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大数据对于证监会打击「内幕交易」有哪些帮助

基本上没什么作用，只能是一种辅助的手段去侦测一些事，但是决定权是在证监会手上。实际上证监会都已经有足够的证据去做一个决策的，但是这个决策的影响因素不光光是事情的本身所决定的。
■网友
谢邀，不在金融行业，但是可以按照所在行业的经验侧面解释一下。
大数据是什么？
\u0026gt;\u0026gt; 大数据的具体的解释就不说了，网上会有一大堆说明，在这篇报道中，大数据是指的一套大数据分析系统，包含数据的存储，建模，分析等。
在相关案件中如何应用？
\u0026gt;\u0026gt; 相关案件暂且认为是连接中报道的案件。原理其实很简单，既然是内幕交易，证明交易之间是有关联性的，为了发现内幕交易，首先要建立一套模型来发现这种关联性；之后，证券交易每天的交易量是及其庞大的，通过种种技术将之前构造的模型运用到如此大规模体量的数据上，从而能达到发现内幕交易的目的；再之后，就是一步步优化，如何应对日益增大的数据量，如何更快速的发现内幕交易等等。

■网友
1.证券公司自身数据及信息分析
2.相关新闻信息发布及黑红名单账户的交易信息
3.用户的DPI数据

■网友
谢邀。从互联网公开数据和行业数据的角度分析，大数据对打击内幕交易是能够起到收集线索目的的。比如内幕交易等，结合互联网数据的收集整理与专业人士的研判分析，最后得出分析数据，根据数据的百分比和倾向等综合指数来判断内幕交易情况，纯粹站着数据角度哈～
■网友
谢邀，通过公开的报道来看，大约是以下两个个方面：1.异常：账户、资金等等的异常表现2.关联：如公司重要信息发布时间，利益想干人的账户表现或异常账户与利益想干人的关联等
■网友
简单猜测一下, 之前也听过一些所谓"大数据"在xx领域的应用, 比如某犯罪专家讲的利用不法份子在银行操作时异于常人的行为, 通过模式识别提取电信诈骗的特征.
结合以前一些反作弊的入门知识, "大数据"对内幕交易也无非较过去没有"大数据"这一概念时有这样的差异:
数据规模: 这个无须证明, 电子信息时代在2007年随着智能手机的普及, 用户个人数据的电子化呈现火箭式的增长速度;
数据源:过去处理维度简单, 现在复杂, 丰富, 因为可track的数据源在不断丰富; 移动, 线上操作, 比如一个手机号可知道这个手机后面的很多信息; 而且很多时候我们只是站在用户授权的前提下处理的数据, 已经足够丰富了,更何况有时特殊情况下越权获得的用户隐私数据.
数据处理速度, gpu , cpu 也导致处理数据上有了巨大突破.
【大数据对于证监会打击「内幕交易」有哪些帮助】 再把背景应用到交易中, 就需要找一些适当的案例, 我觉得:
只要是能留下痕迹的, 并且操作方式不能被平凡数据隐藏的, 都是可以挖掘出来的.

■网友
简单写一下，没有做过相关的，原来看论文的时候了解了一点。大数据的应用理解起来很简单的，就是海量数据的分析与应用，至于应用方法，我比较喜欢用千奇百怪来形容，因为确实有很多不同的门类，各个行业的应用都有所不同。那么为什么产生了这些呢？回忆一下平常的生活工作，是不是有大量的报表，早年计算机没这么智能，啊报表数据少，后来越来越多了，就产生了大量的数据，通过数据我们可以模拟更多的业务场景。那么，大数据监控是在干什么，实际上是通过事实监控建模，预测可能发生的情况，如果与预期不符，是不是就出问题啦？讲简单一点，理解方便，如果有其他想了解的，再说吧


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