Duration 和 carry

固收市场中的久期概念解析
本文深入探讨固收市场中的核心概念——久期,解释其在衡量债券对收益率曲线变化敏感度方面的重要性,以及如何帮助投资者理解持仓风险、进行业绩归因,并评估投资回报合理性。文章还介绍了久期的不同分类,包括固息券和浮息券的久期,以及浮息债中的两种特殊久期类型。

今天我们来分享固收里面另外一个最基本的概念久期(Duration)。

股票市场大的动向会用指数来衡量,市场个股和指数的关系是一种统计的关系(Delta),市场变动多少,个股会变动多少是不一定的,这种统计关系有一种弱的相关性,要经过一段时间统计得出一个大致的相关性结果,但是无法准确的反应到每一天的走势当中。

在固收世界里,每一只券的市值定价(Markto market)和固收市场之间的关系是看收益率曲线的变化,每一只个券的定价和收益率曲线之间的关系是强数学关系,而这个关系就是由Duration的概念连接在一起的。久期就是衡量每只券对收益率曲线变化的敏感度。收益率曲线变化多少一定会促使个券的市值(Mart to Market)有相应的变化。因此,我们不能只关注价格的走势,应该先关注收益率曲线的走势。从这一点来说完全不像股票,股票的个股股价是由各自公司的经营状况和当天发布的新闻等来决定的。

 

一、理解久期的重要性

 

首先可以让你知道你的持仓在承担什么样的风险,其次可以帮你做好业绩归因,最后可以帮助你判断你承担这样的风险得到这样的回报是否合理。拿到一个总的收益,这个收益里面到底分多少层,有多少是利差引起的,有多少是收益率曲线引起的,各自带来的收益是否合理,以此让你判断你的投资组合的方向和策略。因此久期不光是衡量整个投资组合(portfolio)有多长,更多的是他的敏感度有很多维度,很多细分方向需要我们去理解。

如果是buyand hold的户头的话,考虑更多的是carry,即息金减去融资成本。Carry本身会随着融资成本的变化而变化,因为息金(coupon)本身不会变。但是我们做固定收益市场更多的是要看总回报TotalReturn。总回报里面就包含了Carry,加上随着市场变化的市值的变化。TotalReturn=Carry + Mark to Market

二、久期的分类

 

为了让大家更好的理解久期这个概念,我们把久期分成两个部分:固息券的久期和浮息券的久期。虽然在国内浮息券的发行还比较少,但在预期收益率曲线会持续往上走的情况下,从投资的角度来说,购买浮息券是很好的选择。

 

 

 

浮息债的两种久期

在浮息债里面有两种久期,一种是Index Duration,另外一种是SpreadDuration。

 

未完, 请参考:

交易员基本功之久期的本质与运用

http://toutiao.manqian.cn/wz_6QxfBNEhpr.html

以下是whisper-cli命令行工具的帮助输出,请帮我翻译整理一下 options: -h, --help [default] show this help message and exit -t N, --threads N [4 ] number of threads to use during computation -p N, --processors N [1 ] number of processors to use during computation -ot N, --offset-t N [0 ] time offset in milliseconds -on N, --offset-n N [0 ] segment index offset -d N, --duration N [0 ] duration of audio to process in milliseconds -mc N, --max-context N [-1 ] maximum number of text context tokens to store -ml N, --max-len N [0 ] maximum segment length in characters -sow, --split-on-word [false ] split on word rather than on token -bo N, --best-of N [5 ] number of best candidates to keep -bs N, --beam-size N [5 ] beam size for beam search -ac N, --audio-ctx N [0 ] audio context size (0 - all) -wt N, --word-thold N [0.01 ] word timestamp probability threshold -et N, --entropy-thold N [2.40 ] entropy threshold for decoder fail -lpt N, --logprob-thold N [-1.00 ] log probability threshold for decoder fail -nth N, --no-speech-thold N [0.60 ] no speech threshold -tp, --temperature N [0.00 ] The sampling temperature, between 0 and 1 -tpi, --temperature-inc N [0.20 ] The increment of temperature, between 0 and 1 -debug, --debug-mode [false ] enable debug mode (eg. dump log_mel) -tr, --translate [false ] translate from source language to english -di, --diarize [false ] stereo audio diarization -tdrz, --tinydiarize [false ] enable tinydiarize (requires a tdrz model) -nf, --no-fallback [false ] do not use temperature fallback while decoding -otxt, --output-txt [false ] output result in a text file -ovtt, --output-vtt [false ] output result in a vtt file -osrt, --output-srt [false ] output result in a srt file -olrc, --output-lrc [false ] output result in a lrc file -owts, --output-words [false ] output script for generating karaoke video -fp, --font-path [/System/Library/Fonts/Supplemental/Courier New Bold.ttf] path to a monospace font for karaoke video -ocsv, --output-csv [false ] output result in a CSV file -oj, --output-json [false ] output result in a JSON file -ojf, --output-json-full [false ] include more information in the JSON file -of FNAME, --output-file FNAME [ ] output file path (without file extension) -np, --no-prints [false ] do not print anything other than the results -ps, --print-special [false ] print special tokens -pc, --print-colors [false ] print colors --print-confidence [false ] print confidence -pp, --print-progress [false ] print progress -nt, --no-timestamps [false ] do not print timestamps -l LANG, --language LANG [en ] spoken language ('auto' for auto-detect) -dl, --detect-language [false ] exit after automatically detecting language --prompt PROMPT [ ] initial prompt (max n_text_ctx/2 tokens) --carry-initial-prompt [false ] always prepend initial prompt -m FNAME, --model FNAME [models/ggml-base.en.bin] model path -f FNAME, --file FNAME [ ] input audio file path -oved D, --ov-e-device DNAME [CPU ] the OpenVINO device used for encode inference -dtw MODEL --dtw MODEL [ ] compute token-level timestamps -ls, --log-score [false ] log best decoder scores of tokens -ng, --no-gpu [false ] disable GPU -fa, --flash-attn [true ] enable flash attention -nfa, --no-flash-attn [false ] disable flash attention -sns, --suppress-nst [false ] suppress non-speech tokens --suppress-regex REGEX [ ] regular expression matching tokens to suppress --grammar GRAMMAR [ ] GBNF grammar to guide decoding --grammar-rule RULE [ ] top-level GBNF grammar rule name --grammar-penalty N [100.0 ] scales down logits of nongrammar tokens Voice Activity Detection (VAD) options: --vad [false ] enable Voice Activity Detection (VAD) -vm FNAME, --vad-model FNAME [ ] VAD model path -vt N, --vad-threshold N [0.50 ] VAD threshold for speech recognition -vspd N, --vad-min-speech-duration-ms N [250 ] VAD min speech duration (0.0-1.0) -vsd N, --vad-min-silence-duration-ms N [100 ] VAD min silence duration (to split segments) -vmsd N, --vad-max-speech-duration-s N [FLT_MAX] VAD max speech duration (auto-split longer) -vp N, --vad-speech-pad-ms N [30 ] VAD speech padding (extend segments) -vo N, --vad-samples-overlap N [0.10 ] VAD samples overlap (seconds between segments)
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