固定收益市场的电子化并不是什么新鲜事。随着新进入者和技术的出现，这一过程已经发挥了多年的作用，其中一些旨在复制股票模型。但这是否使固定收益交易者更容易获得流动资金?
技术提供商正在努力为固定收益交易引入新的解决方案和平台，以解决分散的流动性池并跟上市场结构变化的步伐。说起来容易做起来容易，流动性之路充斥着那些在这种企业中不成功的供应商。
“与几年前相比，公司债券市场的流动性形成无法识别，”Liquidnet全球固定收益主管Constantinos Antoniades表示，该领域新技术的扩散为债券购买者之间的效率创造了更多机会和卖家。
“新的市场结构包括三个支柱 - 双边经销商与客户之间的语音互动，经销商对客户的RFQ，以及更新的全能和黑暗协议 - 已经降低了进入门槛。反过来，这又导致了流动性的民主化，同时也导致了执行中进一步分化的能力。“
全面平台的一个提供商是MarketAxess，它允许买方和卖方公司通过中央网络匿名连接，通过其开放交易平台提高流动性并降低交易成本。
MarketAxess的欧洲产品管理负责人Gareth Coltman表示，Open Trading为所有类型的固定收益市场参与者创造了“独特的流动性池”，交易数据表明该行业已经接受了这一新模式。今年1月，公开交易创下455亿美元的新月度交易记录，而MarketAxess的整体交易量在2019年的第一个月创下了1765亿美元的新纪录。
“现在我们正在超越传统的基于RFQ的模型，以寻找替代品，例如实时订单，”Coltman说。“5月份，我们宣布即将推出LiveMarkets，这是一种针对机构固定收益市场的实时订单交易模式 - 为最活跃的债券(包括新发行的债券)创建双向可行价格的实时单一视图，基准问题和新闻驱动的证券。“
在创新，适应力和多样性方面，固定收入领域技术供应商数量的增加导致了比市场参与者以前运营的竞争更为激烈的生态系统 - 或者，正如Antoniades所说的那样，“原始汤”由技术创造 - 随着新的流动性选择的出现，促进新业务模式的开发和交付。
他解释说：“电子黑暗，潜在，替代和反应性流动性越来越多地填补了市场的需求和空白”，他指出，这个新的“更复杂，更不可见”的生态系统正在创造更多的差异化机制和购买α代参与者。
“原因在于，取决于技术的使用，获取不同类型的电子流动性，汇总和消费数据的能力，以及最后但并非最不重要的交易管理，不同类型的资产管理者可以获得非常不同的流动性图片。
“因此，两个几乎相同的资产管理公司可以为同一个订单实现截然不同的执行结果，并为投资流程提供截然不同的反馈循环。”
改变态度
让新进入者和现有供应商加强游戏的关键因素之一是买方对采用固定收益技术和数据的态度转变。企业历史上可能更多地依赖语音交易，新技术的出现为交易者创造了新的机会。
Liquidnet公司的Antoniades表示，“在这个等式中经常被低估的是交易管理和桌面结构，特别是围绕能够让买方交易者成为投资过程中更大部分的能力。”
“买方交易员处于市场情报的第一线，可以通过令人难以置信的敏锐性和流动性以及定价数据来武装他们的公司，所有这些都可以在投资决策和基金业绩中发挥重要作用。”
然而，在买方桌面和新技术之间实现这种和谐存在明显的障碍，特别是在那些必须采用更严格的技术投资方法的小公司中。传统技术提出的问题通常被认为是改善交易台基础设施的主要障碍，而有些公司仍然拥有交易者 - 投资组合经理模型，而这种模式已经被市场结构的不断演变所遗忘。
“矛盾的是，围绕现代交易平台利用技术的能力的对话不是从技术本身开始，而是从交易管理和交易者的行为改变开始。”
Algomi的伊顿表示，买方交易者对可以改善交易结果的工具表现出更大的开放性，这种技术无法促进阿尔法生成的历史态度发生了明显变化。
“现在这是向前发展的可接受的基础，”他说。效率是这种改变的关键驱动因素之一，同时无论市场条件如何，总是需要降低成本，这可以在交易前后的更好决策中实现，并通过自动化小规模交易实现在固定收益范围更具流动性的一端。
自动化技术的增加也促进了买方公司和交易者接近固定收益市场的方式的转变。正如MarketAxess的Coltman所指出的那样，随着资产管理人员看到他们的同行和竞争对手采用自动化，减少对人际关系的依赖并减少手动错误，他们更有可能遵循类似的道路。
“银行正在快速推出算法，使他们能够以更具成本效益的方式应对不断增长的流动性需求，”他表示。“在2019年第一季度，美国高等级交易平台上有大约220万个算法驱动的响应，与2018年第一季度相比增长了126%。”
自动化采用的激增也受到新的流动性提供来源(如资产管理公司，对冲基金和交易所交易基金)的推动，同时算法交易也有了显着增长。
“传统供应商正在努力发展和自动化更多的流程，”伊顿说。“这方面的一个例子是越来越多的卖方公司已经自动化了他们的奇数办公桌的定价。算法交易处于这些努力的最前沿。
“新进入者希望利用技术创造工作流程效率并创建工具，以促进更大程度的自动化，从而为执行办公桌和其他参与者腾出时间，专注于更有价值的任务。”
自动化和算法使用激增的关键驱动因素之一是数据，无论是在成本效率还是成本增长方面。然而，数据量的增加和复杂性为寻求利用新信息来增强固定收益市场内交易流程和结果的公司带来了许多障碍。
数据障碍
尽管已经做出了重大努力将类似股票的技术引入固定收益市场，但所涉及资产的性质和可用数据意味着复制股票路线图变得更加困难。
“采购数据对于客户来说是一个大问题，因为他们只有自己的数据，但需要获取信息以获得市场范围的观点，”Coltman说。“从绝对数量的市场数据中提取有价值且可操作的见解是一项巨大的挑战。有数以千计的数据提供商 - 从交易对手到第三方定价供应商 - 客户需要捕获所有这些数据(包括他们自己的)，汇总，消除偏见并提供实时洞察。
显然，这不是一项小任务，需要大量时间和资源来解决。任何数据工作的根本问题是提供数据的许多不同格式的规范化和结构化。然后是谁实际拥有和控制数据的棘手问题：它是否属于那些提供价格的卖方公司，从卖方或交易场所购买的买方公司?
“我们建议数据(不是后续的货币化模式，但出于操作目的)属于买方，应该是他们应该改善交易结果，”Algomi的伊顿说。
买方公司应对固定收益数据挑战的方式在很大程度上取决于它们所处的区域市场; 虽然美国市场通过TRACE系统拥有一种整合的磁带数据，但欧洲市场没有这样的对手，这是一个痛苦的主题，是参与者之间的一致话题。
制定标准化，透明和一致的市场数据形式的目的是创造一个公平的竞争环境和竞争可以产生的基线，但这些服务的缺陷意味着数据的负担降低或产生机会。供应商加紧进军。
“市场对数据透明度的需求正在加速，监管框架也是分散的。在美国，TRACE已经成为二十年来企业的标准，尽管市场结构和流动性状况迅速变化，但我们在相当长的一段时间内没有看到任何有意义的变化，“Coltman说。
“在欧洲，预计MiFID II将沿着类似的路线创造有意义的透明度。这在现实中尚未实现，客户仍然承受着沉重的报告要求。“
接下来是什么?
至少从交易者的角度来看，市场透明度的最终目标是提高对流动性的可见性和获取流动性。虽然场外交易市场的数据特别难以获得，但它已成为投资和交易决策的重要因素。因此，像MarketAxess这样的供应商现在专注于在集中式仓库中整合他们的数据。
“良好的例子包括交易前，实时定价工具，流动性评估和影响分析，以及交易后交易成本分析，”Coltman解释说。“我们相信人工智能和机器学习在克服债券级数据的复杂性和稀疏性方面发挥着重要作用，这些数据已经压倒了传统的，更加手动的方法。”
毫无疑问，固定收益市场的交易格局对于买方而言变得更加复杂，如果公司缺乏基于这些双胞胎的连贯战略，新技术的开发和数据访问有时会成为一种有害的力量。支柱。提高效率和降低成本的需求只会增加，除非购买方桌面的复杂性得到缓解，因为他们寻求新的选择来获取和获取流动性。
“尽管最近美国金融业监管局(FINRA)向大宗交易提供经销商保护，但监管压力将继续推动交易后的透明度，”伊顿表示。“我们需要做的就是看股票，看看固定收益透明度的前进道路。