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。
实时监测基金重仓股
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。
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。
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。
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。
地方稽查可疑账户
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。
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。
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。
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。