揭秘證監會大數據“捕鼠”系統

徐翔不是個案，只是體量大了點。

　　2014年內，證監會全年罰沒款4.68億元；而過去的兩個月，證監會9、10月份開出的罰單總額已是2014年全年罰沒規模的近10倍。

　　盡管二級市場陰晴不定，但監管層的執法利劍始終高懸。利劍背后，證監會已經擁有了“利器”！

　　今年春季，在亞洲博鰲論壇上，謝平與朱云來的一段對話，無意間暴露了證監會的秘密。

　　謝平：證監會用大數據，最神奇的地方是抓內幕交易用得特別好。因為這是封閉的系統，交易所的開戶、交易完全是可操作的，設計了軟件爬蟲，爬蟲是晝夜工作的，效率很高。根據數據的相關性自動就找到哪些人在內幕交易，這不是人工做的，而且準確率非常高。每一次股票的變動，炒股的人的身份證號碼、相關朋友、親戚，再找到這個人有沒有電話聯系，一下子就找到了內幕交易，原來人是查不過來的，現在能查出來的。

　　朱云來：早就應該這樣做的，不是什么新的。

　　謝平：原來沒有，原來這個軟件沒有設計出來。

　　朱云來：三十年前就可以做。

　　謝平：而且軟件可以自動學習、自動提高水平，這就很神奇了，也許他們引進了一些技術。但是無論如何，數據是基礎?，F在數據越來越多了，基礎就越來越好了。

　　媒體按圖索驥，找到了北京一家大數據公司，他們為證監會研發了一套能夠精準判斷市場行為的系統，對于制造開盤價、盤中對倒、老鼠倉等違規行為有著準確的判斷。

　　其實，早在2013年來，上交所開展了打擊“利用非公開信息進行交易”的“捕鼠行動”，市場監察部依托數據倉庫，創造性地開展大數據應用，建立多種數據分析模型，深度挖掘，尋找案件線索，通過鎖定基準日、篩查高頻戶，結合賬戶開戶、歷史交易情況等，確定嫌疑賬戶，將一只只“碩鼠”抓出來。

　　原博時基金經理馬樂案被稱為“大數據捕鼠第一單”。該案中，馬樂利用其擔任基金經理的信息優勢，投入本金300多萬元，操作3個股票賬戶，通過臨時購買的不記名電話卡下單，先于、同期或稍晚于其管理的基金賬戶買入相同股票76只，累計成交金額10.5億元。幫助監管部門鎖定這3個涉案賬戶的，正是大數據監測和分析。

　　證監會大數據系統結構？！

　　上交所和深交所各有一套證券交易監控系統，系統集成了交易、登記、結算數據和上市公司、證券公司等相關信息。上交所異動指標分為4大類72項，敏感信息分為3級，共11大類154項；深交所建立了9大報警指標體系，合計204個具體項目，其中包括典型內幕交易指標7個，市場操縱指標17個，價量異常指標15個。交易所針對老鼠倉等交易行為還建立了專項核查和定期報告制度。

　　曾在交易所從事信息挖掘的研究人員李川(化名)稱，“交易所有兩套分析系統，分別針對網絡上可以公開獲得的信息和交易所內部各賬戶的交易信息，這些都屬于大數據?！彼榻B說，大數據捕鼠大致分三步：首先是通過對網絡信息和交易數據的分析挖掘出可疑賬戶，其次通過分析交易IP、開戶人身份、社會關系等進一步確認；最后進入調查階段。

　　在交易所博士后站點每年進駐的博士里，都會有兩三個人專做與數據挖掘有關的工作。深交所總經理宋麗萍曾說，“原來就是通過交易數據來監控，現在文字的東西多了，信息多了，必須把它連在一起，這就需要文本挖掘的技術，構建市場監控綜合數據模型?！?/span>

　　采集哪些信息？！

　　近期查處的案件顯示，涉案人員及機構日益復雜，違法行為越來越隱蔽。從事內幕交易的人員，除了內幕信息知情人、知情人親友等關系密切人員外，還涉及知情人的司機、校友、客戶、原同事等較為外圍的人員。利用未公開信息交易行為也從交易環節向上下游蔓延，涉及證券公司、保險資管、商業銀行等。行為人大量使用親屬賬戶和無身份關聯的他人賬戶，且開始使用融資賬戶。

　　當然，如果銀行對賬單、公安部門的戶籍數據等各種有用信息也能實現跨部門共享，老鼠倉就會更容易、更快被發現。

　　此外，從理論上講，大數據不但能自我學習，很快掌握新的破解方式，甚至還可以預測老鼠倉的發生。