崩溃，因为7月份的财政数据比较低。但实际上我们发现这两个数据都没有大家想象的那么差，基本上短期稳了。所以预期的变化可能会导致债券市场也因此产生波动。

下面我们分析一下资金面的变化，资金面就是流动性，流动性分为几个层次。第一个层次是总量的流动性，这个流动性一般是指的央行投放货币的多少，第二个流动性叫做银行间市场的流动性，这个流动性可能是交易员最关注的，钱紧不紧，债券市场的需求等等。第三块是广义货币的流动性，也就是说我作为一个企业，我作为居民，我得到钱容易的程度。这三个流动性其实是相互独立的，但是又相互联系的，我们要分开去看。

首先就是央行投放的流动性，以前央行投放货币非常简单，外汇储备不断的增加，央行通过央票或者公开市场操作回笼一部分钱，剩下的钱投放，形成了人民币的投放。这个规律在2012年被打破了，虽然说2013年有所好转，但是2014年再次下降。所以说现在整个央行投放货币的多少有几个因素判定。第一个是外汇占款流出的速度，第二个是财政存款的变动情况，因为这个季节性变化比较强，比如每年的年底财政存款都会下拨一些钱，每个季度的第一个月，1月、4月、7月，10月，和5月都面临着财政存款的上缴，也会意味着资金面阶段性的收紧。

另外就是央行公开市场操作的一些情况，他投放了多少钱。还有一块就是居民取现造成的M0和库存现金的变化，比如春节以前资金偏紧一些。所以这些因素我们每个月算算，就是叫超储率，每个季度央行会公布，我们可以根据这个数据的绝对水平或者说趋势性的变化来判断央行在投放资金上的态度。

其实最近一段时间央行一直宣称自己是稳健的货币政策，有人觉得好像不太对，因为觉得比如说2013年大家觉得央行是紧的，2013年之后又觉得央行是松的，没有保持稳健。但是看怎么看，如果我们从超储率的角度来看，其实最近很长一段时间内超储率基本维持在2%左右，所以我们不考虑资金市场的变化，只考虑央行投放资金的绝对水平的话，我们觉得整个确实可以称之为稳健，基本上央行维持了超储率在2%左右的波动，满足了这样的情况。那么为什么好像感觉从央行流动性层面，好像流动性没有什么变化，但我们2013年会感觉到钱荒，而2015年大家会感觉到资产荒，涉及到整个银行间流动性的问题，也就是第二个层面的流动性问题。2013年的钱荒本质上的因素是因为整个债券市场或者说资金市场的需求明显的增加，而供给没有明显的增加。那为什么呢？就是因为2013年出了一个八号文，要求银行的理财对接非标的规模要出现下降，那么银行创新的能力是非常强的，就想出了一个办法，用表内的资金，用买入反售的科目对接表外非标。原来的做债券和资金业务就可以了，现在有大量的钱抽走做非标了，所以原来买债的钱就大幅度减少的，所以大家感觉银行间的流动性非常紧张的。

2015年以后的情况是基本上相反，存在大量的到期存量资产，比如说我们可以看到非标到期的比较多，像保险公司协议存款比较多。所以说大家自然就增加了对于整个的债券市场的需求，或者说大家自然去放钱多了，包括很多银行现在因为不良率等原因，整个对于贷款的意愿也出现了明显的下降。所以说整个债券市场现在又由于需求明显的增加，供给又没有什么变化，又导致了银行间的流动性显得非常宽松，所以大家一直说钱多资产荒就是这个原因，所以我们觉得，无论是钱荒还是资产荒更多的集中在了第二个层面的流动性方面。

第三个流动性其实对于投资指导的意义不大，但是对于我们理解政策可能会有一定的帮助。就是广义的流动性，比如我们看M2增速，就是企业和居民的得到钱容易的程度，或者说资金流入到实体经济的畅通度，可能是一个问题。这个问题就可以理解一些监管的政策，比如说为什么2013年大家天天说这么紧，而央行没有进一步采取更宽松的手段呢，我们觉得核心的原因就是因为广义的货币，M2增速比较高，也就是说整个社会不缺钱。因为我们刚才说到了核心因素就在于表内钱对接非标了，所以非标还是满足了企业的融资需求。所以在2013年整个广义货币这层流动性方面得到满足的情况下，确实监管没有必要去放水，因为整个的实体经济获得资金的钱还是比较多的。但是我们发现从去年开始，如果说扣除股灾的影响，M2增速是非常低的。也就意味着现在整个实体经济得到的钱是不太足的，所以可能我们看到央行在2014年开始到2015年不断的降准降息，促进更多钱进入到实体经济。希望能把M2的增速打上来。所以这三个层面互相的变化，可能会对我们判断后期的政策起到一定的帮助。当然这是一个从比较宏观的角度考虑资金面，如果是微观的角度来衡量资金面紧不紧，关注一些指标，比如说回购利率的变动，比如说同业存单的变动，包括央行的基准利率的变动，都能衡量资金面的松紧情况，基本上资金面就是这样的一个研究框架。

回顾起来，我们可以从长期角度来看，我们可以去计算超储率，来衡量央行投放资金的一个意愿或者投放资金的绝对规模，然后我们再根据整个银行间市场供需情况，来判断现在我们处在一个什么样的流动性环境，比如央行投放的资金是一定的，现在到底资金面更加宽松还是更加紧张，应该考虑银行间整个市场的变化。微观上我们根据资金利率的指标，来确定每天的或者是每月资金松紧的情况，基本上是这样的研究框架。

最后想说说政策面，其实大家比较了解，货币政策和财政政策。货币政策我们关心什么呢？我们比较关心这样做的一个目的，因为比如说单纯降准这件事情，或者说降息，到底对债券市场利好还是利空，从2014年年底到现在表现不一样。比如说2014年年底那次降息债券市场不涨反跌，主要的原因就是那次降息扩大了存款的区间，造成了明降暗升的效果。所以这些细节值得关注。包括降准也是这样的，因为降准有很多种含义，我们还是要衡量一个东西，降准释放出来的这些资金和其他的方面流出的资金匹配程度。比如说现在外汇占款流出1000亿，降准释放的资金3000亿，那就意味着央行希望放水，反之就不是。举个例子，今年3月份的降准，央行做了以后马上在公开市场净回笼，回笼以后整个的超储率比以前低一些，所以意味着这个降准更多的起到一个替代其他公开市场操作的效果。所以我们觉得货币政策的目的或者说它进行了降息降准以后，整个的利率到底是实际提高还是降低了，放的水到底比大家想的要多还是少，只起到了补水的效果还是放水的效果，可能需要我们仔细去看看。

所以我们发现有时候降准利好持续一两周，而今年3月份就持续一个晚上的行情，到第二天早上收益率往上走了，这个值得关注。

财政政策不太好跟踪，有两方面，一方面就是财政可以使用的钱，另外一方面就是财政愿意使用的钱，后者不太好跟踪，可能我们需要调研，问一些地方的政府，地方的企业才能知道。但是财政可以使用的钱到底有多少，比如说为什么去年名义的赤字率有2.3%，大家觉得实际有3.5%，这些钱是哪儿来的。第一块就是每年发国债，国债会形成一个赤字规模，可以保证整个的财政的支出减收入是这个规模就可以了。除此之外还有两部分，一部分是政府调节资金，进行补贴的。第二个就是地方结转结余资金，从2000年到2014年，长达15年的时间里基本上都是每年增加的，就是说财政计划使用这么多的钱，但是它没有使用掉，这部分钱先存起来。在2015年基本上使用掉了少一半，所以我们会发现名义的赤字率是2.3%，但实际上有3.5%的赤字率，基本上多的部分就是银行使用的结转结余的资金。今年也是一样的，今年名义是3%，但是我们算算可能赤字率会达到4.1%的水平。所以说财政政策有很多的人特别悲观，觉得今年营改增了，可能财政钱有问题，但是我们需要多看看每年的财政预算报告和每年的财政决算报告，从这里可以看到财政部还有多少钱可以用。但是如果都用了，就意味着明天年的钱比较少，可能只能扩大发国债了。所以这是一个新的问题。

那么除此之外，除了货币政策和财政政策之外呢，还有一些政策是一些监管的政策，我们觉得也可以去想一想，为什么会出台这些监管政策。比如说最近一段时间，其实监管政策变动比较多的，我们觉得也可以去看一看。比如一开始央行推14天逆回购的时候，那会儿市场有一个特别悲观的想法，觉得央行收紧，整个货币政策出现了拐点，但是我们仔细看为什么要干这个事呢，我觉得更多是为了去控制一下现在市场上的套利行为，因为现在大家都知道理财的收益率比较高，而企业发债的融资成本比较低，实际很多企业是通过发债买理财的方式进行套利的。比如说今年保监会就出了一些政策，要求大家去限制一些万能险的发行，银监会要求限制一些理财的发行，包括一些政策吹风等等，都是为了限制这种套利行为的出现。也是更进一步引导整个的资金向实体经济流，因为现在的问题并不是说央行放的钱不多，而是更多的在房地产市场和金融市场。对于实体经济的来讲钱比较少，所以更多是出于这样的目的。那既然是这样的一种目的，从本质上来讲央行希望市场由于套利行为所累计的一种金融的风险不爆发，我觉得央行就应该不太会主动把杠杆泡沫戳破。所以我们后来也看到了央行在往上提短端利率的时候也适当的降了降长端的利率，所以这两周都有过激反映。当央行去往下压利率的时候大家又觉得要宽松，这两个反映过度，给我们带来了交易性机会。所以我觉得监管不要看政策本身，要结合最近一系列的政策，或者说反过头来想想可能会起到更好的对于政策理解的效果。

以上大部分时间都用来讲利率债的研究框架，三个，政策面，基本面，资金面。我对于信用个券方面了解不是特别专业，我自己说一下我对于信用债的研究框架，也分为三块。除了刚才说的利率债的三方面之外，还要更关注信用债的行业情况，个券的情况，以及机构的行为。因为其实如果做信用债的投资策略来讲，基本上是这样的模式：首先我们要把信用债做分解，分为利率债的部分加上信用利差的部分，利率债就是按照刚才的框架。信用溢价部分分为两块，一部分是纯粹的信用溢价，另外一部分是流动性溢价。信用溢价是跟行业和个券相关，流动性溢价跟配置行为有关。

先说流动性溢价，流动性溢价就是当整个的信用债的投资者的需求非常旺盛的时候，会造成信用利差大幅度缩窄，即使我们的信用环境没有出现明显的改善。最典型的例子就是今年年初，那段时间债券市场最大的事情就是农商行涌入债市，而整个信用债最大的投资其实是资管类的产品投资比较多，包括基金，包括一些理财，因为像保险、银行自营可能受到风险偏好的原因更青睐于投资利率债。这种资管的产品成本高，所以更倾向于投资信用债。那段时间尽管我们发现整个信用环境没有出现明显的好转，但是信用债的利差下降非常快的，所以这就反映了信用债的流动性溢价的变化。基本上是跟整个信用债的投资者的投资行为有一定的关系。这一般会表现为某一类的机构大幅度的进入，或者大幅度撤出市场时会有变化。第二块更多的反映在年底或者年初，因为那段时间很多理财、保险，是冲规模的时候，可能那段时间也会对于流动性溢价有比较大的变化。

第二块是对于信用溢价，基本上按照这样的方式进行研究。第一块是政府的背书，就很明显了，就是政府愿不愿意为企业站台、兜底。第二块是整个行业的好坏，比如说山西省政府出来以后，是不是整个煤炭的行业都因此受益；供给侧改革之后是不是整个钢铁的行业都会因此受益，这是一块。第三块就是个券的分化，最明显的比如说化工行业，每个企业干的活不太一样，有色金属行业，每个企业对应的金属都不一样，这里面就会产生变化，有的时候可能整个行业都会有一定的机会，有的时候就是个券会有一定的机会。所以说在研究信用债的时候，如果我们分析一个券可不可以买的话，就首先要看经营风险，看财务风险，看外部支持，然后再加上这个信用债本身个券的增信效果，从这几方面基本上就能确定一个信用债的合理定价的情况。当然这里面可能不同的行业要用不同的方式去对待，给大家举个例子。比如说我是一个制造业，那我这个制造业我会强调规模，因为这个规模有两方面因素。第一个规模大，可能整个的技术会更加的成熟，经营风险比较低。第二，规模大，可能政府对支持力度也比较强。但如果是贸易行业的话，我们可能更多的注意风控怎么做的，有没有对冲的措施，或者说整个业务是否合规，可能对信用风险的影响比较大一些。再比如说一个城投的公司，可能更重要的是要看比如说这个公司在政府的重要性，比如说看看他所处的这个地方的政府的实力，再看看历史的回款情况等等，再看看这个企业业务的实质是什么。比如说他如果是棚户区改造，就说明这个企业必须是政府救的，或者说贴钱的，自己没法盈利。如果他是停车场的项目，他还是有自己盈利能力的，政府不会管，不同的行业要侧重于不同的点进行研究。

最后跟大家讲讲情绪面，这是最难把握的事情。今年利率进入了振荡的行情之后，可能一些技术指标包括情绪的指标，对于债券市场的影响会更大。我总结几个方面，首先是比较科学一些的，因为债券基本上询价交易，大家可以看看QQ群里讨论的风向，包括今天借钱出钱的人多不多进行判断。第二块大家可以看看一级市场，因为一级市场是二级市场的风向标，整个债券市场情绪特别好的时候，交易的资金会涌入一级市场。比如今年6月份、7月份就是这样的。整个市场出现变化，比如说8月份债券市场变化的时候，我们也发现一级市场先变化的。一级市场我们需要关注几项，首先要关注招标的利率，跟二级市场的比较。第二要看边际倍率和平均倍率的情况，反映了投标的热情。也可以来衡量情绪。

还有一些不靠谱的方法，大家可以看外围环境，比如说2013年钱荒的时候，我们会发现债券交易员写诗的特别多，还有交易员画了很多的漫画，确实无事可做，意味着债券市场出现了问题，大家交易的热情特别低，这也能衡量一些情绪。

但自从2013年多才多艺的交易员涌现了一大批之后，在2014年、2015年、2016年基本上很少我们发现有大规模的写诗或者画漫画的再次出现，这个过程中我们觉得也是因为债券市场情绪比较好，所以大家可以根据外围环境，比如说市场上大家焦点集中在哪儿，来辅助做一个情绪的衡量。

最后，可以借鉴一些股票的做法。比如今年有一个不太寻常的事，超长期限的利率债走得比较好。很多人会用看线的方式进行投资，这比我们基本面的分析，可能对于超长期利率债更合适。所以我们建议交易员也可以说借鉴一些股票的做法，然后来对超长期的，或者说交易性特别好的品种进行技术分析，可能更有效果。这就是情绪的一些想法。

现在差不多也讲了45分钟了，今天分享的就到这儿，确实内容比较多，时间比较短，讲的比较基础，如果说大家有什么想更多了解一些的话，或者说对于哪些没有听明白，欢迎在线上继续交流。债券交易员综合能力提升高阶研修班2016年11月19日-20日 上海光大会展中心国际大酒店

课

程

提

纲课程提纲一第一部分 债券交易员如何建立自已的研究框架

一、利率债市场分析框架的建立

1、决定利率方向与变化幅度的四大因素

2、基本面分析逻辑——通货膨胀

3、基本面分析逻辑——经济增长

4、机构投资行为

二、流动性与汇率分析框架的建立

1、为什么汇率对于债市的影响正在变大？

2、国际经验：世界分为两极，中国在两极之间

3、汇率如何影响流动性？

4、钱是什么？债券市场的四重流动性

5、从央行报表解读总量流动性

6、广义流动性的相关指标：M1、M2与社融

7、对于流动性监管政策的变化

三、信用债分析框架的建立

1、信用债与利率债的轮动

2、信用风险

3、信用债供需

4、信用债行业轮动

四、信用行业与个券分析框架的建立

1、信用分析概况

2、房地产行业分析框架

3、钢铁行业分析框架

4、城投分析框架

5、信用分析的几个注意点

五、类固定收益品种分析框架简介

六、如何把握市场情绪

七、美林投资时钟探讨

1、投资时钟的定义

2、投资时钟在哪个阶段是有效的资产配置指南

3、投资时钟现在真的失效了吗？从各类资产走势来判断

4、如何预判在投资时钟的框架下未来大类资产的轮动

授课老师：齐晟

华创证券高级分析师。2012年、2013年新财富最佳债券分析师第一名团队成员。课程提纲二第二部分 债券投资如何借力国债期货

一、国债期货基础知识

1、国债期货发展进程

2、国债期货合约简介

3、关键要素介绍：转换因子、发票价格、基差、净基差、期现

价差、IRR、CTD

二、国债期货定价原理

三、国债期货交易策略

1、套期保值交易

2、套利交易（跨期套利、期现套利、基差交易、跨品种套利）

3、收益率曲线套利（骑乘策略、碟式套利、斜率策略）

4、方向性策略

四、国债期货风险管理

1、风险管理流程

2、套保比率

3、久期管理

4、对冲策略实施

5、对冲策略评判

五、国债期货交易实例分析授课老师：樊伟

天风证券财富管理总部债券及衍生品投资专家。

课程提纲三第三部分 债券投资策略与业务风险管控

一、债券长期投资业务分析框架和风险管控

1、自上而下的研究

2、投资要求和约束

3、投资组合构建

4、风险的管控

5、投资思想和策略探讨

6、案例解析：目标收益和永利基金走势图

二、债券交易的分析框架和风险管控

1、分析框架

2、风险控制

3、交易思想探讨

4、技术面分析技巧

三、货币业务的分析要点和风险防范

1、如何做好流动性管理

2、逆回购和拆借的交易对手分类限额管理

3、流动性管理思想

四、债券投资风险管理

1、债券组合管理的基本原则

2、利率风险管理

（1）如何确定最佳的久期策略

（2）凸性的重要性

（3）对冲工具的选择

3、信用风险管理

（1）信用风险的识别

（2）信用风险的合理定价

（3）信用风险管理策略 某四大行总行资深债券专家

时间及地点

2016年11月19、20日

上海光大会展中心国际大酒店报名及费用本次培训自通知发出之日起开始接受报名。鉴于场地的限制，为了确保各位学员的学习质量，此次招生限额60人，额满即止，请大家报名从速。我们将及时回复并确认报名信息，并在开班前5天通过电子邮件发送“报到通知书”。参加培训的学员，每人收取培训费3800元（含培训费、教材费、场地费、现场咨询费、午餐费）。团体参会3人以上：享受优惠价格3600元/人。为了方便开具发票，培训费须统一转帐至组委会指定收款帐户，并请将转帐凭证或网银转帐截图及时发至组委会。需要安排食宿的学员，需提前通知组委会安排订房，食宿费用自理。办理《正元金服公开课培训会员卡》，享受特别优惠价格参会！签约会员可免费参加正元金服·微课堂一年期线上培训。报名事宜，敬请立即致电组委会联系联系人： 杨老师 ***（同微信）