大数据与股票市场非规范行为规制:一个分析框架

摘要：

非规范行为是股票市场风险的重要来源,但其较强的隐蔽性增加了识别和防范的难度.为此,有必要运用大数据技术,对股票交易的数量、时间和价格三个变量及其组合进行精准分析,找到引起异常交易的源头并进行预警,提高非规范行为的识别概率;同时对行为主体的证券账户和银行账户信息进行分析,对手机号码、虚拟账户、IP地址等信息进行数据挖掘,形成交叉验证,对非规范行为进行追踪.从事非规范行为的市场主体通常会隐蔽自己的行为和身份,可运用大数据技术进行行为分析和交易复盘,进而为市场主体"画像".推广运用大数据技术以规制股票市场非规范行为,需要在解决"信息孤岛"问题的基础上,强化信息监管、舆情监测和不同部门之间的监管协同.

关键词：大数据分析、数据挖掘、股票市场、异常交易识别、非规范行为

分类号：F832.5;TP311.13(金融、银行)

资助基金：广东金融学会2017-2018年度重大决策咨询研究课题《商业银行互联网金融创新研究》GDJRXH201611

在线出版日期：2017-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3-8