"コンピューター化された債権トレーディングシステムであって、該システムは、トレードされる債権のポジションを複数のディーラーから受け取るポジション記憶装置であって、該債権のポジションは、1つ以上の債権の識別、各債権の価値の程度、および該ディーラーが自身のポジションの1つ以上の債権がマッチされることを望む債権の価値の値域のインジケーションを含む、ポジション記憶装置、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために、該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化を執行するマッチングエンジンであって、該マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションをマッチングし、かつ、該債権の識別、該債権の価値、および該マッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された該価値の値域に基づく、マッチングエンジン、および該マッチされたポジションにより生成されたカーブリスクを低減するためのヘッジ商品での1つ以上のヘッジを、該マッチされたポジションから算定するヘッジ算定モジュールを含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記価値の値域のインジケーションは、前記ディーラーにより入力された前記ポジションの全債権のための単一のインジケーションを含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記価値の値域のインジケーションは、前記ディーラーにより入力された前記ポジションの各債権または債権のグループのための個別のインジケーションを含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記債権の価値は、ベースポイントの価格値PVBPで表現される、システム。請求項4に記載のシステムであって、前記価値の値域のインジケーションは、PVBPのパーセンテージで表現される、システム。請求項1に記載のシステムであって、1つ以上のヘッジトレードの前記ヘッジ商品が先物である、システム。請求項6に記載のシステムであって、前記先物のトレードは、上場契約である、システム。請求項1に記載のシステムであって、ヘッジトレードの前記ヘッジ商品が債権である、システム。請求項1に記載のシステムであって、ヘッジトレードは、ヘッジされる前記ポジションの満期日の前と後に満期日を有し、各ヘッジトレードの相対的な量は、満期日を基に算定される、システム。請求項1に記載のシステムであって、ヘッジトレードは、ヘッジされる前記ポジションの満期日の前と後に満期日を有し、各ヘッジトレードの相対的な量は、PVBPを基に算定される、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記マッチングエンジンにより執り行われる前記マッチングの最適化は、マッチングプロセスにより生成された各ディーラーの集計カーブリスクを算定し、ヘッジトレードは、前記ヘッジ算定モジュールにより、該集計カーブリスクに対して算定される、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記マッチングエンジンは複数回前記マッチングの最適化を執行する、システム。請求項1に記載のシステムであって、前記受け取られた債権のポジションは、複数のレッグを有する少なくとも1つのリンクされたオーダーを含み、前記マッチングエンジンは、該レッグの全てをマッチするように、または該レッグの全てをマッチしないように構成される、システム。請求項13に記載のシステムであって、前記マッチングエンジンは、前記全レッグをマッチできず、前記受け取られた債権のポジションが部分的マッチが前記ディーラーにとって容認できると示す場合、リンクされたオーダーの全レッグより少ないレッグをマッチするように構成される、システム。請求項13に記載のシステムであって、前記リンクされたオーダーはスイッチを含む、システム。請求項13に記載のシステムであって、前記リンクされたオーダーはバタフライを含む、システム。請求項1に記載のシステムであって、ヘッジ執行モジュールは、それぞれの執行されたマッチされたポジションに対して、1ペアのヘッジトレードを執行する、システム。請求項1に記載のシステムであって、ヘッジ執行モジュールは、各ディーラーの純ヘッジ要求を算定し、要求されるヘッジを外部マーケットで執行する、差し引きするモジュールを含む、システム。1つ以上の金融商品でポジションをヘッジするためのコンピューター化されたトレーディングシステムであって、該システムは、トレードされる該金融商品のポジションを複数のディーラーから受け取るポジション記憶装置であって、該ポジションは、1つ以上の金融商品の識別、各金融商品の価値の程度、および該ディーラーが自身のポジションの1つ以上の金融商品がマッチされることを望むカウンターパーティー金融商品の価値の値域のインジケーションを含む、ポジション記憶装置、および該記憶装置から該ディーラーのポジションを検索し、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために該複数のトレーダーから該受け取られたポジションにマッチングの最適化を執行するためのコンピューター化されたマッチングエンジンであって、該マッチングの最適化は、該金融商品の識別、該金融商品の価値、およびマッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された該価格の値域を含むマッチングの基準を基に、ディーラーの買いポジションとカウンターパーティーディーラーの売りポジションとをマッチングする、マッチングエンジンを含む、システム。請求項19に記載のシステムであって、ヘッジ算定モジュールは、前記マッチングの最適化後の前記ディーラーの集計リスクポジションを基に各ディーラーにより要求されるヘッジトレードを算定する、システム。コンピューター化された債権トレーディングシステムであって、該システムは、トレードされる債権のポジションを複数のディーラーから受け取るためのポジション記憶装置であって、該債権のポジションは、1つ以上の債権の識別、および各債権の価値の程度を含む、ポジション記憶装置、ディーラーにより入力されたポジション間で一連のマッチを識別するために、該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化を執行するマッチングエンジンであって、該マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションをマッチングし、かつ、該債権の識別および該債権の価値に基づく、マッチングエンジン、およびマッチングの最適化により識別された該マッチにより生成されたカーブリスクを低減するために、各ディーラーのために、該一連のマッチから、取引所でトレード可能なマーケットでの1つ以上の先物のトレードを算定するヘッジ算定モジュールを含む、システム。請求項21に記載のシステムであって、前記ヘッジ算定モジュールは、前記マッチングの最適化後の前記ディーラーの集計リスクポジションを基に各ディーラーにより要求されるヘッジトレードを算定する、システム。コンピューター化された債権トレーディング方法であって、該方法は、トレードされる債権のポジションを複数のディーラーからコンピューター化されたマッチングシステムで受け取ることであって、該債権のポジションは、1つ以上の債権の識別、各債権の価値の程度、および該ディーラーが自身のポジションの1つ以上の債権がマッチされることを望む債権の価値の値域のインジケーションを含む、こと、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために、該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化を該コンピューター化されたマッチングシステムで執行することであって、該マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションをマッチングし、かつ、該債権の識別、該債権の価値、および該マッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された該価値の値域に基づく、こと、および該マッチングの最適化により識別された該マッチにより生成されたカーブリスクを低減するための各ディーラーのための1つ以上のヘッジトレードを、該一連のマッチから、ヘッジ算定モジュールで算定することを含む、方法。請求項23に記載の方法であって、前記価値の値域のインジケーションは、前記ディーラーにより入力された前記ポジションの全債権のための単一のインジケーションを含む、方法。請求項23に記載の方法であって、前記価値の値域のインジケーションは、前記ディーラーにより入力された前記ポジションの各債権または債権のグループのための個別のインジケーションを含む、方法。請求項23に記載の方法であって、前記債権の価値は、ベースポイントの価格値PVBPで表現される、方法。請求項26に記載の方法であって、前記価値の値域のインジケーションは、PVBPのパーセンテージで表現される、方法。請求項23に記載の方法であって、前記1つ以上のヘッジトレードは先物トレードである、方法。請求項28に記載の方法であって、前記先物のトレードは、上場契約である、方法。請求項23に記載の方法であって、前記ヘッジトレードは債権のトレードである、方法。請求項23に記載の方法であって、前記ヘッジトレードは、ヘッジされる前記ポジションの満期日の前と後に満期日を有し、各ヘッジトレードの相対的な量は、満期日を基に算定される、方法。請求項23に記載の方法であって、前記ヘッジトレードは、ヘッジされる前記ポジションの満期日の前と後に満期日を有し、各ヘッジトレードの相対的な量は、PVBPを基に算定される、方法。請求項23に記載の方法であって、マッチングエンジンにより執り行われる前記マッチングの最適化は、マッチングプロセスにより生成された各ディーラーの集計カーブリスクを算定し、前記ヘッジトレードは、前記ヘッジ算定モジュールにより、該集計カーブリスクに対して算定される、方法。請求項23に記載の方法であって、前記マッチングの最適化を複数回執行することを含む、方法。1つ以上の金融商品でポジションをヘッジするためのコンピューター化されたトレーディング方法であって、該方法は、トレードされる該金融商品のポジションを複数のディーラーからコンピューター化されたマッチングシステムで受け取ることであって、該ポジションは、1つ以上の金融商品の識別、各金融商品の価値の程度、および該ディーラーが自身のポジションの1つ以上の金融商品がマッチされることを望むカウンターパーティー金融商品の価値の値域のインジケーションを含む、こと、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化をコンピューター化されたマッチングエンジンにより執行することであって、該マッチングの最適化は、該金融商品の識別、該金融商品の価値、およびマッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された該価格の値域を含むマッチングの基準を基に、ディーラーの買いポジションとカウンターパーティーディーラーの売りポジションとをマッチングする、こと、および該マッチングの最適化により識別された該マッチにより生成されたカーブリスクを低減するための各ディーラーのための1つ以上のヘッジトレードを、該一連のマッチから、ヘッジ算定モジュールにより算定することを含む、方法。請求項35に記載の方法であって、各ディーラーにより要求される前記ヘッジトレードは、前記マッチングの最適化後の該ディーラーの集計リスクポジションを基に算定される、方法。コンピューター化された債権トレーディング方法であって、該システムは、トレードされる債権のポジションを複数のディーラーからコンピューター化されたマッチングシステムで受け取ることであって、該債権のポジションは、1つ以上の債権の識別、および各債権の価値の程度を含む、こと、ディーラーにより入力されたポジション間で一連のマッチを識別するために、該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化をコンピューター化されたマッチングエンジンにより執行することあって、該マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションとをマッチングし、かつ、該債権の識別および該債権の価値に基づく、こと、および該マッチングの最適化により識別された該マッチにより生成されたカーブリスクを低減するために、各ディーラーのために、該一連のマッチから、取引所でトレード可能なマーケットでの1つ以上の先物のトレードをヘッジ算定モデルにより算定することを含む、方法。請求項37に記載の方法であって、各ディーラーにより要求される前記ヘッジトレードは、前記マッチングの最適化後の該ディーラーの集計リスクポジションを基に算定される、方法。発明の概要本発明は、買い待ちおよび売り待ちポジションが同一の満期日を有さない債権のトレードにより生成されるカーブリスクを低減することを目指す。本発明の第一の側面では、コンピューター化された債権ヘッジシステムは、ヘッジされる債権のポジションを複数のディーラーから受け取るポジション記憶装置を含む。債権のポジションは、1つ以上の債権の識別、各債権の価値の程度、およびディーラーが自身のポジションの1つ以上の債権がマッチされることを望む債権の価値の値域のインジケーションを含む。マッチングエンジンは、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために、複数のトレーダーからの受け取られたポジションにマッチングの最適化を執行し、マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションをマッチングし、かつ、債権の識別、債権の価値、およびマッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された価値の値域に基づく。ヘッジ算定モジュールは、マッチングの最適化により識別されたマッチにより生成されたカーブリスクを低減するための各ディーラーのための1つ以上のヘッジトレードを、一連のマッチから算定する。価値の値域のインジケーションは、ディーラーにより入力されたポジションの全債権のための単一のインジケーションを含む。あるいは、価値の値域のインジケーションは、ディーラーにより入力されたポジションの各債権または債権のグループのための個別のインジケーションを含み得る。好ましくは、債権の価値は、ベースポイントの価格値PVBPで表現される。価値の値域のインジケーションは、PVBPのパーセンテージで表現され得る。好ましくは、1つ以上のヘッジトレードは先物トレードである。先物トレードは上場契約であり得る。ヘッジトレードは債権のトレード、例えば、受け渡し最割安銘柄CTD債権、であり得る。ヘッジトレードは、ヘッジされるポジションの満期日の前と後に満期日を有し得、各ヘッジトレードの相対的な量は、満期日またはPVBPを基に算定され得る。好ましくは、マッチングエンジンにより執り行われるマッチングの最適化は、マッチングプロセスにより生成された各ディーラーの集計カーブリスクを算定し、ヘッジトレードは、ヘッジ算定モジュールにより、集計カーブリスクに対して算定される。好ましくは、マッチングエンジンは、複数回マッチングの最適化を執行する。これは、ディーラーによりシステムに入力された新規のポジションをシステムが考慮に入れることを可能にし、そのため最大のマッチされるポジションの数を確保し得る。本発明の別の側面では、1つ以上の金融商品でポジションをヘッジするコンピューター化されたヘッジシステムは、ヘッジされる金融商品のポジションを複数のディーラーから受け取るポジション記憶装置を含み、ポジションは、1つ以上の金融商品の識別、各金融商品の価値の程度、およびディーラーが自身のポジションの1つ以上の金融商品がマッチされることを望むカウンターパーティー金融商品の価値の値域のインジケーションを含む。コンピューター化されたマッチングエンジンは、記憶装置からディーラーのポジションを検索し、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために複数のトレーダーからの受け取られたポジションにマッチングの最適化を執行し、マッチングの最適化は、金融商品の識別、金融商品の価値、およびマッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された価格の値域を含むマッチングの基準を基に、ディーラーの買いポジションとカウンターパーティーディーラーの売りポジションとをマッチングする。好ましくは、ヘッジ算定モジュールは、マッチングの最適化後のディーラーの集計リスクポジションを基に各ディーラーにより要求されるヘッジトレードを算定する。本発明のさらなる側面は、ヘッジされる債権のポジションを複数のディーラーから受け取るポジション記憶装置を含むコンピューター化された債権のヘッジシステムに存在する。債権のポジションは1つ以上の債権の識別、および各債権の価値の程度を含む。マッチングエンジンは、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために、複数のトレーダーからの受け取られたポジションにマッチングの最適化を執行し、マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションをマッチングし、かつ、債権の識別および債権の価値に基づく。ヘッジ算定モジュールは、マッチングの最適化により識別されたマッチにより生成されたカーブリスクを低減するために、各ディーラーのために、一連のマッチから、取引所でトレード可能なマーケットでの1つ以上のヘッジトレードを算定する。1つ以上のヘッジトレードは、先物トレードであり得る。先物トレードは、上場契約であり得る。ヘッジトレードは、債権のトレード、例えば、受け渡し最割安銘柄CTD債権、であり得る。ヘッジトレードは、ヘッジされるポジションの満期日の前と後に満期日を有し得、各ヘッジトレードの相対的な量は、満期日またはPVBPを基に算定され得る。本発明の実施形態は、ディーラーがカーブリスクを制御することを自身に可能にする態様でヘッジトレードを執行し、そのためカーブリスクのターゲットおよび他のトレーディングリスクのターゲットを満たし得る利点を有する。カーブ値域の使用は、マッチングプロセスの効率を大いに上げ得、よりたくさんのマッチを可能にし、そのためより多くのポジションが閉じられることを可能にする。本発明は例えば以下を提供する。項目1コンピューター化された債権トレーディングシステムであって、該システムは、トレードされる債権のポジションを複数のディーラーから受け取るポジション記憶装置であって、該債権のポジションは、1つ以上の債権の識別、各債権の価値の程度、および該ディーラーが自身のポジションの1つ以上の債権がマッチされることを望む債権の価値の値域のインジケーションを含む、ポジション記憶装置、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために、該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化を執行するマッチングエンジンであって、該マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションをマッチングし、かつ、該債権の識別、該債権の価値、および該マッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された該価値の値域に基づく、マッチングエンジン、および該マッチされたポジションにより生成されたカーブリスクを低減するためのヘッジ商品での1つ以上のヘッジを、該マッチされたポジションから算定するヘッジ算定モジュールを含む、システム。項目2上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記価値の値域のインジケーションは、前記ディーラーにより入力された前記ポジションの全債権のための単一のインジケーションを含む、システム。項目3上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記価値の値域のインジケーションは、前記ディーラーにより入力された前記ポジションの各債権または債権のグループのための個別のインジケーションを含む、システム。項目4上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記債権の価値は、ベースポイントの価格値PVBPで表現される、システム。項目5上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記価値の値域のインジケーションは、PVBPのパーセンテージで表現される、システム。項目6上記項目のいずれかに記載のシステムであって、1つ以上のヘッジトレードの前記ヘッジ商品が先物である、システム。項目7上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記先物のトレードは、上場契約である、システム。項目8上記項目のいずれかに記載のシステムであって、ヘッジトレードの前記ヘッジ商品が債権である、システム。項目9上記項目のいずれかに記載のシステムであって、ヘッジトレードは、ヘッジされる前記ポジションの満期日の前と後に満期日を有し、各ヘッジトレードの相対的な量は、満期日を基に算定される、システム。項目10上記項目のいずれかに記載のシステムであって、ヘッジトレードは、ヘッジされる前記ポジションの満期日の前と後に満期日を有し、各ヘッジトレードの相対的な量は、PVBPを基に算定される、システム。項目11上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記マッチングエンジンにより執り行われる前記マッチングの最適化は、マッチングプロセスにより生成された各ディーラーの集計カーブリスクを算定し、ヘッジトレードは、前記ヘッジ算定モジュールにより、該集計カーブリスクに対して算定される、システム。項目12上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記マッチングエンジンは複数回前記マッチングの最適化を執行する、システム。項目13上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記受け取られた債権のポジションは、複数のレッグを有する少なくとも1つのリンクされたオーダーを含み、前記マッチングエンジンは、該レッグの全てをマッチするように、または該レッグの全てをマッチしないように構成される、システム。項目14上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記マッチングエンジンは、前記全レッグをマッチできず、前記受け取られた債権のポジションが部分的マッチが前記ディーラーにとって容認できると示す場合、リンクされたオーダーの全レッグより少ないレッグをマッチするように構成される、システム。項目15上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記リンクされたオーダーはスイッチを含む、システム。項目16上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記リンクされたオーダーはバタフライを含む、システム。項目17上記項目のいずれかに記載のシステムであって、ヘッジ執行モジュールは、それぞれの執行されたマッチされたポジションに対して、1ペアのヘッジトレードを執行する、システム。項目18上記項目のいずれかに記載のシステムであって、ヘッジ執行モジュールは、各ディーラーの純ヘッジ要求を算定し、要求されるヘッジを外部マーケットで執行する、差し引きするモジュールを含む、システム。項目191つ以上の金融商品でポジションをヘッジするためのコンピューター化されたトレーディングシステムであって、該システムは、トレードされる該金融商品のポジションを複数のディーラーから受け取るポジション記憶装置であって、該ポジションは、1つ以上の金融商品の識別、各金融商品の価値の程度、および該ディーラーが自身のポジションの1つ以上の金融商品がマッチされることを望むカウンターパーティー金融商品の価値の値域のインジケーションを含む、ポジション記憶装置、および該記憶装置から該ディーラーのポジションを検索し、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために該複数のトレーダーから該受け取られたポジションにマッチングの最適化を執行するためのコンピューター化されたマッチングエンジンであって、該マッチングの最適化は、該金融商品の識別、該金融商品の価値、およびマッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された該価格の値域を含むマッチングの基準を基に、ディーラーの買いポジションとカウンターパーティーディーラーの売りポジションとをマッチングする、マッチングエンジンを含む、システム。項目20上記項目のいずれかに記載のシステムであって、ヘッジ算定モジュールは、前記マッチングの最適化後の前記ディーラーの集計リスクポジションを基に各ディーラーにより要求されるヘッジトレードを算定する、システム。項目21コンピューター化された債権トレーディングシステムであって、該システムは、トレードされる債権のポジションを複数のディーラーから受け取るためのポジション記憶装置であって、該債権のポジションは、1つ以上の債権の識別、および各債権の価値の程度を含む、ポジション記憶装置、ディーラーにより入力されたポジション間で一連のマッチを識別するために、該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化を執行するマッチングエンジンであって、該マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションをマッチングし、かつ、該債権の識別および該債権の価値に基づく、マッチングエンジン、およびマッチングの最適化により識別された該マッチにより生成されたカーブリスクを低減するために、各ディーラーのために、該一連のマッチから、取引所でトレード可能なマーケットでの1つ以上の先物のトレードを算定するヘッジ算定モジュールを含む、システム。項目22上記項目のいずれかに記載のシステムであって、前記ヘッジ算定モジュールは、前記マッチングの最適化後の前記ディーラーの集計リスクポジションを基に各ディーラーにより要求されるヘッジトレードを算定する、システム。項目23コンピューター化された債権トレーディング方法であって、該方法は、トレードされる債権のポジションを複数のディーラーからコンピューター化されたマッチングシステムで受け取ることであって、該債権のポジションは、1つ以上の債権の識別、各債権の価値の程度、および該ディーラーが自身のポジションの1つ以上の債権がマッチされることを望む債権の価値の値域のインジケーションを含む、こと、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために、該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化を該コンピューター化されたマッチングシステムで執行することであって、該マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションをマッチングし、かつ、該債権の識別、該債権の価値、および該マッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された該価値の値域に基づく、こと、および該マッチングの最適化により識別された該マッチにより生成されたカーブリスクを低減するための各ディーラーのための1つ以上のヘッジトレードを、該一連のマッチから、ヘッジ算定モジュールで算定することを含む、方法。項目24上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記価値の値域のインジケーションは、前記ディーラーにより入力された前記ポジションの全債権のための単一のインジケーションを含む、方法。項目25上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記価値の値域のインジケーションは、前記ディーラーにより入力された前記ポジションの各債権または債権のグループのための個別のインジケーションを含む、方法。項目26上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記債権の価値は、ベースポイントの価格値PVBPで表現される、方法。項目27上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記価値の値域のインジケーションは、PVBPのパーセンテージで表現される、方法。項目28上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記1つ以上のヘッジトレードは先物トレードである、方法。項目29上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記先物のトレードは、上場契約である、方法。項目30上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記ヘッジトレードは債権のトレードである、方法。項目31上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記ヘッジトレードは、ヘッジされる前記ポジションの満期日の前と後に満期日を有し、各ヘッジトレードの相対的な量は、満期日を基に算定される、方法。項目32上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記ヘッジトレードは、ヘッジされる前記ポジションの満期日の前と後に満期日を有し、各ヘッジトレードの相対的な量は、PVBPを基に算定される、方法。項目33上記項目のいずれかに記載の方法であって、マッチングエンジンにより執り行われる前記マッチングの最適化は、マッチングプロセスにより生成された各ディーラーの集計カーブリスクを算定し、前記ヘッジトレードは、前記ヘッジ算定モジュールにより、該集計カーブリスクに対して算定される、方法。項目34上記項目のいずれかに記載の方法であって、前記マッチングの最適化を複数回執行することを含む、方法。項目351つ以上の金融商品でポジションをヘッジするためのコンピューター化されたトレーディング方法であって、該方法は、トレードされる該金融商品のポジションを複数のディーラーからコンピューター化されたマッチングシステムで受け取ることであって、該ポジションは、1つ以上の金融商品の識別、各金融商品の価値の程度、および該ディーラーが自身のポジションの1つ以上の金融商品がマッチされることを望むカウンターパーティー金融商品の価値の値域のインジケーションを含む、こと、ディーラーにより入力されたポジション間の一連のマッチを識別するために該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化をコンピューター化されたマッチングエンジンにより執行することであって、該マッチングの最適化は、該金融商品の識別、該金融商品の価値、およびマッチの各パーティーが債権がマッチされることを望む表現された該価格の値域を含むマッチングの基準を基に、ディーラーの買いポジションとカウンターパーティーディーラーの売りポジションとをマッチングする、こと、および該マッチングの最適化により識別された該マッチにより生成されたカーブリスクを低減するための各ディーラーのための1つ以上のヘッジトレードを、該一連のマッチから、ヘッジ算定モジュールにより算定することを含む、方法。項目36上記項目のいずれかに記載の方法であって、各ディーラーにより要求される前記ヘッジトレードは、前記マッチングの最適化後の該ディーラーの集計リスクポジションを基に算定される、方法。項目37コンピューター化された債権トレーディング方法であって、該システムは、トレードされる債権のポジションを複数のディーラーからコンピューター化されたマッチングシステムで受け取ることであって、該債権のポジションは、1つ以上の債権の識別、および各債権の価値の程度を含む、こと、ディーラーにより入力されたポジション間で一連のマッチを識別するために、該複数のトレーダーからの該受け取られたポジションにマッチングの最適化をコンピューター化されたマッチングエンジンにより執行することあって、該マッチングの最適化は、買いポジションと売りポジションとをマッチングし、かつ、該債権の識別および該債権の価値に基づく、こと、および該マッチングの最適化により識別された該マッチにより生成されたカーブリスクを低減するために、各ディーラーのために、該一連のマッチから、取引所でトレード可能なマーケットでの1つ以上の先物のトレードをヘッジ算定モデルにより算定することを含む、方法。項目38上記項目のいずれかに記載の方法であって、各ディーラーにより要求される前記ヘッジトレードは、前記マッチングの最適化後の該ディーラーの集計リスクポジションを基に算定される、方法。摘要カーブリスクを低減するためのシステムおよび方法債権のマッチングシステムは、マッチされる債権を識別するポジションであって、債権のPVPB、およびディーラーがマッチする債権に容認することを望むPVBPからの逸脱のパーセンテージのインジケーションを含むポジションをディーラーから受け取る。マッチングエンジンは、ラン中にできる限り多くのポジションをマッチするためのマッチングの最適化を執り行い、次に、異なる満期日を有する債権をマッチングすることにより生成されるカーブリスクを低減するための一連のヘッジトレードを各ディーラーのために算定する。ヘッジトレードは先物取引所のような流動的な外部マーケットで執行される。債権のポジションをマッチし、ヘッジする電子システムを記述する前に、債権トレーダーが最小化することを望むトレーディングのリスクの性質を理解することが有効である。債権トレーディングは3つの主要リスク、アウトライトリスクまたはディレクショナルリスク、信用リスクまたは発行体リスク、およびカーブリスクを伴う。アウトライトリスクは、市場変数へのトレーダーのエクスポージャーであり、信用リスクは、債権が満期になる前に発行体が債務不履行になることのリスクを指し、そしてカーブリスクは、マーケットレートの不利なシフトのリスクを指す。このシフトは、異なる満期日を有する同等の債権の中でイールドYieldが変わることに起因するイールドカーブの平坦化または急傾斜化の原因になる。イールドカーブがシフトするとき、最初のイールドカーブ上に最初は値付けされていた債権の価格は、変化する。カーブが平坦化する場合、長期および短期金利間のスプレッドは狭まり、価格はそれに応じて変化する。カーブが急傾斜化する場合、長期および短期金利間のスプレッドは広がり、長期債権の価格は、短期債権に対して相対的に下落する。様々なタイプのトレーディングのリスクを理解する債権ディーラーは、自身のポートフォリオがこれらのタイプのリスクのそれぞれのターゲットレベルに合うように自身のポジションを構成するように試みる。図1は、どのようにカーブリスクが発展するのかという例を示す。ここでは2つの債権、2016年1月4日の満期日を有するドイツ債権DBR、ドイツ政府債権100、およびドイツ債権の満期日の1か月後の2016年2月4日の満期日を有するイタリア債権BTPS、イタリア財務省債権110が示される。この例では、ディーラーは、ドイツ政府債権が、イタリア債権と比較して価値が高騰すると信ずる。その人は、そのため、ドイツ債権を買ってまたは、買い待ちして、イタリア債権を売るまたは、売り待ちする。売られたイタリア債権の量は、いかなるアウトライトリスクをも打ち消すようにPVBPベースポイントの価格値によって重み付けされた量である。理想的には、債権は同一の満期日を有する。しかし、この例では、2016年1月4日に満期になるイタリア債権がなく、売ることが可能な最も近い満期日は2016年2月4日である。ここで、ドイツ債権が5.5のPVBPを有し、イタリア債権が6.00のPVBPを有すると本発明者らが仮定した場合、1億の2006年1月のDBRの合計リスクは、55,000PVBP×数量÷10,000である。スイッチをアウトライトニュートラルにするためには、2016年2月のBTPSのポジションリスクも55,000に等しくなければならない。量は、そのため、9167万となる10,000×リスク÷PVBTに等しい。そのため、2016年1月4日に満期になる1億のDBR債権は、2016年2月4日に満期になる9167万のBTPS債権に等しい。2つの債権の満期は1暦月ミスマッチしている。この相違は、トレードのカーブリスクである。ディーラーは故意に信用または発行体リスクを作り出し、いかなるアウトライトリスクをも作り出さず、カーブリスクを非意図的に作り出した。このカーブリスクを打ち消すためには、ドイツ債権の満期より短い満期を有する別の債権がカーブリスクを等化するために売られなければならない。これは図2に示される。ここでは、ドイツ債権よりも短い満期を有する第二のイタリア債権120がカーブリスクを等化するために売られる。この例では、簡易さのため、それぞれの売り待ちの債権が買い待ちの債権から同一の距離離れるように、第二の売り待ちのイタリア債権が、ドイツ債権よりも1か月短い満期を有することが示される。2つの売り待ちのイタリア債権間の分配は、ターゲット日からの期間、すなわち買い待ちの債券と比較した相対的な満期の差に従って重み付けされ得る。この場合、その重み付けは、ディーラーが、2016年2月4日のイタリア債権と2016年12月4日のイタリア債権を等しい量売るような50対50の重み付けに帰着する。あるいは、各債権の数量の重み付けは、2つの債権のPVBPに従い得る。そのため、2つの債権はターゲット日から等しい距離の満期日を有するが、それらのPVBPが異なる場合、重み付けはそれらのPVBPに従う。満期日およびPVBP両方の組み合わせも使用され得る。実際には、カーブリスクを打ち消すために選択された債権は、ランの時点で最も流動的であるとみなされる債権である。それは、これらの債権がトレードされる最大の可能性を有する債権であるためである。これらの債権は、通常必ずしもそうでないが2年、3年、5年、および10年の基準銘柄である。トレーダーは、カーブリスクを打ち消すために必要なオフセットトレードを成就するが、トレーダーは、それでも、それらのトレードをマーケットが執行することが可能であることに依存する。マッチするトレードが見いだされない場合、リスクはオフセットされない。そのためトレーダーは、自身に利用可能な最も流動的な商品でオフセットしようとする。この簡単な例では、トレードは、1つの政府債権に対して別の債権ドイツに対してイタリアがトレードされる発行体リスクトレードである。実際には、ほとんどのディーラー間トレードは、債権のポジションが先物のトレードでヘッジされるベーシストレードである。現在は、債権のトレードが、反対方向の単一の先物のトレードでヘッジされることが現行の慣習である。特定の債権をヘッジするために使用される先物は、公的に利用可能なデータに基づく。本発明の1つの側面によると、電子システムは、図2に関して記述された態様で、ヘッジ商品、例えば、2つの先物契約に基づくカーブのヘッジングを提供する。そのため、先物契約の重み付けは、先物の満期日および/または先物のPVBPに基づき得る。先物は、実際には存在しない理論上の債権とみなされ得る。先物は、所与の未来の時間での実際の債権の代理でもある。代理の債権は受け渡し最割安銘柄CTDと呼ばれる。先物を指すとき、PVPB、満期、および発行体のような理論上の債権のパラメータ、またはCTDのパラメータのどちらでも使用できる。ここで、発明を具現化するシステムが記述される。図3および図4は発明を具現化するシステムの側面を示す。図3は、ディーラーがヘッジすることを望み、図4に示されるシステムに提出されるポジションの一覧を示す。システムは、トレーダーA~Eが接続されているセントラルマッチングエンジン200を含む。マッチングエンジンは、適当なマッチングソフトウェアを実行するいかなる適切なコンピューターシステムであり得る。シンガポールのRESETPTELimitedによって操業されているRESETマッチングシステムは一例である。トレーダーA~Eは通常のパソコンであり得るトレーダー端末210A~Eを介してマッチングエンジン200とコミュニケーションし得、コミュニケーションはインターネットを介して、または専用のコミュニケーションネットワークを通してされ得る。トレーダーによって送られるポジションの一覧は、ウェブページを介して、または電子メールとして、もしくはシステムに自動的に入力されるある他の便利なフォームで送られ得る。あるいは、ポジションの一覧は、受信時にマッチングエンジンに手動で入力されるファックスによってマッチングエンジンに送られ得る。図3は、ディーラーがトレードすることを望むポジションを入力するディーラーシート300を示す。マッチングエンジンは特定された債権のために特定された時間にランを執り行う。左側上部隅のパネル310からわかるように、ラン識別エリアは、債権が関連するランの日付Rundateと共に、商品Product、この場合政府債権Government、および通貨またはマーケットセクターCurrency/sector、この場合ユーロ圏Eur、をリストアップする。ディーラーDealerおよびディーラーが代表する銀行Bankも表される。ラン識別エリアの下は、ディーラーによってリストアップされた債権をヘッジするために使用され得る先物のリスト330を含むマーケット参照エリア320である。現在、先物は好まれるヘッジ商品であるが、他のヘッジ商品が使用され得る。例えば、債権はヘッジ商品として使用され得る。この場合、3つの先物、2011年6月の満期日をそれぞれ有するBund、Bobl、およびSchatzが、ヘッジ商品としてリストアップされている。価格Priceは先物Futureの横にリストアップされている。リストアップされた3つの先物は、ヨーロッパ政府債権マーケットで最もアクティブにトレードされる確定所得有価証券であり、そのため、それらは非常に流動的であるため、ヘッジすることに理想的に適する。これらは、ヘッジのための適切な先物の単なる例であり、他のものが適当に使用され得る。マーケット参照商品エリアの下は、利益および損失のマネジメント、ならびにカーブ値域Curverangeパネル340であり、カーブ値域パネルの値はディーラーによって定義される。これらは後に記述される。ディスプレーの左側メイン部分350には、ディーラーがトレードすることを望む債権のリストが与えられている。本例では、リストは、このマーケットセクターでマッチされ得る全債権が含まれ、ディーラーは、ポジション縦列360に、自身がトレードすることを望むいかなる所与の債権の量を入力する。各債権のPVBPは縦列370に、価格は縦列380に示される。ディーラーのマークまたはターゲット価格は、縦列390にディーラーによって入力される。ディスプレーの右側には、ディーラーの戦略的トレードStrategicTradesがパネル410にリストアップされている。このパネルは2つの部分、スイッチSwitch420およびバタフライButterfly430、に区分されている。これらのセクションにリストアップされている債権は、ディーラーが共にトレードすることを望む債権、すなわちリンクされたオーダーである。スイッチは、1つの債権を買うことと別の債権を売ることを伴う。ディーラーは、トレードの1つのレッグだけを完成することを所望せず、そのためシステムは、両方の部分を執行するか、どちらも執行しない。スイッチパネルは、2つの債権を識別し、ディーラーが1つの量だけを入力することを要求する。システムはその債権のPVPBを知っているため、システムは他の債権の必要な量を自動的に算定し得る。図3にリストアップされた1番目のスイッチには、ディーラーは2011年4月15日のPGB3.2債権の量100,000を入力し、ペアのもう一方の債権、2011年4月7日のDBR5を入力する。ディーラーのスプレッドシートは、次に、自動的に、56,739の量の2011年4月7日のDBR5債権が売られることが要求されることを算定する。ディーラーは、スイッチの横のボックス440をチェックすることによって、分割されたトレードSplittradeが容認できることを表し得る。これは、ディーラーがスイッチの両方のレッグが共にトレードされることを好むが、スイッチが作り上げられない場合、1つのレッグのトレードが容認できることを表す。バタフライパネル430は、スイッチパネル420と本質的に同一であり、トレードを分割するオプションをも有する。バタフライは、メインボディのトレードと、満期日の点から見て両側にある2つのウィングを含む。そのため、1番目に示されたバタフライでは、ボディは2012年7月15日のRAGB5の50,000の買いであり、ウィングはそれぞれ2012年4月7日、2012年10月31日の満期日を有する債権の売りである。ウィングは、マーケットの慣例に従って50対50でリスクに対して重み付けされている。スイッチの例のように、ディーラーはボディトレードの量を入力し、ディーラーのスプレッドシートは、PVPBからウィングのトレードに必要な量、および、この場合、重み付け率を算定し、これらのポジションがシステムにロードされるときに、これらはもう一度、正確な算定を確実にするために検証される。好ましくは、ディーラーにより記入されれば、シートは電子メールを介してマッチングエンジン200に送信される。マッチングエンジン200では、自動的にポジションがシステムに入力され、メモリ220に保存される。この自動ローディングは検証ステップを含み、検証ステップではマッチングエンジンの一部を形成する検証モジュール230はスプレッドシートのデータが正確な位置および正確なフォーマットで入力されていることを検証するために検査する。例えば、債権のボリュームを表現するための慣習はマーケット間で異なり、千の倍数で表現され得る。図3では、一番目のポジションは25,000とリストアップされており、この慣習の下では、25,000,000のボリュームに相等しい。データが検証され、ロードされたとき、マッチングエンジンの一部を形成する確認モジュール240は、保存された基準に対して確認テストを執り行う。好ましくは、ポジションはマッチングエンジンに直接入力される。以前に言及された電子メールの例では、ポジションのスプレッドシートはシステムからディーラーに送られ、完成されたスプレッドシートがディーラーにより返送される。スプレッドシートのデータはシステムが既知のフォーマットであるので、ポジションデータは自動的にスプレッドシートから抽出され得、システムに保存され得る。あるいは、ポジションは、ウェブページを介して、またはインターネットポータルを通してもしくはサードパーティーのポジション保持システムを通して直接入力され得る。ディーラーは、銀行のインフラを通してサービス提供者に情報を送り得る。ランは、典型的に数週間に一回起こるが、商品による。最初に、ランは、異なるトレーダーにより入力された、参加者に対して差し引きされ得るポジションを、マッチングモジュール250を介してマッチしようとする。そのため、所与の債権の量を売ることを望む1パーティーは、同一の債権を同一量買うことを望む別パーティーに対して差し引きされ得る。実際には、量はしばしば同一ではなく、マッチングエンジンはマッチングプロセスを最適化する。ランの時間が近づき、ディーラーが自身のポジションを入力するにつれ、マッチングエンジンは、連続でマッチングプロセスを実行し、ポジションが更に入力されるにつれてマッチを更に精錬する。マッチは、例えば、3時間か4時間の期間にわたって、または、大きいランでは、最長7時間か8時間の期間にまでもわたって複数回実行され得る。この時間中は、可能性のあるマッチされたオーダーはモニターされる。最適化プロセス中は、マッチングエンジンは、全ポジションを見て、反対ポジション間のマッチを可能な限り多く成立させようと試みる。最適化アルゴリズムは、トレーダーがポジションシートを入力したときに開始し、数回執り行われ、更にポジションが入力されると再度執り行われる。最適化アルゴリズムは、成立させ得る全ての可能であるマッチおよびマッチの組み合わせを見て、可能な限り多くのポジションを差し引きする最善のマッチの組み合わせが決定される最終ステージに到達する。マッチングプロセスは2人以上のディーラーがポジションを入力したときに始まり、新規のポジションが入力されるにつれ何度も実行される。ランは、完了するのに数時間かかり得る。最適化プロセスが完了すれば、リスクは集約され、基準銘柄/先物の相当物で表現される。このタスクは、図4のヘッジ算定モジュール260により執り行われる。ヘッジが次に執り行われる。最適化は、アウトライトニュートラルであるため、いかなるカーブヘッジもニュートラルとなる。以前に言及されたように、ヘッジ商品は先物でないものであり得、この場合、コミュニケーションはヘッジ商品に適切なマーケットとされる。実際には、ヘッジするモジュールは、直接マーケットとコミュニケーションしないものであり得るが、マッチされたポジションおよびヘッジの詳細についてサードパーティーにコミュニケーションする責任があり得、サードパーティーは、次に、必要なトレードの作り出しおよび執行を手配する。再び図3を参照すると、ディーラーは、スプレッドシートのフィールド400にカーブ値域制限を入力し得る。このカーブ値域制限は、パーセンテージで表現され、最適化プロセスが2つの債権を共にマッチすることにおいて、マッチが一致しなければならない程度を表す。他のパラメータが使用され得るが、パーセンテージは、好ましくは、債権のPVBPのパーセンテージである。このことは図7に関連してさらに説明される。カーブ値域プロセスは、マッチングエンジンによるマッチングおよび最適化アルゴリズムの執行前にインプリメントされる。図3から明白であるように、ディーラーのポジションは、各債権のPVBP、およびディーラーのポジション内にある全債権において同一である、ディーラーにより提供されたカーブ値域を使用して、システムにロードされる。この情報からマッチングエンジンは、可能であるトレードのペアを算定し得る。あるいは、個別の債権または債権のグループのために個別のカーブ値域が特定され得る。図5は、ディーラーが10のカーブ値域を入力した例を示す。3つの債権を考慮する。債権1は4のPVBPを有する。その債権のカーブ値域は、そのPVBPの両側へ10、すなわち3.6-4.4、である。そのため、債権は、反対にポジショニングされ、3.6-4.4間のPVBPまたはPVBP値域オーバーラップを有する債権とマッチされ得る。そのためカーブ値域は、ここではPVBPによって表現された、ディーラーがマッチを達成するために容認する準備のあるミスマッチの量の表現である。債権2は、4.5のPVBPを有し、そのため4.05-4.95の値域を有する。債権3は、5のPVBPおよび4.5-5.5の値域を有する。この例では、3つの債権は、全員が同一のパラメータを使用する同一のディーラーであり得るが異なるディーラーにより入力されている。図5は、3つの債権およびそのPVBP、ならびに3つの債権のカーブ値域を示す。債権1および債権2はオーバーラップし、債権2および債権3もオーバーラップすることがわかる。そのため、マッチングエンジンは、ペアが値域の一部を共通して有するため、債権1と債権2および債権2と債権3の間で可能であるペアリング、または可能性のある取引を成立させ得る。これらのペアリングは、債権2が最大限のポジション、または提供された量までだけ使用され得るために、条件付きである。そのため、提出するトレーダーにより提供された債権2の、合計で最大限の量になる両ペアの部分的トレーディングがあり得る。あるいは、最大限の量は、他のペアリングがもう利用可能でないように、1つのペアリングでトレードされ得る。1つのペアリングで債権2の全ボリュームがトレードされない場合、残りはもう一方のペアに利用可能である。そのため、いかなる特定の債権において、マッチは、債権の最大限まで1つより多くの他のポジションとされ得る。そのため、各ポジションは、債権のPVBP、およびディーラーにより提供されたカーブ値域を使用して作り出されるPVBP帯域を有する。示された例では、ディーラーにより提供されたカーブ値域は、ポートフォリオ内の全債権において同一である。しかし、同一である必要はなく、所与の債権または債権のグループに個別のカーブ値域が提出され得る。この帯域は、ポジションをヘッジするために使用され得る他の債権を定義し、全ての可能性のあるペアリングは全ディーラーへの最適な結果を算定するためにシステムに入力される。これは、カーブリスクをディーラーが予期していたより大きくないことを確実にする利点を有する。そのため、マッチングエンジンにより見いだされた可能であるマッチの数は、ディーラーにより自身のポジションと共に入力されたカーブ値域に依存する。以前に説明された理由により、マッチングエンジンは、全ては執行できない多くのマッチを成立させ、最適化プロセスは、マッチされないままにあるポジションの数を最小化しようとするか、ランの終わりの時点で、取引されたボリュームを最大化する最善の可能であるマッチのセットを決定しようとする。マッチを成立させるために、カーブ値域が両方の債権のために選択されることは必要でない。例えば、1つの債権が10に選択されたカーブ値域、および4のPVBPを有する場合、値域は3.6から4.4である。ディーラーにより選択されたカーブ値域を有さず、PVBPが値域内にある、たとえば4.2である、債権とこの債権はマッチされ得る。別の債権を識別するために次に使用され得る値域を確実にするために、単一のカーブ値域がディーラーにより特定され得、カーブ値域は、1つの債権に、満期がより長いまたはより短い債権であろうと、またはPVBPがより高い/より低い債権であろうと、適用され得る。これは、カーブ値域がより低いPVBP債権にだけ適用される場合、例として、債権1は、4のPVBPとともに10のカーブ値域を有する。このポジションは、この値域内の債権、例えば、4.2のPVBPを有する債権2でヘッジされ得る。債権2は、次に、別の可能性のあるトレードに使用され得、3.78-4.62の値域を作り出し得るが、他の債権は4.2と4.62の間のPVBPの絶対値を有さなければならず、債権2はより短い満期の債権でなければならない。最適化が行われ、リスクが集約され、基準銘柄/先物の相当物で表現されれば、カーブをヘッジするプロセスが行われる。このことは図6および図7を参照に説明される。図6は、買い待ちの債権Aを示し、債権Aは、異なる満期日を有する売り待ちの債権Bとマッチされる。2つの債権のトレードは、差し引きされた2年、5年、および10年のリスクポイントとして表現される。2つの債権のトレードから結果として生じるカーブリスクを排除するために、緑で示された3つのトレードが執り行われる必要がある。これらはすべて先物トレードであり、2つの債権トレードもアウトライトニュートラルであるように、アウトライトニュートラルである。各債権には、満期日の前および後の両方に先物トレードがある。しかし、債権の日付の間の2つのトレードは、単一のトレードに集約され得る。ランにカーブ値域がない場合、図7に示されるように1つ以上の先物でヘッジされる1つの債権のトレードをする可能性しかない。もっとも、PVBPか、または満期期間のどちらかの点で債権と先物が完全にマッチしたときには単一の先物のトレードのみあり得る。カーブのヘッジは、マッチングの最適化が行われた後に算定される。マッチングは、PVBPおよびカーブ値域により、相互に対してそれらのポジションからトレードすることに結果する。結果として生じるカーブリスクは、次に、一連の先物のトレードによりヘッジされる。マッチングエンジンは、カーブへの影響に関わらず、可能な限り多くのポジションをマッチする。ディーラーがカーブ値域を特定しないことを選択する場合、エンジンには執行のための未加工ポジションデータのみが送られる。それぞれの可能性のあるトレードは、それらの基準銘柄の相当物に分類される。基準銘柄は、考察されたように、カーブをヘッジするために最も適切であるとシステムがみなし、好ましくは、その特定の債権のカーブ上で最も流動的な商品である,トレードをヘッジする他の債権または先物であり得る。それぞれの可能性のあるトレードは、可能性のあるトレードからのリスクを制限するであろう2点によりディスプレーされる。基準銘柄の相当物は全ての可能性のあるトレードにわたって差し引され得、各基準銘柄に単一のトレードを与え、全ての可能性のあるトレードからほとんどのリスクを打ち消す。異なる債権が、同一の先物を使用してヘッジされ得、先物がトレードされるマーケットによっては、利用可能な先物が限られた数しかないために、ヘッジ商品が先物である場合これは特に有効である。カーブをヘッジするプロセスの例は、図8に示される。第一縦列400には、異なる満期日を有する、全てDBR債権である、3つのトレードを示す。一番目のトレードは100,000,000の売りマイナスサインにより表される、二番目は100,000,000の買い、そして三番目は50,000,000の買いである。一番目のトレードに対してヘッジするためには、第二および第三基準銘柄の2つのプラス500の基準銘柄のトレードがなされ、これらは1月18日の日付の両側への同様な買いトレードであり、二番目のトレードは第一基準銘柄のマイナス800のトレード、および第二基準銘柄のマイナス200のトレードによりヘッジされ、そして三番目の債権のトレードは、第二基準銘柄のマイナス100のトレードおよび第三基準銘柄のマイナス300のトレードによりヘッジされる。そのため、3つの基準銘柄のトレードは、第一基準銘柄のマイナス800の要求、第二基準銘柄のプラス200の要求、および第3の基準銘柄のマイナス200の要求を提供するように差し引きされ得る。これらのトレードは、図4に示されるように、適切な先物マーケットで執り行われ、トレードの結果は、マッチングエンジンに伝達され、そして、次に、トレーダーに伝達される。トレードは、システムにより提供されたトレード情報を基に、システムから離れた場所から、作り出され得、執行され得る。トレードはシステム自身によって執行されない場合もある。以前の考察からわかるように、各債権のポジションは、各債権のポジションに対して執行された2つの先物を有する。以前に言及されたように、先物の重み付けは、PVBPか、または満期日に基づき得る。重み付けは、元本を対応する先物に配分することに使用される。適当に重み付けされた元本の量が知られているので、ヘッジされる量は先物契約の数に変換され得る。1つの好まれる実施形態では、システムはマッチおよび差引されたヘッジを算定するがそれらの執行の責任はない。システムは、要求されるトレードの詳細をサードパーティーに、トレードの作り出しおよび執行のために送り得る。あるいは、システムは、執行の責任があり、その場合、システムはトレードを執り行わせる。ヘッジが先物であるヘッジトレードの場合、トレードは取引所で成立しなければならない。ヘッジが債権の場合、トレードはOTCマーケット店頭市場で執り行われ得る。以前に考察されたように、最適化プロセスは、トレーダーにより新規のポジションが追加されると何度も実行される。マッチングの最適化が実行される度にカーブのヘッジおよび差し引きも算定されることは、好まれるが必須ではない。後に続くランは、以前のランの結果を足場にし得るが、各ランが以前の結果を放棄し、最善のマッチが成立する可能性を最大化するために再スタートすることが好まれる。記述された実施形態の多くの変形体は可能であり、添付の特許請求範囲に定義される発明の範囲から離れずに当業者が思いつく。"