智能监管技术在基金公平交易领域的应用，本文主要内容关键词为：公平交易论文,领域论文,基金论文,智能论文,技术论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1．基金公平交易概述 随着基金公司投资管理业务范围的扩大、投资组合数目日益增多，产品设计风格多样化等行业发展新情况出现，如何保证基金公司在不同类别的投资组合、同类投资组合不同产品之间能够严格执行公平交易制度，在目前的实践过程中存在一些问题。此外，基金公司管理的不同投资组合之间的利益输送现象也不少见。针对越来越复杂的市场环境，如何遏制个别公司的利益输送冲动，需要从制度层面、技术层面、监管体系方面进行不断的研究。 中国证监会主席肖钢提出，要进一步强化证监会“两维护、一促进”的核心职责，即维护市场公开、公平、公正，维护投资者特别是中小投资者合法权益，促进资本市场健康发展。要把工作重点切实转到加强监管执法，保护投资者特别是中小投资者合法权益上来，采取一系列配套措施，在人力、物力、财力等各方面予以倾斜，加大对违法违规行为的打击力度，防范系统性风险，促进资本市场健康发展。肖主席指出，要进一步加强事中事后监管。在把该放的放给市场和自律组织的同时，及时跟进配套的监管措施，提高监管执法的本领。要充分利用信息技术手段增强监管能力，努力做到规则公开、过程公开、结果公开，提高监管公信力。肖主席同时进一步指出，在法律和行政法规方面，应认真总结资本市场实践经验，抓紧制定内幕交易、市场操纵、“老鼠仓”的司法解释。 《证券投资基金管理公司公平交易制度指导意见(修订稿)》第二十条：“在某一时期内，同一公司管理的所有投资组合买卖相同证券(同向交易)的整体价差应趋于零”，第二十一条：“公司应严格控制不同投资组合之间的同日反向交易，严格禁止可能导致不公平交易和利益输送的同日反向交易”等的规定，就是对“抬轿子”与“接盘”两种利益输送渠道的“拦截”。而且基金公平交易制度的量化规定有利于充分保证“公开、公平、公正”的市场原则，同时也有利于保护基金经理在授权范围内进行独立自主投资决策的权益。 综上所述，基金公平交易领域从实践、监管和法规等方面都需要对智能监管技术进行研究开发，提供监管执行和监控能力。 2．智能监管技术研究 智能监管技术的核心是“公平交易监管的数量分析模型”。该模型的主要理论依据是“从一个较长的时期来看，公平交易的实践结果应该是同一基金管理公司管理下的不同投资组合买卖相同股票（同向交易）的差价率应趋于零”，该模型主要通过对不同投资主体与组合在某一期间段内的股票交易过程中买卖相同股票（同向交易）的差价率进行汇总统计与分析比对，来发现不同投资主体和组合之间是否存在不公平交易现象。 首先，拓展差价率定义。以香港联交所狭义的公平交易概念为基础思路：从一个较长的期间来看，公平交易的实践结果应该是同一基金管理人管理下的不同投资组合买卖相同股票的差价率均值应近似于零，分布接近正态分布。通过对不同投资主体与组合在某一期间段内的股票交易过程中买卖相同股票的差价率进行汇总统计与分析比对，来发现不同投资主体与组合之间是否存在不公平交易行为。具体方法为：在沪深交易所基于单日总体差价率的计算方式中的核心指标“T日均价”和“溢价率”，在“T日均价”的基础上进行时间周期拓展，变换时间窗口长度，计算不同时间窗口下的溢价率均值和分布。在溢价率的基础上定义溢价金额；在计算出的每个股票的溢价金额基础上，把该时间窗内所有存在同向交易的股票的溢价金额加总，可以计算出在A组合对B组合的总溢价金额。 其次，形成业绩贡献率。根据“溢价金额”定义对价差特定组合的贡献率，B组合对A组合的贡献率是单个时间窗内A组合对B组合总溢价金额比上A组合期初持股总市值和A组合期末持股总市值之和的一半。 最后，引入显著性检验。实现对全行业各基金管理公司所管理下的任意两个（或类）资产管理账户（包括：公募基金、专户理财、社保组合、企业年金账户以及各组合账户类别之间）在一定期间内买卖相同股票的差价率与差价金额进行计算与展示；针对两个资产管理账户期间内的差价率波动情况引入统计上的系数显著性检验（T检验）对溢价率分布进行监控过滤，动态发现存在非公平交易的账户组合；通过对上述指标（溢价率，溢价金额，贡献率）设置有关阀值，系统能够对存在异常交易行为（显著价差波动）的基金或公司定期进行预警提示，为监管部门提供非现场监管线索。 3．智能监管工具 智能监管工具是基于智能监管技术开发出的智能监管系统，简称综合监管系统。智能监管工具在研究量化监控方法和预警方式，对基金公司管理的各类资产种类间、各种组合对类型、各产品组合间的公平交易进行监控预警，为基金监管人员提供有效的监管工具。 智能监管工具的目标：一是在非现场监管系统下实现对基金公平交易行为的有效监控，为发现相关非公平交易问题提供监管线索，为监管工作提供数据支持和决策依据；二是通过对基金交易行为结果的核查，增强监管威慑力，以推动各基金管理公司加强基金交易环节的内部管理、建立相应公平交易控制制度，规范基金交易行为；三是引导基金管理公司加强上市公司基本面研究，通过关注上市公司竞争优势以及对投资者的利益保护，达到促进上市公司价值提升的目的。 智能监管工具可以实现：监控与分析同一基金管理公司所有组合买卖相同证券（以下简称同向交易）的价差，监控与分析同一基金管理公司所有组合的同日反向交易行为，核查与提示监控中发现的异常交易事项。具体包括以下功能：一是实现了对各基金公司所管理下的任意两个（或类）资产管理账户（包括任一公募基金、专户理财、社保组合、企业年金账户以及各组合和账户类别之间）在一定期间内买卖相同股票（同向交易）的差价率与差价金额进行计算与展示；二是能够对两个资产管理账户期间内的差价率波动情况进行T检验处理；三是系统设置了除差价率与差价金额以外的各类监控指标如贡献率（占优组合差价金额对组合收益贡献率），同向交易占比（某一期间内某一组合对其他组合交易占优次数的比例），通过对上述指标设置有关阀值，能够对存在异常交易行为（显著价差波动）的基金或公司进行预警提示，生成重点监控名单。 4．实践意义与创新 互联网泡沫之后，美国基金行业曾经遭遇过前所未有的震荡和冲击，其间暴露出了多种问题，如盘后交易、择时交易、交易费用欺诈、信息选择性披露。在发现上述问题后，美国证券交易委员会和司法部门采取了一系列措施和行动，对违规公司进行了严厉的处罚，从而帮助市场重拾对基金行业的信心。从海外市场实践来看，基金业越发达的国家对基金公平交易的监管越严格。 智能监管技术的研究在借鉴发达国家的相关法规、分配程序、大宗交易与反向交易技术处理以及信息披露的外部监管政策等内容的基础上，结合我国金融环境，实现以技术保障监管的目标，极大地提高了监管部门公平交易领域的监管效率。作为完全自主创新开发的信息系统，智能监管技术的创新点主要表现在以下几个方面: (1)金融模型创新 首次由金融监管部门结合监管实践经验研究和建立了“公平交易监控的数量分析模型”，通过该模型研究为公平交易的相关法律法规的实施奠定了理论的基础。该模型设计符合我国证券市场交易模式的实际情况，有助于提高监管工作的科学性和有效性。该模型以概率统计为基础,结合监测情况,重点分析公平交易的时效特性,将监控时间窗口划分为不同的阶段和时频，结合数据实验和具体监测情况,拟定判据预警模型之经验阀值。在综合分析分布规律之临界值,拟定不同类型基金之非公平交易的预警等级。 (2)数据集成及跨单位合作创新 除基金公司内部数据外，监管工具要求运用中登公司和交易所不同席位的高频交易数据与盘后不同账户下投资组合的仓位数据，计算同一时期不同投资组合在不同投资标的上的成交价格，通过交叉验证提高数据的完备性与准确性。中登公司和交易所的交易数据是实时海量数据，如果将全部基础数据传输到证监会，再计算相关指标则费时、费事，且涉及数据保护问题。而在证监会建立和维护数据库的成本以及数据传输成本均较高，而且存在数据被截获监听的可能性。在监管工具开发过程中，提出核心数据远程处理技术方案，即将计算模块放置于数据源，经过属地加工后获得基础指标后，自动加密传输到证监会的动态数据库，解码后直接使用。此法符合保密原则、效率原则和成本原则。 (3)量化分析的创新 在智能监管工具中实现了以量化分析的方式对基金投资交易的结果进行主动核查并对异常进行预警，实现了针对基金公平交易行为的电子化监管。对于相关法律法规特别是《公平交易制度指导意见》的实施，提供了有效的技术手段以监控基金管理公司投资决策和交易执行的内部公平性。 (4)专家与人工智能结合 首次集合金融监管行业的专家经验和人工智能技术，系统的研究了基金交易相关的不同指标的关联关系，采用了启发式短板算法根据监管对象的实际情况动态配置监管预警相关指标阀值，提高了监管工具的可用性和适应性。 5．总结 中国证监会基金部的智能监管系统由北京济安金信科技有限公司负责开发维护，并与2009年正式上线运行。目前系统已经涵盖了2008年1月至今基金管理公司所管理的所有投资组合包括开放式基金、封闭式基金、专户理财、企业年金、社保基金的股票投资交易数据及处理结果。该系统在支持监管部门公平交易监管工作中发挥了重要作用。根据系统处理结果，监管部门对相关基金管理公司进行了提示，有效地促进了公司公平交易管理水平的提高。此外，该系统为监管部门提供了客观真实的数据支持，促进了2011 年5月中国证监会《证券投资基金管理公司公平交易指导意见（修订稿）》的顺利出台。