前言：
作为国内少有的利用大量程序化数据模型，进行投资分析的债券投资基金公司，该投资机构一直在行业内保有神秘的色彩，行为也很低调，深圳公司先后2015年和2016年连续两年获得朝阳永续颁发的全国十佳债券团队大奖、上海公司又于2017年获得了湘财证券颁发的全国创新投资大奖，但行业对他们的投资策略和内部运营了解甚少。在2018年某券商中期策略会上，我们采访到了宗略投资的总经理程驰先生，邀请他分享公司的投资运营经验，畅谈中国债券投资的环境与发展未来。
图1：宗略投资总经理-程驰先生2018年5月在交易室接受采访
下面为本次对话访谈内容：
记者：程总您好，为什么您要反复强调债券投资基金公司，开发独立的信评体系非常重要？
程驰：首先目前国内短期的货币政策依然是偏中性政策，中长期看经济发展的目标已经从单一追求GDP数字，过渡到追求质量的平衡，导致市场优胜劣汰的持续发生。这决定了实体企业大范围举债放杠杆经营，或以新债还旧债的运营方式越来越难，实体企业的违约率会显著提高，对基金公司信评体系的需求和准确率要求压力，会越来越大。
其次，中国的信评机构对于企业债、公司债的评级多集中在AA级以上，也就是优质债券占90%以上，这还不是一个正常的市场化表现，也远远没达到橄榄形结构的分布。债券基金投资公司多是大规模资金投资运营，风险事件的负面影响很大，因此完全独立于市场的信评系统，将是债券投资决策的基础核心组成。
记者：您认为中国目前债券市场信评系统的发展现况和未来是什么？
程驰：通过国内外债券市场的历史发展来判断，信评系统有四种发展路线，但未必都适合在当前的国内使用。首先是以市场违约事件为核心做归因分析，而产生的信评风险预判体系，这个派系在国内一直发展的不顺利，因为中国债券才开始逐渐打破刚性兑付，历史违约率还不足2%，违约案例较少，分布不够广泛，做这个方向信评系统的土壤不够好，我觉得还需要更多事件、时间和经验。
其次，在国际债券市场，针对债券信用评级上调、下调的变化归因分析有大量公司进行深度研究，形成信评研究的基础，这条路线上在国内目前也很难形成有效的发展，国内的债券评级机构针对个债的评级变化很慢、甚至偏后，因此导致归因节点很难与实际财务变化发生指标、事件变化发生指标的时间进行结合。其次，常年同一行业的全部企业主体信用评级和个债信用评级一直没有拉开明显的断层，所以评级动态迁移的历史幅度不够大，强度不够明显，没有研究说服力，导致动态历史追溯的研究价值降低，影响了结果的准确率。
第三种，就是以市场价格变动、价格波动进行的信评体系研究，目前这一种方式在国内逐步被认可，我也支持要更重视这条路线的信评体系研究，但是目前仅能作为辅助体系。究其原因是在常规市场时段内，国内债券市场价格并没有反应实际个债风险，价格多低于实际风险，本应该属于垃圾债的个债和正常债券的收益率差距不大。其次，国内的市场波动羊群效应很明显，价格反映的时间过于集中，振幅很大，市场行为的分析价值锐减。而价格变化多以突发性事件、政策导向有关，暂时又很难结合企业发展运营的动态分析；
最后，是我认为在国内落地性更强、实际使用准确率最高的信评系统，还是基于企业运营基本面分析的方向，系统参考的是企业财务数据的变化、重要社会数据辅助、结合企业发展战略、行业发展判断，对企业未来偿债能力进行分析研究，进而决策。我认为这个信评系统的研究方向，在国内市场中长期内会继续保持一定优势，但如果能利用电脑程序、数据模型，结合人脑分析的信评体系，将大大提高数据分析的范围和种类，提供准确率。这一研究方向再结合第三种信评研究方式，进行相互判断和循环修正，是我认为较有效的方式。
记者：在未来的债券交易过程中，您认为电脑会逐渐代替人脑吗？
程驰：上述的研究方向，都可以是纯人脑、也可以是纯电脑，也可以是人脑电脑结合，我认为要结合企业团队配合、企业优势来倾向性选择。我判断，人脑+电脑的合作模式应该是比较有效的方式，更符合市场发展未来。
对于纯电脑交易，无论是投资决策还是信评分析，都是代表以历史来看待未来，默认为未来是历史的不断重复，或者选择一个可控范围内的“历史不断重复”，因此非常适合选择一种大概率会发生的、反复发生的策略，配合高杠杆进行交易套利。也正因为是控制了历史不断重复的范围，一旦市场突破控制，由于预判错误概率低和持有高杠杆，往往会导致反应不及时，负面影响力度很大，甚至难以挽回。
而纯人员交易的优缺点，谈论的人非常多，我这里就不再展开。我个人坚持认为，电脑程序结合人脑，将会拥有以下三种优势：
首先是扩大发挥数据采集和分析的广度，提高决策准确率，乃至发现新的问题。我举个例子，通用机械行业现今有126家企业参与证券融资，常规下分析一家公司，要求是贯穿5年的财务报表，一个团队能再多分析10家竞争对手的5年年报*三张报表*社会数据，我认为就已经是负责的团队了。如果能再花时间分析投资目标企业的上下游，典型合作伙伴的10家财报，我认为就是更出色、更有把握的团队。
但是电脑能做到126个企业都一起分析，而不仅仅是典型的竞争对手，再将上下游400多个企业一起分析，5年的财报就是8000多份报表数据源，这样的系统能第一时间找到行业是龙头变化、典型企业变化、还是全行业变化。市场经济是来自于市场定价端传导、还是原材料端的传导。虽然融合了庞大的财务数据和社会数据，但由于电脑有高速处理能力，因此总结反馈出的数据模型，会使人脑发现更多有价值的信息，辅助决策，甚至是改变决策。
其次，以更多的模型化处理数据，并保持各策略独立甚至互斥的电脑系统，更容易保持输出数据结论的客观性，减少人脑决策管理中的偏差。当我们纯人脑分析团队整理数据时，往往会陷入“易于提取”“易于联想”“自我逻辑”的人脑生理陷阱，特别是对于近期已经分析过的行业、企业，或者是市场上被高度认可的企业，特别容易下意识的犯上述错误，很难察觉。而电脑的分析每一次都理性的，输出的结论也会根据关键数据节点产生直接变化，因此电脑系统的存在运行，大大降低了人脑决策陷阱的发生概率。
另外，电脑系统的图形化反馈、模型化反馈、隐藏数据结构的能力，将大大减少人员分析师的工作时间和精力，让人脑更有精力和空间去发挥多维思维和创新分析能力。当人们面对大量数据时，容易产生“精神恐慌疲劳”和“噪音数据烦躁”，提前降低分析的意愿。您也看到了，我们的系统大量输出的结论是图形，是曲线和颜色，同时对于模型的数据进行结构隐藏，从结论层可以点开展示分析层，从分析层还能点开展示公式层直到数据层，这使得人脑在深挖数据分析时不仅保持一览性，还可以选择规避噪音专注于某一模型、数据模块的深度分析。
上述仅仅是电脑与人脑合作过程中，我多年经营下来的主要感受，人脑和电脑都是非常重要的组成，相互循环、相互协同才能创造稳定的价值。
记者：您觉得在中国，投资信用债市场的投资公司，未来会有什么样的发展变化？
程驰：债券市场的发展是由多种因素影响，相互制约、共同妥协发展的结果，这不仅包括了宏观经济，也包括了国家政策和行业发展政策，也包括了技术革新的力量等等，但对于债券信用债市场投资环境或者投资公司的发展倾向，我有以下判断：
市场将更重视拥有独立信评体系、且已经能实际落地的投资公司，这将大大降低对于评级机构和市场舆论氛围的依赖，从而实现独立决策。而以提供第三方数据、某一模块深度数据的信息公司将会大量出现，他们虽然不能提供分析系统，但是可以提供专项的数据服务或者专项分析，成为全市场决策系统的重要补充。
而在行业投资选择上，地理区域的影响力将更大，而不再是只看行业属性和行业整体选择。目前国内的生产加工制造业，短期内很难有大范围技术上的溢价突破，所以企业运营效率将成为重要的市场竞争力，如果该地理区域内的行业有足够的聚集优势，上下游配合效率形成良性循环，将会在中期内形成持续的运营优势。因此选择行业同时也选择区域，这对于债券投资公司提出了更高的分析要求。
对于选择个企投资标的、投资策略风格也可能会发生改变，大型企业和小型企业的运营发展机会，可能会慢于中型企业。超大型企业因为货币政策和产业升级，很难再通过收购并购再快速扩张，企业再暴力发展规模的想象力降低，也会导致吸纳资金的能力下降，依靠自身完成超大型企业的升级革新是缓慢和长期的过程；而小型企业在当下金融环境中，因为市场恶性违约事件的影响，投资氛围不利于其获得融资，融资成本也较高，不仅加大了财务成本压力，也损失了很多市场发展该有的突破机会。因此还具有发展规模想象力，并已经被市场竞争证明过的中型企业，未来投资认可的热度倾向可能会更大。
其他方面，我认为企业运营的国企资质优势将被弱化、企业举债的质押物越来越失效、企业间的连带担保将会较少，最重要的是企业自身的运营能力，自我造血能力的展现，将成为市场定价的标准。因此，过去一味以高评级+低收益+高杠杆的投资方式，会被逐步淘汰。转变成更精细化的分析、更前置化的投资与风险规避。
图2：宗略投资首席基金经理吴比先生代表公司领取全国投资创新大奖
记者：为什么一个传统的债券投资业务，却能拿到湘财证券的全国投资公司创新大奖？
程驰：首先我们非常感谢湘财证券，这是一家非常注重创新、市场化运营的公司，是他们给了我们做债券交易创新的基础。
在整体2017年，由于我们的债券交易要融入量化信评系统、程序化扫盘、市场动能监测，这需要我们的交易商，为我们开放大量数据和第三方授权。在合作的过程中，我们逐步实现了一些核心模型的运营，我们仅是实现者，而湘财证券也是核心力量。至于为什么是我们得到了创新大奖，我想大概是因为中国的债券市场使用程序化投资分析的公司不多，拥有完整体系的公司很少，在这个领域发展初期会有一定的关注度、先发影响力，但我想这些都是阶段性的进展而已，未来国内的债券投资决策系统发展还有很长的路要走，希望我们与更多同行，共同能为债券市场的投资策略贡献更多的价值。
记者：感谢程驰先生的约访，期待我们下次再见，也祝愿宗略投资发展顺利。
程驰：非常感谢您的邀请，期待下次再见。
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