基于机器学习的场外配资识别算法设计与应用

俞建群, 李双宏

(东方证券股份有限公司，上海 200010)

0 引言

场外配资是指场外证券资产融资业务，其本质是一种资金借贷关系。作为一种融资手段，场外配资存在诸多风险[1]。中国证券业协会颁布的《场外证券业务备案管理办法》中指出场外配资活动应当进行备案，最高人民法院发布《全国法院民商事审判工作会议纪要》明确场外配资合同无效，说明该业务存在违反法律与政策的风险；在场外配资过程中，股票账户由配资方监控，存在违约和操作风险；场外配资系统的自动平仓功能及较高的杠杆率，易引发市场下行时的系统性风险；由于配资账户所持股票通常波动率和周转率较大，在加强股票流动性的同时也增大了极端事件恶化的概率，加剧股票市场的异常波动。

对此，监管部门已多次发声表明，密切关注资本市场场外配资情况，严厉打击违法违规的场外配资行为。对场外配资进行监管监控，从微观的资本市场参与者角度来说，有利于促进投资者防范相应的投资风险，避免投资者受到非法配资公司非法经营或诈骗行为的损害；从宏观角度来说，有利于避免场外配资业务通过盲目扩张资本市场信用交易规模，冲击资本市场交易秩序，从而维护证券市场的稳定。

目前对于场外配资账户的识别与筛查，不同的监管部门均有一定的判别标准和认定规则，这些标准主要是来源于工作经验[2]。通过对证监会向四家证券公司和三家技术支持公司作出的监管函进行梳理，可以归纳出目前场外配资的主要监管依据有软件提供商非法经营证券业务规定、证券公司违反账户实名制规定和交易软件不符合期货公司审慎经营和风险管理要求[3]。……