非流动性金融产品中做市商的最优客户推荐

金融市场中的流动性提供过程可能导致做市商长时间暴露于非流动性工具。在不需要自营持仓的情况下，主动锁定可能有兴趣的合适客户，而非依赖自然需求产生的相称兴趣，是抵消该持仓的有效手段。本文考虑基于做市商可用的典型记录信息推断客户画像，用于公司债券推荐。给定公司债券交易和债券元数据的历史记录，我们利用主题建模类比，开发了一种概率技术，用于编制需要交易的特定债券的精选客户推荐列表，并按兴趣概率排序。我们展示了基于潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）的模型能够为销售交易员提供相关推荐，表现出良好的性能。