钱红昊,王 峥,徐朱之
(上海市公安局经侦总队,上海 200083)
2020年7月,A股连续暴力拉升, 8个交易日内上证指数由6月30日的2965.11点跃升至7月13日的3458.79点,涨幅达16.65%①数据来源自东方财富网,http://quote.eastmoney.com/zs000001.html from=sougou.。以同期网民在百度的搜索量为基础,将“配资”“牛市”等关键词作为统计对象,计算百度网页搜索中“配资”“牛市”的加权频次发现,2020年以来,随着A股大涨,“配资”“牛市”关键词搜索量陡然上升,场外配资蠢蠢欲动,呈抬头趋势。
图1 :互联网用户对“配资”“牛市”关键词搜索关注程度及持续变化情况
为坚决维护投资者利益,稳定资本市场秩序,牢牢守住不发生系统性风险的底线,研究场外配资体量多少、对证券市场的影响大小及影响因素,有着极为重要的现实意义。
本文研究的场外“配资”是“杠杆化配资”的简称,指未获得证券经纪与融资融券业务许可的企业及个人,通过配资软件将股票市场上资金持有者、资金需求者与提供经纪服务的券商连接起来,擅自在资本市场内从事杠杆化交易,赚取利息或交易手续费的行为。
一是配资软件开发方,通过研发具备账户分仓、支付结算、佣金结算、接入证券市场等功能配资软件,为配资方与配资客户提供配资证券交易操作的配资交易技术通道。二是配资平台,将较低利率从配资金主处融得的资金加杠杆、加倍率后高利率出借予配资客户,并向配资客户收取手续费等管理费用,扮演“券商”角色,形成配资业务的资金通道。三是配资金主,场外配资活动中的资金出借主体,通过收取利息、手续费与交易佣金等管理费用获得一定收益。此外,由于配资软件开发方往往兼有实业主体与民间个体的特征,若其通过自有资金或自筹资金参与资金出借,配资方亦属于配资金主。四是配资客户,是配资的市场需求主体,即配资资金的实际使用人,属性上为参与市场投资的投资者。配资客户通过配资金主提供的资金,参与证券市场投资,放大盈利的同时亦会增加自身与市场风险。除市场散户外,还包括市值管理团队,市场操纵团伙,上市公司董、监、高及实控人,证券市场从业人员等特殊身份客户。
配资的子账户为非实名账户,名义持有人与使用人无生活及通联关系,使用场外配资参与股票交易可以隐匿真实身份。此外,配资软件通过架设云端服务器、使用IP更改器、频繁更替网站等多种方法,混淆真实IP位置,实现逃避监管。
一是开放式公共环境交易端口接入。2015年以前,证券公司经纪业务允许开放公网环境的交易端口与IP地址,软件开发方多在自有公司搭建交易系统、在券商部署交易端口,以TCP/IP链接方式接通本地交易系统与券商交易柜台。此种方式除网络环境不同外,接口调用方式与券商内网环境相同,同样根据券商提供的交易柜台接口文档,实现接口调用。例如,2014年至2015年的信托伞形业务,信托公司先搭建伞形系统(即带子账户的资管系统),配资公司再搭建配资系统对接伞形系统,以实现多对多账户、多子账户对多母账户的功能。二是第三方委托下单软件端口破解技术。2015年股市异常波动以后,券商根据监管要求关闭了对外交易端口,源头上斩断了配资软件交易通道,有力整顿了市场乱象。但在巨大的利益引诱下,部分中小软件公司为谋取利益,通过模仿HOMS等系统,着手破解通达信等合规第三方交易软件以获取交易通道,即通过调用破解的API端口实现报单交易。一般而言,破解的API端口与账户为一一对应关系,若需对接多个账户则需配置多个API端口。三是人工模拟下单技术。2018年以来,随着证监部门行政监管力度加强,开发、使用通达信破解版配资软件的法律风险徒增,为规避相关风险,软件开发方着力研发模拟人工下单技术,在云端服务器接收到客户下达的交易指令后,通过云端服务器打开券商客户端或者第三方交易软件,将交易指令转换成鼠标、键盘操作指令,交由券商客户端或第三方交易软件识别,生成真实的委托交易指令进入二级市场,即通过模拟人工下单技术将分仓软件中的交易指令连入证券市场。目前,通过增加客户端数量、缩短应用问题修复时间、更改相关程序设定等方式,模拟人工下单技术可实现5秒内下单成功率达到98%的技术变革,已成为当前配资软件的首选技术。
在对全证券市场4.4亿个账户全量监测的基础上,运用线性回归①在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用线性回归方程的最小平方函数,建模分析自变量与因变量间关系的回归分析方法。本文利用线性回归探寻配资指标作为自变量对市场这一因变量的影响关系,通过最小二乘法建模分析,计算因变量系数β,探寻配资指标对市场的影响程度及影响方向。、格兰杰因果关系检验②在计量经济学中,格兰杰因果关系检验(Granger Casualty Test)为平稳时间序列间变量的影响关系做出科学判断。通过格兰杰因果关系检验来确定,在包含市场指标过去信息的情况下,配资指标的加入是否会导致市场指标更优拟合效果,若回归拟合效果更优,则认为配资指标为市场指标的格兰杰原因,反之则不是市场指标的格兰杰原因。等计量经济学方法开展定量分析,构建52个配资指标,并与股指、成交额、收益率、波动率等15个市场指标进行160次回归分析及格兰杰因果检验,公式如下:
③ 格兰杰检验步骤中原假设为H_0:X不是Y的格兰杰原因,X变量系数全为0,给定检验水平α做以下两个回归,估计出〖φ_1,φ〗_2,α_1i,α_2i,β_i。
④ RSS_U和RSS_R分别为μ_1t和μ_2t的平方和,如果F>F_α (m,n-k),则拒绝原假设,即X是Y的格兰杰原因,反之则不是,当F统计量越大时,表示RSS_R-RSS_U越大,所以包含X的回归方程拟合效果更佳,因此X的数据信息是引起Y变化的格兰杰原因之一。
为研究配资行业与市场之间的影响关系,首先需要识别筛选出配资账户相关的原始数据,如持有市值、股票等存量数据、买入卖出等流量数据,并对全市场数据进行板块分类对比及回归分析。本文选取2014年1月至2019年6月的配资账户日频数据来构建指标,从总量、杠杆比例、交易活跃程度等方面刻画配资行业特征,现将严格通过显著性检验(t检验)、误差范围在可接受范围内(置信水平在90%以上)且具有一定代表性的配资指标及其对市场的影响做简要说明。一是配资客户数量变化与市场成交额变化的关系。通过构建累计持有账户数量来反映配资客户数量变化,经构建回归分析发现,客户数量变化对市场的影响最直观的表现在其对市场成交额的影响。回归结论中,累计持有账户数量对上证综指及中小板的同期成交金额有正向影响,系数分别为0.63与0.58,但对创业板成交额影响不显著(未通过回归模型显著性测试-t检验),结果表明,累计持有账户数每增加1%,当期上证综指、中小板成交金额分别上涨0.63%、0.58%,累计持有账户数量对上证综指、中小板及创业板的滞后一期成交金额影响在线性归回中未见显著性。即配资客户数量增大后,上证综指及中小板成交金额会同时上升,上证综指及中小板成交额变化程度略有差异,其中上证综指成交额变化幅度相对更大,且上述该种影响主要表现为即时性影响,持续性效果不显著。
图2 :累计持有账户数量及市场成交量
二是配资客户交易活跃度变化与市场波动性变化的关系。配资账号持有市值的月内标准差反映了配资客户月内持仓变化频繁程度,从一定程度上可刻画配资账号交易频繁程度,经构建回归模型计算发现,配资账号持仓市值的月内标准差对指数的当期或滞后一期波动率均有正向影响。若通过计算结果量化配资账户活跃程度对不同板块的影响程度,可表现为:配资账户持有市值的月内标准差每上涨1%,当期上证综指、中小板指数、创业板指数波动率分别增加0.98%、0.88%、0.7%,滞后一期分别增加0.5%、0.35%、0.7%。上述指标在5%的显著水平上通过格兰杰检验,说明配资账户各板块持有市值的月内标准差属于各板块波动率的显著格兰杰原因,各板块持有市值的月内标准差这一指标对各个板块行情数据有积极的导向作用,即配资客户在对应板块内股票的交易活跃的越频繁,各板块指数的波动性也会增大,且该增大趋势具有一定持续性。具体到不同板块中,上证综指与中小板板块在配资客户交易趋于频繁的同期内发生较大波动,在次月逐渐趋于平缓,而创业板指数波动率变化会从当月持续到次月。
三是定量研究结果综述。通过构建配资指标、市场指标以及运用回归分析、格兰杰检验等数学方法,验证了场外配资的进入确能对市场造成不可忽视的影响,显著表现为两个方面:一方面,配资客户数量增加后,市场成交额会相应增大,因配资客户投资偏好差异各板块成交额略有不同,主要表现为即时性影响,持续性效果不显著,可在一定程度上反映出配资客户往往采取短线投资方式,投资周期较短;另一方面,配资客户在对应板块内股票交易的频率会影响市场波动性,配资客户交易越频繁,越活跃,市场波动性越大,并表现出一定的传导性与持续性。从影响程度观察,由于配资客户的投资偏好与板块规模不同,导致受影响程度各有差异,具体表现为配资客户趋于活跃时对上证综指与中小板的即时性影响程度较大,而持续性与传导性相对较弱;对创业板的即时影响相对较弱,而持续性与传导性特征明显。
从交易习惯看,线上客户杠杆范围在5至10倍,以7倍最多,线下客户杠杆范围在1至5倍间,以3倍最多;从入市时间看,呈现证券市场上涨后场外配资资金大量涌入,证券市场下跌后,配资资金再撤离的特征;从投资方式看,配资客户往往采取短线投资方式,投资周期短。
因投资者缺乏专业知识、风险承受能力较差,通过配资平台进行高杠杆交易将极大加剧风险系数,一旦股价下跌极易产生恐慌性抛售行为,引发市场“踩踏”与连锁反应,而相关投机资金大部分不属于投资者的自有资金,通过实证数据的“穿透”核查表明,大部分资金具有跨业属性,主要来源于银行,因此前述连锁反应将通过层层蔓延与步步递推的方式形成跨业、跨市场的风险,进而影响国家金融稳定与市场秩序。
由于配资方的原始资本可以在一次配资完成后收回,从理论上讲,只要资本市场维持上涨趋势,配资方就容易找到想要融资的配资客户,因此资本可以形成“永动”地循环。而随着杠杆的提高,市场系统性风险亦会随之增加,加之配资方在资本流转过程中并不像银行一样有资本充足率、资本准备金等监管要求,一旦资金链断裂,风险极易传导升级。
场外配资行为逃避市场监管、盲目扩张交易规模、破坏金融管理秩序,导致资本“脱实向虚”,严重影响资本市场稳定,根据最高法的相关规定,任何人不得非法从事场外配资业务①最高人民法院《全国法院民商事审判工作会议纪要》.法[2019]254号[EB/OL].(2019-11-08)[2019-11-14].http://china.findlaw.cn/fagui/p-1/39934.html.,明确了场外配资的法律风险。
由于配资方不存在且不可能存在取得相关金融业务行政许可的情形,其在法律针对金融机构风控要求的明文规定上几乎不受任何约束,且二级子账户完全匿名,销户后不留任何痕迹,且客户所提供的资金账户同样不存在第三方资金托管,因此一旦配资方资金链断裂,完全可能携款跑路,给配资客户造成难以弥补的损失,形成资金安全风险。此外,当市场剧烈波动时,根据配资方与配资客户间的约定,配资方可能进行强制平仓,此时亦可能导致配资客户“血本无归”“负债累累”,形成平仓风险。
一是模型逻辑。通过绘制一组决策屏,接入配资网站预估流量、涉配资企业主营业务分析、新增涉配资企业数量变化分析、配资企业地区分布四个板块,实现配资领域风险实时动态展示;通过贯通一个线索池,从关联线索、平台运营方分析、软件及其开发方分析、违法性分析入手,深入挖掘配资平台与对应软件开发方的关联关系,智能研判后生成打击线索。二是优势功能。过去对于配资主体的发现,主要是依靠侦查经验,对配资平台进行个案打击后实现。随着各类数据资源与研判工具深度融合,通过建设场外配资平台研判及软件开发方发现模型,精准锁定配资平台与软件开发方关联关系、同步深挖平台运营商及软件开发方、识别清洗“马甲”配资网站、利用人工智能算法自动迭代升级,前端管控配资领域风险,由传统的经验驱动、被动反应的响应式打击,提升为数据驱动、主动进攻的主导式打击,切实增强对场外配资领域风险的主动发现能力,提升打击精准度。三是产出成果。该模型关联工商数据800万条,比对平台数据21万余条,梳理涉配资网站1万余个,涉配资企业1304家。目前,已将配资网站信息通报本地证监局开展联合研判,下一步将对成熟的线索进行收网。
立足经侦打击主业,紧扣“对资本市场违法犯罪行为‘零容忍’”的工作要求,以全警实战大练兵为契机,按照“数字化专业人才主导研判、各区落地经营、全市统一收网”的思路,牵头开展场外配资领域环境净化整治行动,将模型预警成果转化为打击实效战果;深度应用资金穿透、股权穿透等数据化实战武器,横向拓展打击范围、纵向穿透上下游犯罪,源头挤压犯罪生存空间。
一是完善相关法律法规。完善账户实名制,将违反账户实名制的行为纳入个人征信体系,强化失信惩戒的适用机制与联动机制;相关主管部门应在对投资者的炒股经验、了解证券市场风险的程度以及投入资金数额进行全面风险评估的基础上,从股市杠杆的规模、结构、增长速度等方面入手,合理限制杠杆率,既要防止杠杆率过高,造成系统性金融风险,又要防止去杠杆程度过快过猛,导致股市动荡。二是优化市场监管体制。健全公安、通管、证监等部门信息沟通及共享机制,通过异动线索通报、联合研判等机制,高效、准确发现异常交易账户,及时对市场异常波动迅速反应,有效提升对市场的敏锐性和风险的警惕性;建立跨市场合作监管体系,形成监管合力;证券公司严格遵守经纪业务及投资客户适当性管理要求,加强异常交易监控;强化证券公司技术系统安全防护,协调构建全国大数据风控平台(及时发现账户异动,排查当前有效证券账户的普遍使用方式与频率),源头阻断场外配资传播途径。三是强化投资者适当性管理。充分依托大数据、机器学习等科技手段,利用金融机构积累的客户投资行为数据及互联网公开数据,从主、客观维度深入把握客户投资风险偏好、交易习惯、承受能力,对投资者精准画像,准确识别理性投资者;依托“5·15”等经侦宣传节点,全方面、多渠道地推进投资者教育工作,以案释法深入剖析场外配资危害,加强对场外配资行为违法性的认识,着力提升投资者理性投资决策能力,不断提升投资者风险意识与抵御风险水平,构建理性、客观的投资思维模式,引导投资者共建、共享规范、透明、开放、有活力、有韧性的资本市场。