先说一个传言是B家的故事，我无法考证真伪，但是很符合B家的特点。

据说B家2013年在EUR/JPY上赚了非常多的钱，然后他们做了一件事，就是复盘EUR/JPY。复盘的目的不是为了证明自己多牛，正好相反，之所以要花大力气复盘是因为原始策略并没有期望EUR/JPY能涨到那么High。

因此，B家很严肃的反思当初漏了那些关键因素？如果这个问题得不到很好的解答，现在能给你赚钱的头寸，说不准什么时候就会以同样的力度亏得你一塌糊涂。

这是一个很好的例子，说明如何看待交易中的不确定性。老Trader们会强调Trading是与不确定性打交道的本事，不敢面对不确定性的是孱头，为此不惜以酒精、飙车和极限运动刺激自己的神经。但是不确定性不是随机性，交易员对于自己下注的预期收益和赢面必须有很清楚的认识。

因此在投资决策中需要这么一个维度，以尽可能准确、不带主观判断的数字衡量预期收益和赢面，或者Risk/Return。这是在不确定性中寻找确定性，其意义不仅在帮Trader下注，更重要的地方在于准备应对意外情况。在出现不利情况时，好Trader必须第一时间估算出自己的损失有多大，还可以动用的资源（包括自己的Risk Budget和其他可变现头寸）能够填补多大的窟窿，是应该及时止损出局，还是结合其他维度的判断，认为当前的市场偏离其实孕育着可以加仓的机会。

一句话，指挥员需要一个参谋部，决定或战或走都需要参谋部的准确测算作为支持。这个维度各家叫法不同，很多家叫做Quantitative，我考虑再三，决定把这个维度叫做Valuation，希望强调其重点是衡量Risk/Return。

至于其方法中大量的Quantitative色彩，我倒认为不是决定性的特色，尤其不可因过多关注其工具的特色而迷失了这个维度的本意。

尽管Valuation可能用到很多复杂方法和工具，但Valuation的概念其实是很朴实无华的，就是老老实实分析Risk/Return。债券PM最常用的Valuation方法是对照Attribution结果读Pricing/Analytics表，就是你的Duration/Carry/Spread/Vol等。

我一般建议刚从Research转过来的Junior PM认真对照自己的Attribution结果读Pricing/Analytics表至少读一年（频率上至少要月度，如能周度更好），之后对理解各类Risk Exposure如何影响Return的认识会有一个飞跃，从而完成从Research到PM/Trader的转换。

当然，要认真的读。

首先，Valuation要老老实实的依据你做的策略展开。比如同样是做MBS，如果主要策略是在高等级债券组合中配置一部分MBS作为收益增强型资产，主要头寸是TBA和Dollar Roll，这时PM做的事情可以说是做一个(对TSY或者Swap Curve的)Duration/Vol混合的组合再加一些MBS OAS，那么PM做Valuation就应该按照Duration/Vol等参数，例如Duration/Nominal OAS/Vol Greek Letters等展开，这时甚至不用特别花功夫做Prepayment Model，简单采取Empirical Duration即可。

但如果是REITs类型的MBS组合，强项在于Specified Pool的，再按Duration/Vol展开就不合适了，就必须老老实实花功夫写Prepayment Model，通过计算各种Specified Pool在不同情景下的提前偿付现金流以计算出Carry，并估算各种情景下的Principal P&L判断Hedge是否有效。

第二，Valuation按策略展开时必须全面，所有可能影响P&L，进入Attribution表的，都必须涵盖在内，比如TSY的Valuation Model，一展开就是Duration/Convexity/Carry+Rolldown/Z-Sprd/Repo Specialness/Futures Basis等，有一些因子可以不做相应策略，但是不能跳过不看，至少应该知道这个因子的形成因素，不然吃了亏都没意识到。

称职的PM，对Valuation各因子烂熟于心，市场变动时有条件反射一样的反应，几乎不经大脑就能估计出P&L/Risk Factor等。Valuation这个过程是协助PM了解策略Risk/Return、形成这种条件反射的重要训练。

因此，债券PM可以不是写模型的Quant，但是应该有能力推导出Quant写的所有结果。强烈反对抄一个自己不知道细节的Black Box模型用，这跟看着人家的车速表开自己的车没有本质区别。就算你用的是成熟的软件如Yieldbook之类的，也应该花大量工夫做Reverse Engineering，推算各种策略在你使用的软件中是如何解析的。

另一种需要持续对抗的习惯是把Quotation当成Valuation。卖方报价，出于降低沟通成本的考虑，习惯于报TSY + xxx BPs之类的Quotation。市场报告之类的也喜欢用Quotation，因为不需要模型。但是Quotation不是Valuation，例如MBS Current Coupon Sprd，是30年MBS和10年TSY之间的Sprd，二者Duration差很多，也没有扣除Option的价格，Curve/Roll Down也完全对不上，这个所谓的Sprd根本不能进入到策略中间，偏偏又长得很像Valuation中的Sprd。

所以作为PM，也需要有一个习惯，条件反射一样换算出Quotation对应的Valuation，甚至比较复杂的Valuation，例如根据Currency Swap换算不同期限之间的Roll Down。这不是简单的智力显摆，很多时候背后隐藏着很有意思的故事，例如20150828的段子里讲过一个Basis Curve变化的故事，如果是Currency Basis Trader，如果抢在大部队运动之前就对这个故事有很明确的认识，再利用这个故事研判出Roll Down中形成的Risk/Return，可以做出很好的策略来。

对具体的债券组合Valuation体系，我习惯于把Valuation指标分成Directional指标和Relative Value指标。Directional的指标可以理解为大市的方向，例如债券的Duration，股票组合的仓位等。

其特点一是一般为最重要的指标性头寸，有明确的经济基本面故事在背后，例如TSY收益率反映对增长和通胀的预期，二是这种指标往往驱动市场情绪或者驱动资金方向扭转，三是有流动性极好的交易工具调节对其风险敞口，例如TSY/TSY Future、公司债的CDS和股票Index Future，四是波动性一般极其频繁。Relative Value本意是与大市关联性很低的头寸，例如On The Run/Off The Run Sprd，这种指标一般没有很明确的经济意义，往往来自于交易成本、流动性的干扰或者是纯粹的季节性的扰动。

还是举20150828的段子里Basis Curve变化的故事为例，这就是因为流动性因素导致市场参与者Rebalance他们的Basis Book形成的Relative Value交易机会。在过去的20年里，Hedge Fund和银行做Relative Value做的越来越频繁，使得Relative Value越来越呈现为流动性驱动的策略。

由于流动性本身也是风险偏好的重要成分，所以Relative Value指标的变动与同样受风险偏好驱动的Directional指标越来越趋同。目前已经很少能找到完全与大市没有关联，或者说背后的经济故事不受大市驱动的Relative Value了。

如果你再拿Relative Value的头寸，一定要明白背后到底是一个什么样的故事，在驱动着Relative Value的进展。而且，很多时候把对大市的研判通过Relative Value策略来实现，有事半功倍的效果。尽量养成这种习惯，就是时刻考虑在既定的宏观条件下，在Directional和Relative Value方面取个均衡，最大化我的收益。

如何评估Valuation模型的优劣?最重要的标准是策略实施紧密度，其重要性甚至超过模型精确度。和策略实施结合的最紧密的就是好的Valuation，离策略实施越远的Valuation越差。举某个软件的Treasury Model Curve概念为例，其基本思路是说Treasury On The Run/CTD券因为有Repo Specialness而不适合直接作为Benchmark Yield，为此改用Interpolation 和Regression，用尽可能多的老券拟合出一条准确的收益率曲线。

我还是一名Risk Analyst，专门做Risk Modeling的时候，特别喜欢这个模型，认为这个模型非常精妙，比简单的Duration/Z-Sprd准确多了。但是我从Risk Analyst转做PM之后反而放弃了Treasury Model Curve这个概念，改用比较简单的Duration/Z-Sprd来做Treasury的Valuation。

因为市场一动我就需要反应出目前的Treasury On/Off有什么Relative Value的机会，Cash Futures Basis有什么机会，这时候等你花功夫用一大堆Old Old TSY折腾出一个Treasury Model Curve，再用Treasury Model Curve倒算Relative Value和Basis出来，黄花菜都凉了。至于简单的模型存在的误差，相比其时效性是可以容忍的。而且简单的模型用熟了，自然形成的直觉可以弥补不够精确的缺点。

第二是考虑传导机制。我不喜欢过于复杂的Valuation模型，那种你根本说不清楚策略的传导机制，或者传导机制非常弱，有可能根本不Converge的模型。虽然Valuation不负责判断策略的传导机制（这是由Trader根据资金流判断的），但是设计一个策略一定要考虑其传导机制。

简而言之，就是目前Valuation显示出的机会，将会在什么样的情景/多长的时间段上实现。比如Relative Value交易的时候，我们一直强调一个Trade是否是可以收敛的。比如说2008年，欧洲一些央行流动性出问题狂卖TSY，把一些老券砸出几十个BPs的Relative Value出来，那现在最该做的事情就是要杠杆，拿这些Relative Value，因为TSY市场需求相当大，等他卖完了之后，其他参与者调整组合的动作会导致这些Relative Value很快收敛，然后就会把钱赚回来。

反面的例子就是就是A股和H股之间的套利，这是个教科书一样的策略，但是已经没有人敢做了，为什么呢? 因为在目前的机制下，A/H之间是不可能套利的。除非上市公司把H股全部退市，转到A股，这才勉勉强强出现一个Relative Value收敛的机会。如果做一个基本不会收敛的Relative Value，你会遇到什么情况? 举个例子，某个Relative Value可能要十年后才收敛，你加了10倍杠杆。某一天，出现了意外情况，流动性冲击导致利差走宽。

这个策略收敛性很弱，没有其他人进来做，意味着走宽也没有市场力量来纠偏，但利差走宽你亏到平仓线了，这个时候你的Broker过来要你支付更多的保证金，否则就要强制平仓，你再怎么解释也没有用的。或者你的投资者要求赎回，你再怎么解释他也不一定愿意听。虽然是一个教科书一般的Trade，但是因为不收敛，所以不均衡长期存在。这样的话，所谓的Relative Value就一点意义都没有。

好的Valuation模型，一开始就建立在良好的传导机制上。举一个例子，Goldman Sachs常用的Sudoku模型。简单介绍一下 ，其基本意思是说，我把经济基本量和通胀当作一个债券收益率的自变量，把G-7中TSY/Bunds/JGB/Gilts拿到一起比较其收益率。

Sudoku游戏是通过横竖和周围的格子猜数填数，Sudoku模型借用这个想法，判断如果拿TSY/Bunds/JGB的收益率隐含的基本面、通胀溢价，再对比Gilts的基本面和通胀，考虑Gilts的收益率应该在什么位置。我非常喜欢这个Model，因为全球性债券组合的基金经理或者全球性的银行，确实是按照这个思路，通过考虑基本面、通胀，判断是Bunds有价值还是Gilts有价值的。你的Sudoku模型确实在模拟这些思维过程，猜可能的动向，帮你抢市场的结构性机会。市场下一步的资产摆布，将协助Sudoku模型Converge。

Valuation永远是和策略一体的，重要的话说三遍。分析一个策略，我左手考虑其下注在什么样的故事，右手同时要考虑Valuation告诉我的Risk/Return故事。进展每一步，都需要根据Attribution结果检验自己的故事是否在事先预期范围之内。随时观察市场，考虑两个问题。

第一是市场出现了什么样的机会，开新仓可能需要承受什么样的风险，第二是出现了新的故事之后，组合P&L大概是一个什么状况，现在手头还有多少资源可以调整你的组合。

对一个PM/Trader来说，我个人觉得，工夫永远要花在赚确定性的钱上。这些确定性的就需要Valuation来帮助你计算出来。最好的策略是确定性的Arbitrage，不论其收益多么微薄。每天都有一点Arbitrage拿回家，一开始你可能是中庸的，最后的结果绝对是Outstanding。还是一个老话，只要PM/Trader在市场的时间足够久，想赚多少钱都是能赚到的。

以上所说的都是根据头寸调整工具展开Valuation体系，这只是初步的Valuation。对这一步足够熟练之后，可以考虑把经济故事纳入Valuation。上面提到的Sudoku模型就是一个例子。Valuation的终极想法，是一个个把不确定的故事确定化，一点点挖出确定性的Arbitrage。例如一些HFT，其实胜率不高，但只要略高于50%，就可以用大数定律的魔力，把不确定性的概率通过大量的交易转化为确定性的P&L。只是考虑到经济模型的发展还没有到这么完善，我们还是必须冒风险，尤其是依赖交易员的主观判断。

最后说一下认真读Attribution结果，这是一个良好的习惯，协助挖掘投资决策和策略实施中的所有问题。曾有其他机构的研究员问我如何学习做组合，我的建议是不要听所在机构的PM空口说他如何判断市场，而是拿着数据给PM做Attribution，然后拿着Attribution结果一个个去问PM问题，重点问Attribution各项是否反映他的判断。

干过几次之后PM的东西你大致就有个轮廓了，然后就该准备简历了。准备简历的主要目的不是为跳槽寻求更大的职业发展，而是抢在挨整之前溜掉。对PM来说，被拎出来对照着Attribution表拷问策略设计和策略执行中的沟沟坎坎，恶劣程度比拿着CT片子问妹子哪里削过骨哪里打过硅胶绝对是有过之而无不及。