京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据将给“两融”账户打信用分
投资者过去每次的交易行为、强制平仓记录、资金量等一大堆数据放入计算机里一个事先做好的“公式”里,几秒钟的时间这位投资者在证券市场信用状况、征信分数便一目了然。记者8月31日从北京大数据企业普林科技获悉,目前其正与中证信用合作对全国各家券商的380万融资融券账户的信用状况进行评估,未来将发布证券市场的征信报告。
场内杠杆扛不过场外
一般来说,A股市场的配资炒股方式有两种,除了券商提供的融资服务外,还有处于灰色地带的场外配资。相对来说,场内配资在开通融资融券信用账户后,可以依靠账户中的资产折价后作为抵押向券商借款,用融来的钱购买股票。
不过,目前场内券商配资杠杆基本都是十分保守的,定在1:1。与场内形成鲜明对比的是,场外配资即使目前杠杆有所拉低,一些配资公司依然保持在1:4的杠杆高度,“这都算低的,高的时候还能达到1:8、甚至1:10。”有业内人士向记者透露。
这也就意味着,如果一位投资者账户只有1万元的资产,那在券商仅能再获得1万元的配资,而在场外,这一额度则可以攀升至4万元甚至更多。特别是在股市暴涨时期,鉴于券商提供的场内融资对杠杆水平要求严格,一批投资者的需求得不到满足,就铤而走险选择信托公司、互联网金融等配资平台进行场外配资。
但让人担忧的是,正是由于场外配资平台的杠杆更高,风险也就更大。由于还处在监管盲区,还没有人真正核算清楚场外配资规模,因此也有使股票市场产生“踩踏”的风险。今年6月,证监会发布《关于加强证券公司信息系统外部接入管理的通知》,再次重申各证券公司不得通过网上证券交易接口为任何机构和个人开展场外配资活动、非法证券业务提供便利。
大数据掌握场内配资
多处公开信息介绍,今年5月,中证信用增进股份有限公司(简称“中证信用”)经中国证监会批复成立,该公司由多家证券公司、保险公司、互联网公司、政府投资平台共同发起设立。就在两个月后,中证信用与北京中关村(000931,股吧)的一家大数据公司普林科技签订战略合作伙伴协议,该企业主要为金融、通信等行业提供大数据建模分析服务。
而记者了解到,中证信用与大数据企业的这项合作,主要是希望利用大数据技术掌握我国证券市场的场内配资情况。“每个融资融券的账户未来都有可能在个人信用方面获得一个分数。”普林科技副总经理王储向记者透露,自今年7月起,已经开始对全国各家券商的380万融资融券账户进行信用评估,未来每个用户都将有一份中国证券市场个人信用报告,并对资本市场里用户的信用情况进行打分。
记者在这份报告中看到,报告中除了涉及个人基本信息、证券账户基本信息以外,还会对用户是否有强制平仓、信用违约等明细一一记录,“未来券商拿到这份报告、看到评分,也就可以更灵活调整杠杆。评分越高,信用状况也就越好,券商能提供的资金也就会越多。”王储说。
能估算场外配资规模
未来一旦场内配资杠杆更灵活了,也就能把一部分投资者从场外吸引到场内。王储介绍,大数据除了能够帮助稳定资本市场秩序外,也能通过对个人信用状况的大数据分析,让投资者有更合理的投资意向,避免更高的风险。
大数据技术还能使复杂的场外配资脉络显现出来。王储介绍,对互联网金融等场外配资平台上数据进行大面积抓取,从而利用大数据技术能对其规模进行估算。
与此同时,伴随着证券市场“一人多户”的出现,一位投资者往往可以在不同的券商开立账户。以往,各家券商的配资状况都是封闭的,很难判断投资者此前是否有过配资。而在未来各家券商就能通过信用报告看到投资者之前的配资情况。
同时,这份资本市场的个人信用报告也有望提供给银行等第三方机构,在办理贷款业务前也能够了解到个人此前是否有过配资债务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21