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老鼠仓查处之变,大数据揪出多名基金经理

作者: 财经  发布:2019-11-14

ca88 1方丽/制表

  央广网财经北京5月20日消息(记者王梦妍)今年3月开始,中邮基金、汇丰晋信、华宝兴业、海富通等相继被曝出涉嫌老鼠仓被查。如今,前公募基金冠军王亚伟在华夏基金[微博]任职期间管理的“华夏大盘精选”再次被证监会[微博]调查,将这股“捕鼠风暴”推至风口浪尖。

  利好消息发布前买入股票,交易所超级电脑随之启动监控

  杨颖桦

  那些年被“老鼠仓”拖下水的基金经理  

  一边是公募基金群发的老鼠仓事件被炒得沸沸扬扬,另一边包括太平资管、国寿资管和平安资管也被传出内藏“硕鼠”。其中,平安资管原投资部负责人张治民的名字被直接点出。

  近日,多名基金经理被要求配合监管机构协助调查。和以往多因内部举报不同,此次被发现交易异常有“老鼠仓”嫌疑的基金经理是被交易所的大数据系统扫描出来的。

  “老鼠仓”的监控防范与查处,一直都是监管难题。

  2006年至2007年操作“王法林”账户买卖“太钢不锈”和“柳钢股份”股票

  据悉,除了基金、险资被大力度调查外,券商也被卷入其中。券商资管做投资的历史比基金公司还要长,在大数据排查的升级下他们也难以置身事外。以此看来,老鼠仓案的排查已在整个资管行业铺开。

  基金经理协助调查,尚无人被带走

  一位证监会人士就曾经对21世纪经济报道记者指出,对公募基金公司与从业人员内幕交易的查处存在一定的难度与盲点,这些机构的人通常都比较懂法律,通常在程序上做得很“完善”。

  中国基金报记者 付建利

ca88,  基金老鼠仓的利益链形成之路

  据北京青年报记者了解,被证监会要求协助调查的多名基金经理,来自上海和深圳两地的基金公司,且主要从事股票投资。目前有媒体表示这一传闻已经得到了监管机构的证实,表示此次调查是监管当局例行调查,没有人为此被带走,而是有部分人需要协助调查,但调查结果有哪些异常情况尚无准确消息。

  然而,2013年的马乐事件开启了“老鼠仓”稽查的新变化。从此,传统的人工对比对抗“硕鼠”,开始走向“云端”稽查的现代化精细分析,这或也是近期老鼠仓查处频现高潮的原因所在。

  在监管层持续推进的老鼠仓抓捕行动中,大数据发挥了巨大威力,而其中一大指标,就是实时、动态监控基金重仓股变动频率和相关账户的拟合度,一旦这一拟合度超过一定比例,大数据系统就会自动“报警”,相关账户被列入可疑账户。中国基金报记者获悉,为遏制基金行业的老鼠仓行为,监管利剑频出,在已被发现的可疑账户调查中,地方稽查局也发挥了重要作用。

  老鼠仓往往是券商分析师将从上市公司调研出的非公开消息卖给基金公司研究员,基金公司研究员会通过市场报告像市场释放利空消息,基金经理、交易员、包括上市公司高管等获利人群低位先行买入,再通过所管理基金的资金将股价拉升,之后获利人群再率先出逃,由此形成了整个老鼠仓利益链。

  但截止到目前,仅有汇添富基金公司证实,一名基金经理被要求协助调查。除此之外,受到相关传闻困扰的基金公司还包括东吴、中海基金。目前中海基金已经否认有人被调查。

  “我们的大数据监管现在其实做得很好,都快赶上淘宝的大数据了,能够瞬间比对出账户关系,交易偏好和逻辑,是个‘神器’。”一位接近交易所人士对记者指出。

  实时监测基金重仓股

  “大数据”出场 成资本市场神探利器

  据悉,这次大数据查异常共揪出了几十个账户,但监管机构真正决定异议核查还是让上海基金业极为震惊。据北青报记者了解,是否存在内幕交易目前还无法定论,但基金经理违规炒股可能会被发现不少。

  捕鼠“神器”

  大数据被应用于证券监管之后,不仅查出了部分基金经理的老鼠仓行为,一些可疑账户也无所遁形。据透露,大数据监测系统针对基金的交易行为设置了一系列指标,其中一项是实时动态监测基金的前十大重仓股,监测对象并不是基金定期报告披露的公开数据,而是基金任一阶段前十大重仓股的变动情况。

  有消息称,证监会正是通过沪深交易所的大数据系统把2009年之后的交易数据进行全面比对,于是老鼠仓、内幕交易纷纷现形。大数据技术,俨然已成资本市场上的神探利器。

  神秘“大数据”系统查出交易异常

  “老鼠仓”隐蔽性强,可以从开户、资金、交易等多方面进行规避,难以发现。

  例如,某基金经理某个月份前十大重仓股新买进4只股票,这也意味着必然有4只股票退出基金经理前十大重仓股,大数据就会追查基金经理买入这4只股票的前7个交易日里,是否有相关账户同样买入;同理,也会追查基金经理卖出4只股票的前7个交易日里,是否有相关账户提前卖出同样的股票。如果相关账户的这种买入或卖出行为与基金经理前十大重仓股变动的拟合度超出一定范畴,比如超过70%,大数据系统就会自动“报警”,相关账户就会被列入可疑账户。

  交易所通过先进的大数据大监测系统,发现疑点之后将做相关分析和比对,确认异常的直接向证监会有关部门通报,证监会稽查总队或派出机构稽查部门则介入调查。

  据北青报记者了解,此次协助调查主要是因为交易所发现异常交易数据,随后启动了调查机制。而交易所这套被称为“大数据”的神秘系统外界知之甚少,据了解是借鉴了纽交所和纳斯达克[微博]的监控系统。

  “老鼠仓”的手法也一直在更新与演变。从最早发现的通过第三人账户先于基金建仓前便买入相关股票;到后面发现的采用证券账户多地挪移,账户资金通过亲属、朋友等十余人银行账户多道过桥,并通过MSN或Skype号码下达指令让他人下单等方式。

  一位业内人士告诉中国基金报记者,经上述大数据监测系统对基金重仓股变动和相关账户交易的拟合度监测,上海和深圳均有部分基金交易账户被列入可疑账户。在已经被曝光的“老鼠仓”中,其中一大线索,就是通过大数据监测到的。

  大数据通过数学模型在海量的交易数据中设置了200多个交易监控规则,有几十名监控人员实时监控,一旦出现可疑交易,就会触发监控规则,随即被监管部门锁定,再加以交易记录的调查,交易背后是哪些人或机构在参与,就都一目了然了。

  美国监管机构率先构筑了一套证券监察、新闻分析、市场监管系统,把交易数据、新闻分析等进行打通。这比此前仅仅是市场交易数据监管更为全面,不仅能够比对交易异常,还能够追踪信息泄露等违规事项。

  自2009年2月“老鼠仓”入刑以来,有5件案件共8人被追究刑事责任。事实上,此前的“老鼠仓”查处案件,线索来源多来自于举报与现场突击检查等,或是从其他案件顺延发现线索。这也使得长效的监控防范机制一度难以全面。

  有基金公司监察稽核人士表示,“1000多只基金,重仓股那么多,恐怕很难做到有效的实时、动态监控。”而一位资深基金经理就此认为,在大数据监测系统里,数据再多都不会构成监控难题,技术可以轻易解决,主要是监测指标是否科学、合理。

  目前沪深两大交易所对“老鼠仓”等交易行为建立了专项核查和定期报告制度,交易所可以实现实时监控机制、专项核查机制、联动监控机制、智能化监控机制四位一体的监控体系。

  对于这套自动监管体系,中国的交易所专门派人去学习,并构建了自己的自动检测预警体系。深圳证券交易所总经理宋丽萍曾描述,交易所对异动要实施监控,其中包括200多个异动指标,这些指标不是一成不变的,是根据各个时期的交易特征提炼出来的。任何交易行为、信息发布行为都会留痕,触动设计指标的时候,就会自动报警。如果有投资者在公司还未发布高送转、重组等利好消息之前,首次买入一只股票,随后该股出现异动,深交所会监控此行为且报给证监会,由证监会来决定是否立案。

  然而,2013年的马乐事件开启了“老鼠仓”稽查的新变化。2014年1月8日,博时基金[微博]原基金经理马乐涉嫌“老鼠仓”案已进入审理阶段,深圳市中院已立案,预计今年4月份会有初步结果。

  地方稽查可疑账户

  借助互联网的搜索技术,“大数据”可以将基金经理所提供的所有亲属账户纳入监控,并对与这些账户同时或一定时间上先后买入或卖出的账户进行监控,圈定特定账户是否存在利用未公开信息交易的行为。

  “大数据”监测系统曾挖出马乐“老鼠仓”

  对于案发缘由,有“举报说”、“内斗说”等传言。但根据证监会此前公布的调查细节显示,该案线索来源于上海证券交易所[微博]的日常监控,其通过海量数据筛查比对及时发现了该案线索。

  有业内人士透露,在可疑账户被大数据监测系统发现后,交易所会把可疑账户报告到监管层,监管层随后把可疑账户分配给地方稽查局,指派地方稽查局调查。通常的情况是,哪里出现了可疑账户或涉嫌“老鼠仓”行为,就由监管层或所在地的稽查局调查。

  专家:基金公司股权结构不合理 内控应先行

  在已经披露的“老鼠仓”案件中,和大数据监管最密切的可能是博时基金[微博]经理马乐的“老鼠仓”案。2011年4月12日,有5年证券从业经历的马乐被提拔为基金经理,与余洋共同管理博时精选基金。据证监会后来公布的案情,交易所监管体系在数据扫描时,发现一个10亿元账户重仓的小盘股和马乐掌舵的博时精选高度重合。以此为线索,监管部门发现了一个涉及巨额资金的“老鼠仓”,该“老鼠仓”涉及的股票超过70只。马乐随后被立案调查,“老鼠仓”东窗事发。

  据了解,2013年4月,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。

  值得关注的是,地方稽查局异地督办老鼠仓时有发生。据记者了解,上海两名涉“老鼠仓”基金经理就是由新疆稽查局查办的,中部某省份稽查局也对相关基金公司的可疑账户进行了调查,目前尚无最终结果。

  为何“老鼠仓”较以往如此高频发生?仅是凭借大数据威力得以爆发?基金公司为何概莫能外,均能以“老鼠仓”系基金经理个人所为而逃遁世外?央广网记者就此采访了中国社科院金融所金融市场研究室副主任尹中立,他认为,大数据技术固然重要,但动辄千万的“老鼠仓”案件根源一定在于企业的内控有问题。

  文/本报记者 范辉

  从此,隐蔽性极高的“老鼠仓”便引入了新的调查利器。

  在大数据已经发现的可疑账户中,上海的账户涉及的并非一定是上海基金公司旗下的基金经理,因为深圳、北京或者其他地区的基金公司买卖上交所[微博]上市股票,必须有上交所的交易席位。同理,深圳的账户所涉及的也有可能是上海、北京或其他地区基金公司旗下的基金经理。

  “基金公司的股权结构不是很合理,我认为,受股份制制约,高管和基金经理都是聘任制,这样如何能保证对于风险控制的积极性?”尹中立表示,基金公司的高管和经理应该持有股份,这样对于内部管控的加强以及人本身对于“触红线”事情的规避,都会有积极的作用。现在单凭证监会和交易所的技术手段不断加强,恐怕还会有“魔高一尺道高一丈”的事情发生,从内部解决才是根本。

  2013年陆续披露出一系列公募基金从业人员涉嫌利用非公开信息交易被调查的事件,新的捕鼠‘神器’已经逐渐显示威力。

  业内人士分析,今后查处老鼠仓行为,在监管层的统一部署下,交易所和各稽查局将出现联动监管局面。交易所主要负责大数据监控,各稽查局负责调查可疑账户。这或许意味着各地稽查局在可疑账户的调查方面将投入更多精力,拥有更大的自主权。

  据21世纪经济报道记者了解,此前被披露的一系列涉嫌老鼠仓案件调查,其线索来源正是来自于交易所日常监控下的大数据分析。事实上,交易所的一线监控数据监测由来已久,此前更多的体现在二级市场异动监察之中。

  这种流程是,一旦交易所的监控系统发现某只股票有异常交易行为,监管层便会立刻锁定在此期间交易的几十个甚至是上百个可疑账户,这些账户可能分布在全国几十个不同的营业部,监管层在进行筛选后,便会调动各省的派出机构核查人员对这些账户同时展开调查,此外还要找到上市公司的内幕知情人。然后逐一对这些目标的账户资金来源、个人联系做调查。

  根据证监会披露的信息显示,目前各个证券期货交易所都全面建立了预警驱动、信息驱动相结合的异常交易监察模式。

  其中沪、深证券交易所市场监控系统计算能力值得关注,已经可以实现实时监控技术,智能化调查分析功能。

  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。

  比如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。

  这些数据指标带来的效果是提供了每年过半数的案件线索,比如2012年1月至11月,证监会共计处理各类证券违法案件线索363件,比2011年全年增长25%。其中,来源于交易所线索185件,占比51%,是最主要的案件线索来源;2013年1月至10月,证监会受理的违法违规线索中,沪深交易所报送占比则为54%。

  而马乐案带来的突破,则将大数据运用引向了新的应用领域,比如上述交易所人士所提及的账户关系对比、交易偏好和逻辑等,这一系列指标体系和数据处理能力都给原有的稽查暗角带来新的突破。

  据21世纪经济报道记者了解,交易所对“老鼠仓”等交易行为建立了专项核查和定期报告制度,目前交易所已建立实时监控机制,专项核查机制,联动监控机制,智能化监控机制四位一体的监控体系。

  这或也是春节前传出的新一批基金涉嫌老鼠仓案件调查高潮的起源,彼时有业内人士透露,这一事件或涉及超过20名基金经理被调查。最新的消息显示,此前2013年传出的上海系列基金经理被调查也正在陆续进展当中。

  云端稽查

  事实上,这场捕鼠大戏背后,是一种新的技术手段改变原有调查模式。早在2013年4月份,证监会便特别提出要着力强化稽查执法监测预警机制建设。

  当时,证监会指出,监管部门着重加强自身对市场违法违规行为监测预警和执法综合管理平台建设,开始筹划和分步实施以“一个平台、四个系统”为核心的稽查执法综合管理平台建设工程。该系统着眼于紧盯资本市场违法违规行为,实行精准严厉打击,规划建设监测预警与线索发现、案件管理、调查分析、复核审理等四个信息系统。

  要努力实现案件线索由被动接受向主动发现转变,案件管理由单一封闭管理向多元开放管理转变,查案分析及复核审理由传统粗放的人工比对向现代精细的模型分析转变,并为全面建设证券监管“数字稽查”系统打下良好基础。

  这种由传统人工对比转变至现代化数字稽查的定调,使得稽查走向“云端”。

  随后,在2013年的8月份的稽查升级会议中,证监会也专门强调要强化稽查执法信息技术保证。

  包括组建稽查执法技术服务中心,加强新型取证工具和数据分析系统的研发和使用,提高快速取证能力。发布实施《关于加强证券期货经营机构客户交易终端信息等客户信息管理的规定》,制定配套技术指引,规范证券期货经营机构按照统一标准收集和存储客户交易终端信息,提高调查部门采集和分析数据的效率。

  这不仅仅是证监会机关在走向“云端”,交易所的一线监管也在不断升级大数据系统,这其中还有很多他山之石与新生情况。

  比如互联网传播带来的新挑战。此前证监会在强化监测预警机制时就指出,针对市场关注的利用网络虚假信息欺诈及操纵股价等问题,监管部门将在上述的数字稽查系统中专门建设市场信息传闻监测子系统,基于云计算、云定位、云搜索等领先的网络技术功能,建立全面的虚假信息监测网络。

  该系统将通过数据采集、预警分析、影响力分析、异动股票聚焦监测、数据挖掘以及溯源分析等模块,对网上信息传闻进行快速、准确搜索与定位。

  交易所的一线监管数据系统也早已布局。深交所总经理宋丽萍在2013年两会期间就提到过一个细节,由于互联网信息传播带来的变化,比如说微信、微博、博客,手段特别多,渠道特别多,给监管带来了严峻的挑战。早在2010年深交所便为此确定课题研究,并在2013年成立项目小组,开发了以“抢帽子交易操纵为基础的文本挖掘原形和实验系统”。

  深交所曾经专门派了一个小组前往美国取经,借鉴了美国法定自主监管机构FINRA开发的SONAR系统,即证券监察、新闻分析、市场监管系统。用于检查潜在的内幕交易和误导交易者行为。这个系统每天大概处理1万条信息和信息披露,评估2.5万个证券的价量模型,生成10-60条报警信息。随之深交所便借鉴了这套系统。

  事实上,这种“云端”监管不断的学习与升级,在眼下监管转型的大势下尤为必要。至少,基金老鼠仓这个长久以来的难题,将会随着基金从业人员炒股开放迎来新的难点。

  数字稽查对抗股市硕鼠,或将成为一场新的拉锯战。

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