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　　外币对做市商制度在提供市场流动性等方面具有重要作用。做市商的做市策略可以沿“被动-主动”维度划分，依据是做市商在价格发现中的主动介入程度。在即期产品做市的基础上，远期、掉期做市还需关注多期限库存的联合管理，期权则重在构建波动率曲面。做市商开展外部对冲头寸时，需借助算法交易等方式最小化交易成本和信息泄露。本文最后对标国际市场头部机构实践，给出对境内同业的相关发展建议。

　　根据国际清算银行2025年发布的三年一度的全球外汇市场调查报告，全球外汇市场日均交易量达到9.5万亿美元，较2022年增长27%，主要受客户对冲、投资组合再平衡、投机与套利交易，以及贸易融资等需求的推动。这一庞大市场能够正常运转，有赖于成熟的做市商制度。本文系统梳理做市商做市报价的理论基础与业务实践，总结做市商管理自身流动性的相关要点，并在此基础上提出境内做市商行业未来发展的若干建议，以期为同业提供参考。

　　外币对做市商制度（本文聚焦外汇市场中除人民币外汇交易以外的外币对市场）是指由做市商持续向市场报出可成交的买入价与卖出价，承诺以自有资金与对手方完成交易的制度安排。该制度诞生于20世纪80年代外币对电子交易兴起之前，初衷是解决银行间外汇交易流动性分散、撮合效率偏低的问题。如今，即便在电子交易普及的背景下，做市商制度仍然在提供流动性、降低交易成本方面具有不可替代的作用，是外币对市场维持深度与弹性的重要基石。

　　做市商起初主要由大型商业银行担任。时至今日，外币对做市商仍然以银行为主，其中一些欧美头部商业银行凭借强大的资本实力、全球客户网络与完整产品矩阵，成为核心参与者；部分中等规模银行在本地市场或特定币种对上具备信息优势和客户关系深度。除银行之外，算法做市商是近年来崛起的新兴力量，借助量化模型以及轻资本运营模式等优势也在主要货币对做市流动性供给中占据了一席之地。

　　做市商在做市过程中面临的核心问题是如何设定买入价和卖出价。学术界从不同角度解释买卖价的形成，构成了存货模型和信息模型两大理论支柱。

　　存货模型强调做市商因持有非最优库存而面临的价格风险，并将买卖价差视为对这种风险的补偿。Garman（1976）最早构建了做市商报价的动态模型，证明做市商为维持库存处于可控区间，需通过调整报价吸引反向订单流，最终存在“最优买卖价差”，使得价差收益与库存风险成本达到平衡。Ho和Stoll（1981）将存货理论融入金融学核心框架（均值-方差分析、跨期优化等），证明了做市商需预测未来订单流的方向与规模，将预期库存路径纳入报价决策。

　　信息模型认为做市商面临逆向选择风险，即知情交易者会利用其信息优势在与做市商的交易中获利。Glosten和Milgrom（1985）模型是这一领域的奠基之作，其核心结论是：当知情交易者比例上升时，买卖价差扩大；极端情况下，当市场中几乎全是知情交易者时，价差可能宽到市场关闭。Kyle(1985)证明了在信息不对称的市场中，做市商通过观察订单流来“学习”信息并调整价格，知情交易者策略性地隐藏交易以避免过早暴露信息，而市场深度是信息不对称程度的度量。

　　Avellaneda和Stoikov（2008）模型及其后续拓展（如 Cartea et al. 2015, Guéant et al.2013等）融合了存货风险溢价、逆向选择溢价等要素，将做市报价设定转化为随机最优控制问题，通过求解微分方程得到最优买卖报价，成为了目前外币对做市商广泛采用的经典理论框架。

　　实践中，外币对做市商的报价策略可以沿着“被动-主动”维度进行划分，依据是做市商在价格发现中的参与深度和方向性判断的介入程度。做市商普遍以Avellaneda-Stoikov等框架作为基准：被动型做市一般遵循模型输出，中间价直接采信市场报价，由存货驱动价差与报价；主动型做市则将方向性判断等要素纳入定价过程。

　　被动型做市策略的核心内涵在于连续提供双边买卖报价，在不主动预判市场方向的前提下，通过高频次成交积累买卖价差收益。其基础报价逻辑是：做市商实时参考国际主流ECN平台（Electronic Communication Network，外汇电子交易平台，如Reuters、EBS等）的最优买卖价，形成内部中间价，并根据当前市场波动率水平和库存情况等动态调节价差宽度，确保承担的存货风险、逆向选择风险等获得相应的补偿。

　　这一策略有效的前提是市场订单流相对平衡，参与者无显著信息优势，因此主要适用于低波动、高流动性、透明度较高的主要货币对，如欧元兑美元、美元兑日元等。当市场波动加剧或订单流单向集中时，做市商的风险显著暴露，可能导致大额亏损。

　　主动型做市策略允许做市商主动持有方向性库存和灵活调整双边报价以获取额外收益。做市商的调整依据包括：

　　一是基于信息优势。做市商作为市场信息聚合节点，可通过适度的方向性敞口提取“信息租金”，例如可通过识别订单簿中的买卖压力失衡，预测短期价格走势；又如可对企业、对冲基金、养老金等不同信息含量的交易者实施差异化的报价与对冲时机选择，但需注意实操中的高度敏感性，不得违背《全球外汇市场准则》等规范中关于客户订单信息保密性与交易执行公平性等的条款。

　　二是基于自身市场判断。例如做市商在重大事件前后可能会拉大买卖价差或根据预判结果持有方向性头寸；又如可通过模型分析跨市场、跨品种、跨币种价差的统计规律，当价差偏离历史均衡关系时建立对冲头寸，待价差回归时获利平仓。

　　三是基于客户关系。外币对做市报价是银行等做市商面向客户提供的综合性金融服务的重要组成部分，交易团队的业绩考核通常包含客户关系维护、客户综合业务贡献等指标，做市商也倾向于提供优惠报价以换取长期合作关系，因此做市商报价水平会体现机构整体客户服务愿景与长期业务战略。

　　在实践中，做市商的策略体系一般体现为被动型和主动型策略的混合模式，即以被动型双边报价为基底，确保常规时段流动性供给的连续性，同时叠加主动型库存管理模块，在特定市场状态下动态调整价差宽度、对冲节奏或方向性敞口。这一混合模式的关键挑战在于如何识别重大事件、特定时点（如季末、年末）、客户行为变化等带来的市场状态“突变”。

　　外币对即期是最简单的产品，报价要素仅包括汇率水平和对应可成交金额。与即期相比，远期、掉期做市策略的复杂性在于多期限库存的联合管理。掉期（远期）点的理论定价基于利率平价，实际值与理论值的差异（即抛补利率平价偏离）是做市商的重要交易机会，反映了跨境资金成本、监管约束、信用风险溢价和流动性溢价等的综合影响。2008年国际金融危机后，抛补利率平价偏离显著扩大且持续存在，为做市商提供了系统性的基差交易机会。此外，（远）掉期曲线的趋平、趋陡或异常形态（例如某段异常凸出/凹陷）也提供了期限结构的套利机会。

　　外汇期权做市的核心基础在于构建完整准确的波动率曲面，常用的模型包括局部波动率模型、随机波动率模型及其扩展（如SVJ、SABR模型等）等，各模型需在拟合能力、计算效率和参数稳定性之间进行权衡。基于模型输出的波动率，做市商结合市场流动性以及客户类型、自身市场判断等进行微调，生成连续的双边报价。在被动提供流动性之外，做市商也可以通过量化模型等主动捕捉波动率曲面的错配定价机会。

　　除定价技术和交易速度之外，流动性管理能力日益成为做市商核心竞争力的差异化来源。本部分结合外币对市场流动性的特点，介绍做市商自身流动性管理的业务实践。

　　流动性的衡量涉及三项指标：宽度（买卖价差）、深度（特定价格水平上可执行的交易量）和弹性（衡量价格受冲击后恢复至均衡的速度）。根据上述指标，以即期为例，可将不同币种对流动性分为三个层级：层级一是G10核心货币对，包括EURUSD、USDJPY、GBPUSD、USDCHF、AUDUSD和USDCAD等，其特征是宽度极窄（通常小于0.5个基点）、深度充裕（1亿美元头寸对应10个以内基点变动）、弹性很高（冲击数秒后恢复）。层级二是G10其余货币对和EURGBP、EURJPY等主要交叉盘，这些货币对宽度、深度和弹性弱于G10核心货币对，但大多数情况下仍足以覆盖大额（1亿美元以上）对冲需求。层级三对应多数新兴市场货币对，尽管近年来部分币种流动性持续改善，在特定时区流动性接近前两个层级，但大部分货币对仍面临宽度宽（常大于10个基点，极端情况下数百个基点）、深度稀薄（千万美元量级的成交可显著影响价格）和弹性低（一天可能仅数千万美元成交）的特点。

　　流动性分级不仅存在于货币对维度，也与期限显著相关。即期流动性最为充裕，参与者广泛，价差最窄。短期限（即期至1个月）的远、掉期因与利率市场的紧密联动以及套利活动的活跃，流动性接近即期，但已开始出现期限溢价和基差风险。中期限（1个月至1年）的流动性显著分化：主要货币对的1年期远期仍具较好流动性，但交叉货币对和部分新兴市场货币的流动性急剧衰减，价差扩大且深度受限。长期限（1年以上）的流动性高度稀缺，5年期以上的外汇（远）掉期市场主要由做市商与客户之间的双边交易构成，ECN平台的聚合作用有限，定价依赖做市商内部模型而非市场共识。外汇期权的流动性还取决于执行价，平值附近流动性最高，随着执行价向两侧偏离，流动性逐渐下降，深度实值和虚值期权的流动性显著稀薄。

　　做市商的流动性风险需要进行多维分解。方向性风险（delta risk）即汇率水平变动导致的库存估值变化，是最直观的风险维度。凸性风险（gamma risk）源于期权库存，对应价格大幅变动时导致delta的变动。波动率风险（vega risk）指波动率变化对库存价值的影响，在重大事件前后波动率跳升时尤为显著。此外，对于多币种库存，还需考虑相关性风险（correlation risk），即货币对间相关性的结构性变化，例如危机时避险资金流入美元导致传统的正相关货币对脱钩。

　　流动性风险管控依赖多层限额体系。绝对限额（absolute limits）设定单一货币对或组合层面的最大名义敞口（如EUR库存不超过1亿美元）。相对限额（relative limits）以风险价值（VaR）或预期损失（ES）为度量，设定在给定置信水平和时间区间内的最大潜在损失。压力情景限额（stress limits）要求在预设的极端市场情景（如2008年国际金融危机、2015年瑞郎脱钩、 2020年新冠疫情冲击）下，损失不超过资本的一定比例。限额体系通常配套响应机制，例如接近限额时触发预警，要求加速对冲或报价拉宽，突破限额时强制暂停新增报价，启动紧急对冲，严重超限则暂停全部做市活动等。

　　外币对敞口的对冲渠道呈现优先级序列。第一优先级为内部自然对冲，理想状态下可通过引入反向订单流，自动平抑库存头寸。做市商一般会设定固定风险敞口阈值：阈值以内的头寸敞口，优先等待后续反向客户订单完成内部撮合对冲；一旦敞口突破阈值，系统将自动下发外部对冲交易指令。第二优先级为同业做市商间库存互转，该方式成本由买卖价差与交易手续费构成，成交时效较快，但存在头寸信息泄露隐患。第三优先级为跨产品/币种对冲，例如通过CME等交易所的外汇期货合约进行对冲，成本为期货买卖价差与保证金占用，优势在于中央清算降低信用风险，劣势在于合约标准化可能不完全匹配库存的期限和规模；又如通过购买期权保护以限制尾部损失，成本为期权费；再如利用不同币种对间的相关关系进行替代对冲，风险在于极端情况下的相关性突变。

　　对于上述第二和第三优先级涉及到的外部对冲，做市商希望达到的目标是最小化交易成本和信息泄露，由此引入两项措施。一是通过算法将大额订单进行拆分，例如TWAP（时间加权平均价格）算法将订单均匀分配至预设时间窗口，VWAP（成交量加权平均价格）算法按照市场成交量比例分配订单，其他常用算法还包括POV（Percentage of Volume）、冰山订单等。二是引入智能订单路由（Smart Order Routing，SOR）技术，自动设定每个订单的执行场所。国际外汇市场高度碎片化：EBS与Reuters Matching平台通常仅对信用额度充裕的大型做市商开放，而FXall、360T等多银行电子交易平台对于做市商的选择范围更广，可汇聚多家银行报价，此外许多大型做市商银行还有自己的单银行电子交易平台。成熟的SOR系统可实时接收多源报价，对各平台的报价质量、历史执行概率、费用结构以及信息泄露风险等进行综合评估，自动选择最优的订单执行场所。

　　自2005年成立以来，境内银行间外币对市场迅速发展，成为境内外币对外汇交易的主要场所，做市商主要包括中资大型银行、股份制银行和外资银行等。近年来，境内银行间外币对市场交易量连年快速增长、流动性供给愈发充裕、定价效率显著提高、产品功能不断丰富。然而，对标国际市场头部机构业务实践，境内中资做市商整体仍存在提质空间：一是技术赋能深度不足，对前沿做市定价模型的研发与应用积累相对薄弱；二是产品矩阵有待完善，特别是境外交易网络覆盖和新兴市场货币做市活跃度尚需加强；三是流动性来源需进一步丰富，极端情景下流动性保障可能承压。

　　一是积极拥抱新技术，提升业务发展质效。当前，人工智能等新技术的发展方兴未艾，在外币对做市领域应用广阔。例如，学术界和市场机构正探索借助神经网络等技术更好刻画市场微观结构，从而优化报价决策和深度设定；又如大语言模型在分析宏观文本信号、合规审查、客户沟通等方面展现出潜在价值。长远看，前沿技术的成熟可能打破现有竞争格局，为技术投入果断的机构提供超越传统领先者的机会，近年来部分算法做市机构的崛起就是典型案例。

　　二是积极探索新兴市场货币做市“蓝海”。随着国际货币体系向多极化发展，部分新兴市场国家正探索通过离岸市场建设、双边本币互换、大宗商品计价等形式提升本币国际地位，未来相关货币的流动性格局可能显著改变。市场机构应前瞻布局新兴市场潜力货币，完善技术能力与关系网络，抓住全球金融体系变迁带来的历史机遇。

　　三是加强流动性风险管理能力。随着“百年未有之大变局”加速演进，国际政经环境日趋复杂，新冠疫情前的“大缓和”时期已经终结，取而代之的是外币对市场呈现“高波动、高分歧、高预测难度”的“三高”特征。在这一背景下，做市商面临更紧的库存约束、更高的波动率风险，以及市场结构性变化导致传统规律快速失效的可能。此外，随着算法交易占比的提升，国际外汇市场“虚假流动性”现象日益突出，这源于众多机构采取相似的算法模型与信号来源，可能在特定市场条件下同步撤回报价。面对众多挑战，做市商需坚持底线思维，可进一步拓展多平台流动性接口，并加强对不同市场流动性质量的实时评估与对冲策略的动态调整，确保在压力时期具备可靠的流动性来源。