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揭秘证监会大数据“捕鼠”云平台系统(附:内幕交易员作弊心理,平常得可怕)

发布时间:2016-08-02 13:12 来源:互联网 点击:

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这种一线数据库的运作在此前大多运用于个股异动信息监测上。首先是对于异动指标的建立,比如上交所异动指标分为4大类72项,敏感信息分为3级共11大类154项;深交所建立了9大报警指标体系,合计204个具体项目。

深交所监察系统即可同步实现超过204个报警指标、300项实时与历史统计查询、60余项专用调查分析、100多种监管报表监测分析等功能,每年处理的各类实时报警信息14万余次,平均每个交易日处理报警600余次。值得注意的是,这些指标并非一成不变的,而是根据各个时期的交易特征提炼出来的,会做及时的调整。

而此前的交易所数据应用流程通常是先发现个股触动异动指标,随之核查该公司是否有特殊信息公布,以及与之相关的可疑帐户锁定。比如有从未交易过该股票的帐户进行交易,而交易时间是在公司发布重组、高送转等利好消息之前等。随之,这种便成为线索,按照一定程序报送至证监会,证监会决定是否立案。

这个时期内,其实也有过发掘“老鼠仓”的案例,比如第一例券商从业人员老鼠仓案中,交易所就是通过日常监控发现一只股票交易异常,涉及数个帐户与一家券商自营帐户之间的“诡异”交易,随之锁定与之相关的分布在全国各地的9个帐户,最终上报启动立案调查。

云端“捕鼠”启动

而这种集中个股异动上的大数据应用,步入2013年之后,正式延伸到“老鼠仓”线索挖掘范围。这个起点是2013年4月份,上交所市场监察部监控显示,严某等三个个人A股账户与博时精选基金账户交易股票存在很高的趋同性,共涉及股票29只。作为重要线索,上交所将其上报中国证监会,随后证监会稽查局将线索移交深圳稽查局调查。

最终如同市场所熟悉的,这就是博时基金原基金经理马乐涉嫌“老鼠仓”案的起源。

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