¿Puede el big data acabar con la era de las manadas de ratas?

Victor Meyersenberg escribió en su libro "The Big Data Era": "El mayor cambio en la era del big data es el abandono de la causalidad. La búsqueda, reemplazada por un enfoque En términos de relevancia, significa saber sólo el "qué" y no el "por qué".

Irónicamente, la aplicación del "big data" en el mercado de valores de China no se limita al ámbito de la inversión y el comercio, sino que comenzó con la "trampa para ratones" de Boshi Fund One. Ma Leti quedó atrapada en una "trampa para ratones". ratonera". Ma Le fue la primera en ser atrapada por la "ratonera".

El intercambio ha dominado la herramienta de "grandes datos", que consiste en rastrear y analizar continuamente datos de transacciones masivas para encontrar "correlación".

Al menos es seguro que el comportamiento tradicional y descarado del almacén de ratas en casos anteriores pronto se verá reflejado frente al big data, lo que aumentará en gran medida la dificultad de operar el almacén de ratas y reducirá el número. de los almacenes de ratas. Pero es demasiado pronto para decir que los macrodatos acabarán con todo el comportamiento de los graneros de ratas.

Descifrando Exchange "Big Data"

En términos generales, "big data" se refiere al uso de atajos como el análisis aleatorio (muestreo) y el uso de métodos de "datos completos". Los "datos completos" son un método para analizar cantidades masivas de datos. "Big data" tiene las características "4V": Volumen, Velocidad, Variedad y Valor.

Se informa que el sistema de monitoreo de big data de las Bolsas de Valores de Shanghai y Shenzhen ha tardado varios años en establecerse y mejorarse. En otras palabras, cuando el concepto de "grandes datos" no se entendía bien en China, los intercambios ya estaban a la vanguardia e introdujeron tecnología de grandes datos del extranjero. Sin embargo, dado que dicho sistema de seguimiento no está abierto al mundo exterior, la gente del sector sabía muy poco al respecto antes del "Caso Ma Le".

Incluso ahora, las herramientas, modelos y métodos de operación (cálculo) de big data que dominan los intercambios sólo pueden esbozar un esquema. La información relevante muestra que en el sistema de monitoreo de negociación de valores establecido por la bolsa de acuerdo con la ley, los indicadores anormales de la Bolsa de Valores de Shanghai se dividen en 4 categorías y 72 elementos, y la información confidencial se divide en Nivel 3****, 11 categorías. y 154 artículos; la Bolsa de Valores de Shenzhen ha establecido 9 artículos El sistema de indicador de alarma tiene un total de 204 artículos específicos.

Song Liping, director general de la Bolsa de Valores de Shenzhen, también reveló en una declaración pública en marzo de 2013 que la bolsa "tiene decenas de personas en la sala de seguimiento y ha establecido más de 200 indicadores para el seguimiento y cálculo." Esto es en gran medida Lo anterior confirma la autenticidad de la configuración de los parámetros del sistema de monitoreo.

¿Cómo “apareció” Mallett?

Las herramientas de big data del intercambio funcionan día y noche para analizar y comparar datos de transacciones masivas, cambiando el modelo anterior de encontrar posiciones de ratas: en la "era anterior a los big data", la mayoría de las posiciones de ratas estaban todas en el " era anterior a los big data". En la "era anterior al big data", la mayoría de las posiciones de las ratas se descubrieron a través de "órdenes" y el intercambio se encontraba en una posición relativamente pasiva. Pero después de entrar en la "era de los grandes datos", los intercambios descubrieron posiciones de ratas a través de la extracción activa de datos.

El caso Ma Le es el resultado de la investigación activa del intercambio.

El departamento regulador de la Bolsa de Shenzhen descubrió durante el seguimiento diario que las acciones de pequeña capitalización de una determinada cuenta de 100 millones de yuanes estaban muy superpuestas con la "Selección Boshi" gestionada por Ma Le. Las acciones de pequeña capitalización en la cuenta "Boshi Selection" de Ma Le se superponen en gran medida con las acciones de gran capitalización en la cuenta "Boshi Selection", y las acciones de gran capitalización en la cuenta "Boshi Selection" se superponen en gran medida con las acciones de pequeña capitalización. acciones en la cuenta "Boshi Selection" Las acciones están muy superpuestas.

Un experto en análisis de datos dijo a los periodistas que los datos extraídos por el intercambio son datos de transacciones, por lo que son muy fáciles de recopilar y muy adecuados para la aplicación de herramientas de big data. Una vez que se hace referencia a los datos, ingresan a la etapa de "indexación de datos" o "construcción de modelos". El análisis cuantitativo generalmente se realiza en los cuatro elementos de precio, volumen, tiempo y espacio. Todo el proceso de procesamiento de datos está automatizado, incluido el "automático". asociación, agrupamiento automático y clasificación automática." , reordenamiento automático" y otros cálculos rápidos.

Específicamente, el sistema detectó fácilmente la operación de "posición de rata" de Ma Le, donde frecuentemente entraba y salía de acciones de tableros pequeños y medianos y de GEM, como "correlacionada" con Boshi Select. y el sistema automáticamente clasificará su cuenta. Por lo tanto, siempre que el intercambio analice más a fondo la diferencia horaria entre estas operaciones, no será difícil captar la "posición de la rata".

En esta etapa, la evidencia a nivel de datos de transacciones es bastante concluyente y, junto con la investigación del origen de los fondos de la cuenta, no hay lugar para refutar el comportamiento del "almacén de ratas".

¿Se acabaron los días del posicionamiento del ratón?

¿La aparición de herramientas de big data significa el fin del granero de las ratas?

Desde la perspectiva del comportamiento de los administradores de fondos, una razón muy importante por la que antes se producían posiciones de ratas con frecuencia es que el costo ilegal de este comportamiento en sí es demasiado bajo. En el caso de "bajo riesgo, alto rendimiento". Los administradores de fondos enfrentan enormes tentaciones y tienen suficientes incentivos para violar leyes y regulaciones. La existencia de herramientas de big data ha aumentado considerablemente la probabilidad de descubrir el comportamiento de "posición del mouse", lo que ha resultado en un aumento significativo en el costo de las actividades ilegales, y su efecto disuasorio es evidente.

Sin embargo, esta afirmación de que la era del "posicionamiento del mouse" ha terminado puede ser demasiado absoluta.

A diferencia de la sensación real de confiar en la "computación en la nube" para procesar "grandes datos", lo que la industria actualmente llama "grandes datos" de los intercambios es un resumen popular de una serie de sistemas de monitoreo de intercambios. Nombre colectivo para una serie de sistemas de monitoreo. Algunos expertos en análisis de datos señalaron que desde esta perspectiva, el "big data" del intercambio es en realidad un modelo de monitoreo completo. Su estructura de datos, cálculo de datos y proceso lógico de comparación son el núcleo del modelo. ¡Casi "sellar la garganta al ver sangre"! ", pero no se descarta que en el futuro haya más infractores "inteligentes" que "pasen por alto" el sistema de seguimiento in situ o utilicen patrones de transacciones más complejos para eludir el seguimiento del sistema. Se desconoce. Por tanto, sólo podemos decir que big data La era "sin escrúpulos" del "granero de los ratones" en el pasado ha terminado, y ya no es factible actuar de la forma tradicional, sino la batalla del gato y el ratón en el " era post-big data" puede