编者按：为深入学习贯彻党的二十大精神，提升衍生品服务实体经济能力，中国证券业协会和清华大学五道口金融学院联合开展了“衍生品服务实体经济发展”征文活动，经组织专家评分选出15篇优秀征文。中证报价投资者教育基地将于近期陆续转载该系列优秀征文，分享证券行业衍生品业务发展经验和研究成果，服务实体经济高质量发展。本文为系列文章第十一篇。
作者：东方证券股份有限公司，李晨辉、吴长侠、闻皓、毛衡。
李晨辉，东方证券股份有限公司系统研发总部总经理；吴长侠，东方证券股份有限公司主任工程师；闻皓，东方证券股份有限公司高级工程师；毛衡，博士，东方证券股份有限公司资深经理。
当前国内衍生品业务大多依赖供应商系统。由于衍生品业务的交易风险性较高，对数字化也提出了较高的要求。然而针对衍生品全业务流程管理的大平台，支持全业务链路线上化、覆盖全品类的衍生品业务支持的交易管理系统并不多见，因此数字化系统建设是必要的。
▍ 全业务流程管理
场外衍生品业务复杂度高，时效性较强。业务的开展，不仅仅是业务交易的实现，还包含风控、计财、合规等部门对数据的使用，因此全业务流程的线上化支持以及跨部门协同都需要较高的成本。如果没有数字化运营管理系统的支持，业务开展效率就会受到影响。
▍ 业务涉及需求分散
多品种场外衍生品交易、行情管理、风控管理、结算、客户管理等需求较为分散，需要一体化的系统实现数字化管理服务能力。
▍ 数字化促进业务提升
当前的衍生品业务涉及不同的客户、市场、币种，业务情况受宏观市场行情、监管政策等因素影响，对业务的高效开展提出了较高要求，这就需要具备强大的数字化系统服务能力，以支持业务的快速变化。因此业务数字化的推进，对促进业务的提升，有着重要作用。
▍ 监管对数字化提出要求
由于场外衍生品业务体量越来越大，监管方面大力推进数字化改造，对证券公司衍生品业务的数字化改造也提出了要求。场外衍生品业务不再支持传统手工报送数据的方式，对于持续报送和月度数据报送，仅支持电子化报送模式，通过深圳通小站传输（Financial Data Exchange Platform，FDEP）的方式，保证了数据传输的安全和及时性，减少了人工报送过程中的数据误差和核算偏差等。
我们在场外衍生品业务数字化建设方面已经取得了一些工作进展，从交易对手方管理、合约信息簿记、估值计算、风控管理到客户管理、数据对接等，实现了一体化的全业务流程的数字化信息系统建设。
▍ 合约流程一体化管理
针对场外衍生品合约，管理系统实现了期权簿记、互换簿记、对冲簿记、衍生品试定价和询报价管理等功能。在系统支持方面，基本支持当前各主流品种、各品种的定制化组合以及期权与互换的组合拼接。在估值方面，由于场外衍生品结构的复杂性，判断条件和现金流计算方式需要根据具体观察日期进行判断，因此多数结构都使用蒙特卡洛（Monte Carlo，MC）模拟方法进行估值。管理系统维护了一套针对不同衍生品结构的估值引擎，以支持估值和各种风控指标的计算。
▍ 监管报送自动对接
在监管数字化工作推动下，目前已实现每日业务的持续电子化报送、月度数据的电子化接口报送等，无须人工二次维护报送数据，根据合约簿记信息，实现数据的自动对接和读取，从而实现持续报送的一键化报送支持。监管报送自动电子化的实现，可以降低报送过程中可能由于人工操作带来的数据风险问题。
▍ GPU支持风控管理
衍生品业务在金融市场具有强大的生命力，但也存在一定风险，各大机构都高度关注衍生品业务风险管理。
在实时风控方面，对于极具规模的衍生品合约，从风控角度必须使用相关性大的场内产品进行对冲。系统在数字化业务支持的同时，充分利用图形处理器（Graphic Processing Unit，GPU）矩阵计算的特性，在秒级内计算出全部合约价值及其相关希腊值，以满足实时风控的要求。
▍ 跨部门数据流通
在衍生品业务交易中，实现跨部门的业务流程顺畅衔接尤为重要，目前在我们的数字化实施方案中，实现了从数据中心到资讯中心的数据源头对接，通过交易员和投资经理指令的实时采集，完成交易数据的跑批服务和落库。同时建设数据中台，通过系统化对接的方式以支持计财、信评、风控、净资本等各大系统对衍生品业务数据的使用，减少人工沟通和维护的成本，为高效的业务发展提供了坚实的保障和后盾。
▍ 提升希腊值监控和风险对冲能力
场外衍生品业务的重要环节是对希腊值敞口的监控和对冲交易。希腊值实时监控系统对整体风险敞口进行计算。一方面，由于衍生品业务的标的和结构差异巨大，希腊值计算较为复杂，数字化管理才能进行敞口控制；另一方面，由于衍生品业务对冲时效性的要求，需要建设高速希腊值计算系统，引入GPU矩阵计算，提高数字化程度，以便满足对冲交易的需求。希腊值实时监控系统计算得到风险敞口，建立完善的监控系统，通过数字化管理，可以及时将希腊值的信息提交给相关管理部门。
▍ 减少操作风险
场外衍生品业务具有非标准化的特点，每笔业务具有其自身的特有属性和合约条款。如何减少业务开展过程中的操作风险，是场外衍生品业务的重要组成部分。衍生品业务数字化水平的提高，能够从多个维度提升业务效率，减少人工造成的差错，进而有效减少操作风险。
▍ 提高信用和保证金管理能力
衍生品数字化程度的提高，可以提高信用监控和保证金管理能力。由于场外衍生品业务的特性，每笔场外衍生品业务，往往需要对交易对手方进行信用评级，然后通过评级结果进行分类管理。不同信用分类项下的交易对手方有不同的保证金管理需求。通过系统计算不同交易对手方的维持保证金和可用保证金等要素，最终得到对应交易对手方的保证金情况。然后根据其信用评级和保证金情况，在合约存续的整个生命周期中，对该交易对手方进行持续监控，一旦触发预先设定的风险阈值，系统将对相关业务人员和管理部门进行预警。
▍ 提高研究能力和风险评估能力
衍生品数字化程度的提高，可以加强风险评估能力和整体研究能力。通过系统计算Var值、最大亏损等风险指标，并进行日度监控，可以提升公司对衍生品业务的风险评估能力，业务部门和管理部门对整体业务风险情况进行把控，并对未来业务开展做出指导。
可以从多个维度对现有的持仓进行分析，提升研究能力。由于数字化管理程度提升，所有交易合约和市场数据均有保留，为历史数据分析提供了数据基础。通过定期或者不定期的历史数据回溯分析，可以从历史交易结果中进行总结分析，改进对冲策略，提升现有的对冲交易能力。同时，也可以分析历史上极端情况下的策略表现，在一定程度上规避可能出现的损失。
▍ 模型的估值计算和希腊值计算
数字化研究工作贯穿了整个模型使用过程，主要实现了市场上主流期权模型的估值计算和希腊值计算。
在模型评估阶段，会根据市场情况和业务需求，选取最为迫切和最有业务前景的一系列模型进入拟上线的模型库。在模型研究阶段，使用各类数字化工具，用模块化的方法进行研究，利用数字化平台，通过多个部门之间的交叉验证，最终上线使用。借助数字化平台可以快速调取模型的历史表现，便于对模型进行修正。
▍ GPU促进模型计算和研究
利用GPU平台强大的计算能力，进行模型的计算和研究工作。主要使用的方法为基于GPU算力的蒙特卡洛(MC)计算方法。传统利用CPU计算的MC方法，只能支持大致10万条路径的蒙特卡洛计算，计算精度不足。借助GPU算力平台，利用GPU高并发的特性进行矩阵运算，在计算精度提高的情况下，减少计算耗时，最终可以支持100万条路径的蒙特卡洛计算，达到基于CPU计算三倍以上的计算精度和三分之一的计算耗时。利用该特性，可以计算得到更为准确的高阶希腊值，为对冲交易和风险控制带来帮助。在上述基础上，引入GPU池化能力，对GPU资源的稳定性与使用率进行改善增强。通过GPU池化将不同的计算进程单独隔离，实现计算服务的稳定。
GPU池化通过软件定义人工智能（Artificial Intelligence，AI）算力，颠覆了原有的AI应用直接调用物理GPU的架构，增加软件层，将AI应用与物理GPU解耦合。AI应用调用逻辑的vGPU，再将vGPU需求匹配到具体的物理GPU。架构实现了GPU资源池化，让用户高效、智能、灵活地使用GPU资源，达到了降本增效的目的。
▍ 促进风控与计量的分析和验证
在风险控制方面，可以通过切换不同的筛选条件，快速得到相应的计算结果。通过不同标的、不同期限、不同期权结构，从多个维度对现有的头寸进行分析和风险控制。由于数字化的支持，还可以选定历史日期，进行压力测试和VAR值计算。
在风险计量方面，给定不同的参数进行分析。由于GPU算力的支持，切换模型参数后可以快速得到计算结果。
金融科技推动了近年来的数字化建设，衍生品业务数字化建设未来的发展仍存在一些问题和难点，我们认为数字化未来的发展体现在如下几个方向。
▍ 促进业务发展
全业务流程线上化。从交易对手方管理、流程尽调、合约簿记到投资管理、风控管理等，产生了覆盖各个环节的大量数据资源，为数字化的应用提供了基础。整合交易、行情、风控等现有和历史数据，基于数据中台提供的服务基础，实现量化策略研究、风控指标研究、交易数据分析等，从而支持新业务的探索。
▍ 智能化技术的业务应用
智能化技术支持业务场景中的智能化应用。服务于业务效益提升，建立交易、风险、信用等交易策略，在风控管理、智能投研、智能结算等方面引入AI技术，从而推动智能化技术在实际业务场景中的提升，以此达到业务运营的正向促进效果。
▍ 推动业务创新
业务数字化的发展，其最终目的是为了更好地创造新的价值。数字化的不断应用和推动，形成新业务创新的驱动力，在业务产品研发和交易策略设计过程中，形成新的解决方案，更好地促进新业务的发展。根据当前的数字化建设方案，我们从业务实际的应用场景出发，不断总结新的方法，以推动业务创新。
