大数据凶猛:10亿内幕交易无所遁形

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 10亿资金的账户被交易所排查出与原博时基金经理马乐掌舵的80亿公募产品“有染”,如此大规模前所未有!一时间,马乐让整个基金界炸开了锅。 据了解,交易所在日常监控时,发现一个10个亿元账户重仓的小盘股和马乐掌舵的博时精选高度重合。

10亿资金的账户被交易所排查出与原博时基金经理马乐掌舵的80亿公募产品“有染”,如此大规模前所未有!一时间,马乐让整个基金界炸开了锅。

据了解,交易所在日常监控时,发现一个10个亿元账户重仓的小盘股和马乐掌舵的博时精选高度重合。进一步追查发现,一个3000万的账户亦是如此,后交易所上报证监会并立案。

马乐之所以露出马脚源于深交所的监测系统排查到的异动。马乐只是其中一例,记者从多个不同渠道获悉,深交所近期还同时排查出了大约300个可疑账户,尚未来得及一一核查。“事实上,只要是100万以上的账户都会被重点监控”,有知情人士指出。

此外,记者还获悉,目前正在接受调查的马乐已经交代出了不少和其关联的账户、人员等。此外,无独有偶的是,迪威视讯因涉嫌信息披露违法违规,于7月29日被证监会立案调查。而博时精选自去年四季度起,位居迪威视讯前十大流通股东。

马乐“招供”

10亿、交易所、大数据……一时间,这些关键词成为了众议热点。

有关深交所查出300个可疑账户的传言甚嚣尘上,更多的基金从业者人心惶惶。

“被盯上的肯定还有,只是尚未公开而已。”北京某基金公司基金经理如是表示。

有基金人士向记者感叹,最近听到最多的就是各种调查。“大数据面前,我们都是透明人,只要下决心没有查不到的幕后人员。”有知情人士向记者表示。

上述知情人士同时告知,事发后马乐主动上缴所得,并向有关部门交代了不少细节,并把与其相关的关联账户以及涉及人员予以告知。

“和马乐有关的市场参与者或将夜不能寐。10个亿的账户,已经超过我掌舵的基金规模,确实胆子太大了。”深圳某基金公司基金经理如是向记者表示。

“马乐的事情发生于两个月前,随后深圳基金界也传得沸沸扬扬,不过有关于马乐被调查的细节,版本比较多,至今仍无官方定论。”一位深圳基金人士告知。

根据公开信息,马乐管理基金期间,一只名为华润深国投信托有限公司——尊享权益灵活配置5号资金信托(华润深国投-尊享5号)的阳光私募产品,5次与马乐所管理的博时精选出现在4家公司的十大流通股东中,其中1只创业板和2只中小板股票均为同时新进。

不过,记者了解后得知,博时基金为上述私募产品的投资顾问,重仓股重合在情理之中。

与之同时,公开信息显示,在博时精选曾经的持仓股中,与银河证券等多家券商的客户信用交易担保证券账户重合,且上述账户持股不小。

事实上,不少上市公司十大流通股东是以券商信用担保账户现身的,监管部门、交易所要想找到背后真正的持股者,仍需花费一番功夫,然而并非不可获知,只是有投机分子以为可以瞒天过海而已。不过,客户信用担保账户是否和马乐有利益输送目前尚不可知。

日前,迪威视讯因涉嫌信息披露违法违规,于7月29日被证监会立案调查。而博时精选自去年四季度起,位居迪威视讯前十大流通股东之列。该股票也被市场看做是马乐涉案第一标的股。

记者从接近深圳证监局人士处了解到,目前马乐事件仍处在调查取证阶段,尚未到可以正式披露细节的时候。

另记者从知情人士处获悉,8月2日,证监会或将对马乐被调查的过程进展等进行披露。

“大数据”下无处可遁

公募基金界上一次震惊行业的老鼠仓事件,发生于2009年,当时案发源于深圳证监局的一场突击检查。此次马乐被调查,则是由于交易异常被深交所监测到并向证监会上报,而后被调查。业内人士将深交所的一系列监测系统称之为“大数据”。

一位接近深交所人士告诉记者,监控系统深交所一直都有,主要分为对内部交易的监察、对重大事项交易的监察、联动监察机制和实时监察机制四个方面。有着所谓的“大数据”分析平台,并有实时报警等功能,主要是对盘中的异常表现进行跟踪和判断。

另据了解,今年上半年深交所专门成立了一个项目小组,主要用于研究新兴的操纵市场的手法。

今年两会期间,深交所总经理宋丽萍曾介绍,深交所有几十人的监控室,设置了200多个指标用于监测估计,一旦出现股价偏离大盘走势,深交所会派人立马查询,是否有特殊的信息公布,异动背后是哪些人或机构在参与。

她同时介绍,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。

记者获悉,深交所近期通过“大数据”查出的可疑账户高达300个,只是尚未来得及挨个排查。至于是否已经上报证监会,记者无从得知。

“资产在百万以上的账户是重点监控对象。此外,基金买卖股票的T 5、T-2个交易日,如若有大额资金同方向操作也会被重点监控。”上海一位基金经理向记者介绍。

“此前,深交所专门去美国学习,美国有一套主要监管纳斯达克市场、OTC市场、期货交易市场欺诈行为的系统,每天处理一万条信息,汇出50-60条报警信息。深交所的监测系统和方法应该是世界上最为先进的。A股市场上的参与者均在中登开户,而美国市场分两级结算,所以不管是从监管的直接性抑或是监管的力度,均不如我们的交易所。”一位前深交所人士表示。

有接近深交所人士告知,深交所的监察系统从建立到完善已经有好几年了,几年前深交所的博士后流动站中,就有专门做网络信息挖掘和股价异动监控研究的项目,博士们会把监测数据拿出来做行为分析。

如若马乐事件查实,那么将成为新任证监会主席肖钢的一次成功出击。

事实上,回溯证监会郭树清时代,上任之初严打内幕交易,此后上市公司、私募机构均收敛很多。

“郭树清时代,具体到基金公司的风控并没有明确指示,但是其办案力度让市场参与者不寒而栗,基金公司也能感受到监管层的态度,不敢懈怠。”北京某基金公司督察长如是指出。

新一任主席肖钢上任以来,对于内幕交易仍旧从紧。“其实是可以感受到的,广东、上海的证监局稽查大队的队伍均进一步扩容,从中可以解读到证监会领导的一些想法。”上述人士表示。
 

原文发布时间为:2013-10-27


本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
2月前
|
分布式计算 监控 大数据
大数据-131 - Flink CEP 案例:检测交易活跃用户、超时未交付
大数据-131 - Flink CEP 案例:检测交易活跃用户、超时未交付
87 0
|
7月前
|
存储 大数据 数据挖掘
大数据中的交易数据
【4月更文挑战第11天】大数据中的交易数据,包含购买记录、订单详情等,为企业决策提供关键信息。通过分析,企业能理解客户习惯、优化产品与定价,预测市场趋势,发现新机会。结合其他数据类型可做全面分析,但需应对数据量大、存储处理难及隐私安全问题。利用交易数据,企业能提升营销精准度,实现持续增长。
89 4
|
7月前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
【大数据技术】Spark+Flume+Kafka实现商品实时交易数据统计分析实战(附源码)
【大数据技术】Spark+Flume+Kafka实现商品实时交易数据统计分析实战(附源码)
256 0
|
机器学习/深度学习 SQL JSON
图解大数据 | 使用Spark分析挖掘零售交易数据@综合案例
电商与新零售是目前大数据与AI应用最广泛的场景之一,本案例以跨国在线零售业务为背景,讲解使用pyspark对HDFS存储的数据进行交易数据分析的过程,并且对分析结果使用echarts做了可视化呈现。
4433 1
图解大数据 | 使用Spark分析挖掘零售交易数据@综合案例
|
存储 分布式计算 运维
交易数据清算从8小时缩至1.5小时,飞天大数据平台MaxCompute解决余额宝算力难题
MaxCompute 对于海量数据的存储、运维、计算能力强大且安全稳定,MaxCompute 服务将原本需要清算 8 小时的用户交易数据缩短至清算 1 个半小时,同时减少了本地服务器部署压力,在显著提升我们工作效率的同时减少了大量开发成本和人力成本,使我们能更专注于业务发展,为用户提供高品质、高价值的金融服务。
2436 0
交易数据清算从8小时缩至1.5小时,飞天大数据平台MaxCompute解决余额宝算力难题
|
存储 分布式计算 运维
交易数据清算从8小时缩至1.5小时,飞天大数据平台MaxCompute解决余额宝算力难题
关于天弘:天弘基金作为国内总规模最大的公募基金,阿里云MaxCompute为我们构建了企业级一站式大数据解决方案。MaxCompute对于海量数据的存储、运维、计算能力强大且安全稳定,阿里云服务将原本需要清算8小时的用户交易数据缩短至清算1个半小时,同时减少了本地服务器部署压力,在显著提升我们工作效率的同时减少了大量开发成本和人力成本,使我们能更专注于业务发展,为用户提供高品质、高价值的金融服务。
4030 0