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OTC 衍生品 PM/BA — 常见问题 FAQ
学习中遇到的疑问，记在这里，方便回顾。
运营（Operations / Middle Office）
Q：清算结算和抵押品操作为什么不是一条？抵押品操作不属于清算结算吗？
A：不属于。它们是两个独立的操作流程。
| 维度 | 清算结算 | 抵押品操作 |
|---|---|---|
| 触发条件 | 到期、付息、敲出事件 | 每日市值变动 |
| 频率 | 按事件触发 | 每日（甚至实时） |
| 通道 | 大额支付系统、中登、上清所 | 担保品管理系统 |
| 管什么 | 资金/资产的最终交割 | 担保品的出入、替换、催缴 |
| 争议原因 | 金额算错、日期不对 | 估值分歧、折扣率争议 |
| 涉及团队 | Ops Settlements | Collateral Management Team |
核心区别：结算解决的是”到期了钱怎么划”，抵押品解决的是”还没到期但风险变了，先交点东西垫着”。它们跑在不同的时间节奏上，用不同的系统。
小机构可能同一个人同时干这两摊活，但流程上仍然是分开的。
Term Sheet（条款说明书）
Q：Term Sheet 跟法律合同有什么区别？
A：Term Sheet 不是合同，是沟通工具。
- Term Sheet 用非法律语言描述交易核心条款——给客户看懂、给内部审批用
- 法律合同是 ISDA 主协议 + 交易确认书（Confirmation）
- Term Sheet 一般一页纸，确认书几十页
Q：谁生成 Term Sheet？谁审批？
- 生成：Sales 或 Structuring（产品部）
- 审批：合规（检查风险揭示）、产品委员会（新产品）
FIX 协议
Q：FIX 用在 OTC 衍生品的哪些场景？
- 电子化下单：Sales 或客户系统通过 FIX 发送报价请求和交易指令
- 交易确认：FIXML 格式的交易确认报文
- 行情数据：部分做市商通过 FIX 发送报价
FIX 的优势是实时、标准化、自动化，替代电话喊单和邮件确认。
系统与数据
Q：OTC 衍生品系统跟股票交易系统有什么核心区别？
| 维度 | 股票交易 | OTC 衍生品 |
|---|---|---|
| 产品 | 标准化 | 定制化、非标 |
| 交易方式 | 交易所集中竞价 | 询价 → 报价 → 双边成交 |
| 系统 | 交易柜台 | OMS + 定价引擎 + 风险引擎 + 抵押品 |
| 生命周期 | T+1 交割 | 存续期管理（每日估值、保证金、事件监控） |
| 风险维度 | 价格风险 | 价格 + 信用 + 操作 + 模型 + 融资 |
风险管理
Q：VaR 和 PFE 有什么区别？
- VaR（Value at Risk）：问的是”一天内最大可能亏多少”，基于历史，用于市场风险
- PFE（Potential Future Exposure）：问的是”未来最大可能欠我多少”，基于模拟，用于信用风险（算 CVA 和授信额度）
一句话：VaR 看自己亏不亏，PFE 看对手欠不欠。
估值与对账
Q：中债估值和中证估值——这两家出的是什么？
A：不是”一个价格”，是全套估值基准。
| 机构 | 主力领域 | 提供什么 |
|---|---|---|
| 中债估值（中央结算公司/中债金融估值中心） | 固收/债券 | 收益率曲线、估值净价/全价、即期利率曲线、信用利差 |
| 中证估值（中证指数有限公司） | 股票/基金/衍生品 | 股票公允价值（尤其停牌股）、指数估值、波动率参数 |
PM 视角：它们提供的是”公允参考价”——衍生品持仓的估值来源、双边对账的”裁判”。监管和审计倾向于用第三方估值，不用就要自己解释为什么自己的估值比别人准。
Q：交易对手估值（双边对账）——两边一定要一样吗？
A：理想情况是，现实经常不是。 差异来源：
| 原因 | 举例 |
|---|---|
| 参数假设不同 | 你收盘价 vs 我盘中价 |
| 波动率来源不同 | 你彭博 vs 我家Quant自建 |
| 利率曲线不同 | SHIBOR 3M vs FR007 |
| 模型不同 | Black-Scholes vs Local Vol |
| 估值截点不同 | T日收盘 vs T+1早盘 |
双边对账的目的不是追求完全一致，而是：发现重大差异 → 超阈值追查原因 → 控制在可接受范围。差异大了走 ISDA 估值争议流程。
Q：Collateral 里的”收”和”付”是不是两个动作？
A：对，收和付是两条完全独立的流程。
| 方向 | 触发条件 | 动作 |
|---|---|---|
| 我收（Receive） | 我的敞口 > 你的 → 我 Call 你 | 你交抵押品到我账上 |
| 我付（Deliver） | 你的敞口 > 我的 → 你 Call 我 | 我交抵押品到你账上 |
系统设计关键：收和付必须独立跑——同一天你可能同时付给A银行（TRS亏损）又收到B券商（雪球敲出后返还超額抵押）。
公司行动（Corporate Actions）
Q：分红、并购重组、特别分红——为什么处理方式完全不同？
A：因为三种事件对合约的经济本质影响不同。
| 事件 | 处理方式 | 为什么 |
|---|---|---|
| 普通分红/配股 | 调整互换/期权条款（调整分红金额、行权价） | 模型已预期（隐含分红率），实际发生=预期兑现，调条款就行 |
| 并购重组 | 标的替换（换股）或提前终止（退市） | 标的物本身变了——A股票变成B股票或不再存在，调条款没用 |
| 特别分红 | 调整定价模型（把特别分红作为已知分红纳入模型） | 模型没预期到这笔”额外”分红，只调条款会算错价格 |
一句话：普通分红→模型预期内的，调条款。特别分红→模型没预期到的，要改模型。并购重组→标的都换了，调条款没意义。
协议与法律框架
Q：协议生命周期管理为什么是 Legal & Compliance 的核心诉求？
对 LC 来说，协议不是签完就完，而是持续义务：
签约前：模板管理 → 条款审查 → 内部审批
签约中：谈判记录 → 版本控制 → 用印流程
签约后：到期提醒 → 变更管理 → 终止管理
↓
监管审查时：协议在哪？版本对不对？谁签的？Legal 视角：签了 1000 份 ISDA，每份条款不同（CSA 门槛各异），没有系统管 → 找不到、漏到期、版本乱。核心诉求：一个系统跟踪每份协议状态、版本、关键条款。
Compliance 视角：监管问”跟 XX 的协议签了没？备案了没？“。核心诉求：确保所有协议合规、备案齐全、监管可查。
Q：为什么协议管理（ISDA/NAFMII/SAC）是 LC 的工作，不是 Sales/Trader/Ops？
| 角色 | 为什么不是他们 |
|---|---|
| Sales | 负责谈生意，不是审条款 |
| Trader | 负责报价交易，不关心法律文字 |
| Ops | 负责执行，ISDA 法律风险他们扛不了 |
| Risk | 管 CSA 参数，但 ISDA 全文不审 |
| Legal | ISDA 是法律合同，必须律师审查 |
| Compliance | 监管合规要求必须 Compliance 判断 |
天然是 LC 的主场。
Q：“外资机构的特殊要求是 ISDA 框架”怎么理解？
ISDA 是国际衍生品市场的通用语言。外资机构（外资银行、QFII、境外对冲基金）进入中国做衍生品，他们内部的法务、风控、交易系统都是基于 ISDA 框架搭建的：
- 协议模板：法务只审过 ISDA，不认识 SAC/NAFMII
- 净ting 逻辑：ISDA 的 Close-out Netting 条款跟 NAFMII 有差异
- 担保品条款：ISDA CSA 的计算方式跟国内不同
- 争议解决：ISDA 默认英国法/纽约法，国内协议适用中国法
所以外资机构说”只签 ISDA”——不是摆架子，是他们的合规体系只认 ISDA。
Close-out Netting（终止净额结算）
Q：Close-out Netting 条款是什么？
定义：当一方违约时，双方之间的所有未到期交易提前终止，按照市价计算盈亏，轧差后一方只支付净额。
没有 Netting 的话：
A 欠 B 1000 万（一笔盈利交易）
B 欠 A 800 万（一笔亏损交易）
→ 各付各的：A 付 B 1000 万，B 付 A 800 万
→ A 实际净付 200 万，但信用敞口是 1000 万有 Netting 的话：
A 欠 B 1000 万
B 欠 A 800 万
→ 轧差后 A 付 B 200 万
→ 信用敞口只有 200 万为什么重要：
- 净额结算大幅降低信用风险敞口（从 1000 万 → 200 万）
- 对 PM/BA 影响：没有 Netting 的协议，授信额度需要更大
- ISDA 的核心价值之一就是提供 enforceable 的 Close-out Netting
Q：CSA 门槛各异是什么意思？
每份 CSA（信用支持附件）可以单独约定门槛。同样是 ISDA，不同对手方的 CSA 参数可能完全不同：
| 对手方 | 门槛 | MTA | 担保品类型 |
|---|---|---|---|
| 工商银行 | 5000 万 | 100 万 | 仅现金 |
| 某私募基金 | 0（全额担保） | 50 万 | 现金+股票 |
| 外资银行 | 1 亿 | 250 万 | 仅国债 |
所以”CSA 门槛各异”的意思是：即使是同一家券商，面对不同客户，CSA 条款也可能千差万别。系统必须支持按对手方独立配置这些参数。
Q：CSRC 呢？
CSRC = 中国证券监督管理委员会（证监会）
上一段里提到外资机构要求 ISDA，但如果你在中国做业务，CSRC 才是你的直接监管机构：
| 机构 | 管什么 | 谁受管 |
|---|---|---|
| CSRC（证监会） | 证券公司、基金公司、期货公司的衍生品业务 | 券商、基金子公司 |
| PBOC（央行） | 银行间市场衍生品 | 银行、银行理财子公司 |
| SAFE（外管局） | 跨境衍生品的外汇管理 | 所有涉及跨境交易的机构 |
一个简单分法：跟券商做 → CSRC 管；跟银行做 → PBOC 管；涉及跨境资金进出 → SAFE 管。
敞口（Exposure）
Q：敞口、正敞口、负敞口怎么区分？说”敞口”默认指正的还是负的？
A：默认指正敞口。 因为只有正敞口才有信用风险。
| 说”敞口”的时候 | 实际意思 |
|---|---|
| ”这个客户的敞口多大？“ | 客户欠我多少（正敞口） |
| “敞口超限额了” | 正敞口超了授信额度 |
| ”PFE” = Potential Future Exposure | 未来的正敞口 |
| ”净敞口” | 正敞口 - 负敞口 |
判断原则：
- 正敞口 = 这单我赚了（MtM > 0），对手欠我钱 → 我有信用风险，对手交抵押品
- 负敞口 = 这单我亏了（MtM < 0），我欠对手钱 → 对手有信用风险，我交抵押品
Q：CVA 和授信是什么关系？
A：授信是额度管理，CVA 是风险定价——两回事，但互相影响。
| 授信（Credit Line） | CVA（信用估值调整） | |
|---|---|---|
| 管什么 | 对手最多能欠我多少 | 这笔交易的信用风险值多少钱 |
| 交易前 | 检查额度够不够 → 不够拒绝 | 计算 CVA → 折入交易定价 |
| 交易后 | 占用授信额度 | 每期重算，影响账面价值 |
| 系统设计 | 额度池管理 + 实时扣减 | 需要 PD/LGD/PFE 数据 |
例子：跟某私募做 1 亿 TRS。
- 授信：限额 5000 万，已用 3000 万 → 可用 2000 万。这笔 500 万，可以过
- CVA：PFE（300 万）× PD（2%）× LGD（60%）= 3.6 万 → 这笔 TRS 账面价值扣掉 3.6 万
一句话：授信说”能不能做”，CVA 说”做了值多少钱”。
信用转换系数（CCF）
Q：CCF（Credit Conversion Factor）是什么？
A：把”名义本金”折算成”信用风险敞口”的监管转换系数。
监管（SA-CCR 标准法）认为名义本金不能直接当信用敞口用——因为期末才结算，不是现在就要给钱。所以他们定了一套比例，把名义本金打折后算资本金。
公式：
PFE（潜在未来敞口）= CCF × 调整后名义本金CCF 值（按资产类别）：
| 资产类别 | CCF | 逻辑 |
|---|---|---|
| 利率 | 0.5% | 利率波动最小 |
| 外汇 | 4% | 汇率波动中等 |
| 信用（投资级） | 5% | 信用利差波动较大 |
| 信用（高收益） | 10% | 垃圾债波动大 |
| 权益（指数） | 4% | 指数比个股稳 |
| 权益（个股） | 6% | 个股波动最大类之一 |
| 商品 | 7% | 商品价格波动大 |
PM 视角的例子：
你跟客户做 1 亿 TRS（挂钩个股）：
名义本金： 100,000,000
CCF（个股）： 6%
PFE： 6,000,000 ← 监管说你的风险敞口是 600 万，不是 1 亿CCF vs 授信——区别：
| CCF | 授信额度 | |
|---|---|---|
| 用途 | 算监管资本金 | 算能不能做这笔交易 |
| 谁规定 | 监管（SA-CCR） | 公司内部风控 |
| 值 | 按资产类别固定 | 按对手方信用定 |
| 影响 | 银行要交多少资本 | 额度够不够扣 |
系统设计：CCF 是配置参数（按资产类别查表），授信额度是客户级参数（按对手方查）。系统不能混在一起。
市场流动性数据
Q：市场流动性数据（Market Liquidity Data）是什么？系统为什么要它？
A：流动性数据描述市场”好不好交易”——买卖是否活跃、价差大小、能不能快速成交。
具体指标：
| 指标 | 定义 | 用途 |
|---|---|---|
| Bid-Ask Spread | 买卖报价差 | 衡量直接交易成本 |
| 交易量 (Volume) | 日均成交金额/股数 | 衡量市场活跃度 |
| 换手率 (Turnover) | 成交量 / 流通市值 | 衡量持有期和流动性 |
| 市场深度 (Depth) | 当前挂单量（买/卖各档） | 衡量大单冲击成本 |
| Amihud 指标 | 价格变化 / 交易量 | 衡量价格的流动性敏感度 |
流动性数据在衍生品系统里的用途：
| 场景 | 怎么用 |
|---|---|
| 定价 | 流动性差的标的 → 流动性溢价 → 报价加价 |
| IM 计算 | 流动性差的品种 → 需要更多 IM（更难平仓） |
| 压力测试 | 极端行情下流动性干涸的损失模拟 |
| 限额管理 | 集中度限额——某只股票仓位太大，市场承接不住 |
| 对冲成本 | Trader 做对冲时，流动性差的产品滑点大 |
PM 视角的例子：
客户想做一个 ST 股票（被风险警示、流动性极差）的 TRS：
正常股票 TRS: 报价 LIBOR + 200bp
ST 股票 TRS: 报价 LIBOR + 500bp （+流动性溢价 300bp）
IM 要求: 正常 10% → ST 股票 20% （+流动性折扣）流动性数据不是每天变很多的——但标的停牌、ST、立案调查会触发流动性等级的跳跃式变化，系统需要能响应这种事件驱动的调整。
Q：流动性数据从哪里来？
数据来源：
- 交易所公开数据 — 成交量、换手率、买卖盘口（Level 1/Level 2 行情）
- 数据商 — Bloomberg（LIQUIDITY）、Wind（流动性指标）、MSCI Barra（流动性因子）
- 内部计算 — 自建流动性评分模型（基于历史交易数据）
- 监管定义 — 部分流动性分类直接按监管标准（如”流动性资产”按银保监会标准）
系统设计：流动性数据模块需要（1）行情接口接入实时数据 （2）定时计算流动性评分 （3）事件驱动（停牌/ST）触发评分重算 （4）评分结果推送给定价引擎、风险引擎。
交易确认生命周期
Q：确认书（Confirmation）的处理流程是什么？
从成交到最终签回，中间有明确的时间线和角色分工：
T+0 成交
│
├─ Sales/Trader 发 Term Sheet 给客户（非正式摘要）
│
├─ Ops 生成 Draft Confirmation（基于模板+交易数据）
│
├─ T+0 ~ T+3：双方 Ops 对 Draft 条款（名义本金、期限、费率等）
│ │
│ ├─ 一致 → 发送正式 Draft 给客户
│ └─ 不一致 → 退回修改，重复直到一致
│
├─ 客户签回（Affirmation）→ 表示客户确认条款无误
│
├─ Final Confirmation 生成（法律生效版本）
│
└─ T+5 红线：必须在 T+5 内完成最终签回（监管要求）PM 视角的关键点：
- T+5 红线 — 证监会要求确认书在成交后 5 个工作日内签回，超期算合规事件
- 条款匹配 — Draft 上的交易数据必须与交易系统一致（名义本金、日期、费率）
- 争议处理 — 客户说”我没收到”，Ops 必须有发送记录（FIX 报文、邮件记录）
- 未签回敞口 — 没签确认书的交易也有信用敞口（法律风险），系统要能标识
系统设计：确认书管理模块需要（1）模板引擎 （2）交易数据自动填充 （3）版本控制（Draft v1, v2…） （4）发送记录 （5）T+5 倒计时预警 （6）未确认交易仪表盘
定价与 Quant
Q：风险中性测度（Risk-Neutral Measure）是什么？和现实世界有什么区别？
风险中性测度 (记作 Q) 是衍生品定价最核心的数学工具。它不描述现实世界，而是为定价造出来的”假想世界”。
| 现实世界 (P 测度) | 风险中性世界 (Q 测度) | |
|---|---|---|
| 投资者态度 | 风险厌恶（要求风险溢价） | 风险中性（不要求溢价） |
| 资产预期收益 | 各不相同（股票>债券） | 全部等于无风险利率 |
| 用途 | 预测、风控、压力测试 | 衍生品定价 |
核心思想：现实世界里你猜不到股票该涨多少（因为风险溢价不确定），但我们可以”假装”在一个所有人都不在乎风险的世界里——在那里，所有资产的预期收益率都是无风险利率。这个”假装的世界”就叫 Q 测度。
Q：E^Q[未来现金流] 是什么意思？
这是风险中性定价的完整公式：
衍生品价格 = e^(-rT) × E^Q[Payoff]拆解：
- E^Q = 在风险中性测度 Q 下求期望
- 未来现金流 (Payoff) = 衍生品在各种市场情景下的收益
- e^(-rT) = 无风险利率贴现因子
例子——一个简单期权的定价逻辑：
股票现在 100，1 年后要么 120 要么 80
执行价 100 的看涨期权
现实世界 (P 测度)：
涨到 120 概率 60%，跌到 80 概率 40%
但你的概率不一定对——市场情绪随时变
风险中性世界 (Q 测度)：
用无风险利率(5%)和无套利条件推出来的"假概率"
涨到 120 的 Q 概率 = 62.5%，跌到 80 的 Q 概率 = 37.5%
不管现实涨跌概率是多少，定价就用这个 Q 概率
价格 = e^(-5%) × [62.5% × (120-100) + 37.5% × 0]PM 视角：你不需要自己算，但要理解几点：
- Quant 团队天天说的”Calibrate”就是在校准 Q 测度下的模型参数
- 风险中性测度 ≠ 市场预测——Q 概率不是真实概率
- 你设计的每个产品，定价系统都在用 Q 测度算价格
初始保证金监管
Q：IM 监管的分阶段实施时间表怎么理解？
BCBS-IOSCO（巴塞尔委员会+国际证监会组织）对初始保证金（IM）的监管是按机构规模分阶段实施的——大机构先做，小机构后做。
时间表逻辑：按 AANA（Average Aggregate Notional Amount）——集团范围内所有非中央清算衍生品的平均名义本金总额。
| 阶段 | 生效时间 | 适用门槛（AANA >） |
|---|---|---|
| Phase 1 | 2016年9月 | €3 万亿 |
| Phase 2 | 2017年9月 | €2.25 万亿 |
| Phase 3 | 2018年9月 | €1.5 万亿 |
| Phase 4 | 2019年9月 | €0.75 万亿 |
| Phase 5 | 2020年9月 | €0.45 万亿 |
| Phase 6 | 2021年9月 | €0.05 万亿（500亿欧元） |
Phase 6 覆盖了绝大多数中大型银行和券商。
核心监管要求（一旦触发）：
1. 交易双方必须交换初始保证金（IM）
2. IM 必须隔离存放（不能重抵押、不能再用）
3. IM 必须按 ISDA SIMM 计算（或监管批准的内部模型）
4. 必须签 ISDA 2016 保证金协议（VM/IM 条款）PM 视角的影响：
| 影响 | 说明 |
|---|---|
| 产品设计 | 需要交 IM 的产品 → 客户资金成本更高 → 产品竞争力受影响 |
| 系统建设 | IM 计算引擎（SIMM）、保证金管理系统、隔离账户管理——都是 PM 要提的需求 |
| 对手方选择 | 跟不需要交 IM 的小机构做 vs 跟需要交 IM 的大行做——交易成本不同 |
| 定价影响 | 交 IM 的客户需要更低报价来弥补 IM 资金占用成本（MVA） |
系统设计：合规门槛数据（AANA）需要定期计算——低于门槛不用交换 IM，超过门槛就必须。系统要能根据对手方 AANA 自动判断适用规则。
关联系统章节（新增，业务↔代码映射）
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