【市值管理】交易所大数据神器： “市值管理”背后猫腻无所遁形
监管层打击以“市值管理”为名的操纵股价行为有了新的利器，大数据分析之下原本难以捕捉到的“老鼠仓”和“抢帽子”把戏已无所遁形。
2014年5月8日，国务院发布新“国九条”中明确提出“鼓励上市公司建立市值管理制度”，此后一年多来，以做大市值为导向的价值管理如火如荼，上市公司、中介机构等言必谈之。
然而市场各方对市值管理概念不一，滥用市值管理概念的现象随处可见，甚至出现了以市值管理为名，掩盖违法违规行为的做法，这助长了今年上半年以来股市大幅波动。
目前上交所和深交所各有一套证券交易监控系统，主要就是分析各种看似杂乱而无关的分散信息，利用各种算法将数据进行自动关联、聚类、分类和重排，寻找各种违规交易的蛛丝马迹。
博时基金马乐的落网，正是依靠大数据“捕鼠”第一单。华尔街见闻此前曾报道，利用大数据手段，证监会今年6月披露了六类市场操纵行为涉及12起异常交易类案件，其中即包括制造、利用信息优势，多个主体或机构联合操纵股价以及在公募和私募等不同资管产品及其他主体之间通过价格操纵，输送不当利益。
据《财新》报道，大数据筛查“老鼠仓”基本原理是通过设定算法模型，把基金或资管账户的交易数据与全国上亿账户的交易行为进行比对，如果交易品种、时间等指标高度相似，可疑账户自然会浮出水面。该所近两年运用大数据分析系统向证监会上报的案件线索，立案率接近100%。
“小到一秒钟大到几个月甚至一年，都要精密分析；有的时候还需要层层缩小数据挖掘范围……如果‘老鼠仓’是利用多个账户操作，则需要更高级的算法。”
一位接近监管层的人士还透露，上交所今年4月曾配合证监会开展过一次打击以“市值管理”为名进行市场操纵的专项行动，大数据再一次大显身手。由于此类违规行为隐蔽性强，数据挖掘工作的难度和强度要比一般的内幕交易案线索发现大得多。但从最终的反馈情况看，通过大数据分析上报线索的准确度相当高。
由于大数据甄别的海量数据处理能力，过去一些难以发现的内外勾结交易也浮出了水面，而“抢帽子”游戏就是尤为突出的一个难点。
所谓“抢帽子”交易是指证券公司、证券咨询机构、专业中介机构及其工作人员，买卖或者持有相关证券，并对该证券或其发行人、上市公司公开作出评价、预测或者投资建议，以便通过期待的市场波动取得经济利益的行为。
而深交现行的第四代监察系统，就针对这类操控，专门上线了基于大数据技术的智能分析系统。
据财新报道：
在仿效了美国金融业监管局（FINRA）的SONAR系统后，深交所多个部门合作开发了基于中文文本挖掘的数据分析技术，这套技术还能进行相似度、集中度和关联度等语义分析。现已经在“抢帽子”交易、网络信息监控、文本信息收集与智能分类等多个领域得到应用。
深交所的监察系统共设有204个报警指标、300项实时和历史数据类别，能实现60多项专用调查分析功能，全天可处理超过1亿笔以上的成交记录，峰值处理能力达2.5万笔/秒，可在线保存20年以上的明细和统计数据，存储量可达40TB。每一个投资者从开户的第一天起，其所有的委托、成交、托管等交易数据都会纳入监察系统的监控范围。
事实上在经历了今年夏季股灾之后，监管层对于股价操纵打击力度不断增强。据华尔街见闻报道，继11月初破获私募巨头徐翔内幕交易，以及伊世顿股指期货操纵大案后，监管层突击检查了嘉实、长盛等知名公募基金。
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