学生曝内幕集美大学老师炒股赚1600万两人被公诉-闽南网

闽南网7月15日讯大量购进银润投资股票，短短10天赚取1600万元，集美大学原教师林平忠因此被很多人视为“股神”。可这背后，却牵出一起内幕交易案件。

原来，厦门银润投资和赣州晨光稀土两家公司酝酿资产重组，他的学生陈跃洪在参与此事的财务顾问公司任职，将内幕消息泄露给他。重组和稀土概念都是股市大热门，他嗅到有利可图。为了规避监管，他动员10多个亲友为他开户或借给他股票账户，还修改了所有的电脑数据。可这一切，在证监会的大数据分析面前无所遁形。

前日，厦门市检察院官方微信发布消息称，日前以涉嫌泄露内幕信息犯罪，对林平忠及其学生陈跃洪提起公诉。

【内幕交易】异常账户均与重组双方内部人员无关

2013年，厦门银润投资和赣州晨光稀土两家公司酝酿资产重组。当年3月25日，银润投资开始停牌。由于重组和稀土概念都是股市上的大热门，复牌之后，银润投资连续10个交易日涨停，股价从9元多飙升至将近25元。深圳证券交易所监测到，一些账户在停牌前大量买入银润投资股票，存在明显异常，有内幕交易的嫌疑。深交所立刻上报证监会，稽查人员展开排查。

稽查人员调取了所有高级管理人员的通话记录、账户信息等，一一对比。调查发现，这些账户并不属于重组双方的内部人员。也就是说，知晓重组计划并进行内幕交易的另有其人。

随着调查深入，一个叫林平忠的人浮出水面。当证监会稽查人员找到他时，他辩称，自己从业多年，对股票很有研究，尤其对那些有重组概念的公司，更是十分感兴趣，提前买入完全是因为个人能力强，并没有内幕交易行为。

可稽查人员认为，如果是研究出来的，不会这么大金额地买，“他是融资买来的，不是说账户上有多少钱买多少钱，而是利用亲戚的账户去融资，一般研究出来的，不会冒这么大风险。”

数据显示，林平忠当时不仅全仓买入银润投资，而且还利用融资手段借了一大笔钱，就是为了放大杠杆，增加收益，可见他对这只股票的笃定。另外，林平忠的一个学生曾通知别人买，说马上就停牌。如果是研究出来，不可能会知道停牌，这说明林平忠知悉内幕信息。

2013年下半年，证监会启动大数据，一些账户交易隐蔽性较强、常规手段难以发现的内幕交易案件线索被挖掘出来。

林平忠作为投资学教师，不仅做过操盘手，还当过分析师，因此深谙证券市场的法律法规。为规避风险，他在进行股票操作时十分小心。所有的电脑数据全都修改过，连下单的IP都改过。

他还动员了10多位亲戚朋友，为他开户或者借给他股票账户，目的就是分散注意力。不过，就算反侦查手段再高明，他的行为也没能逃过“大数据”的筛查。

稽查人员称，我国交易所的大数据系统可以直接监控到任何一个证券账户的资金进出和股票买卖情况，交易所会提前根据内幕交易的一些特性，设置一系列的预警指标，“突然放量或者突然下跌，而且量非常大，数据马上就跳出来，分析你以前有没有买过，最近有没有买过。如果你从来没有买过，今天把所有股票都卖掉去买这一只，就把你列为有点嫌疑了，特别是买了之后就停牌的”。

2013年初，银润投资启动重大资产重组，厦门高能投资咨询有限公司承担财务顾问的角色，而这家公司的一位投资顾问陈跃洪恰好就是林平忠的学生。根据证监会办案人员的表述，陈跃洪跟林平忠的关系很好，经常一起去爬山，聊一些股票的话题。

在获悉银润投资的重组内幕信息后，按捺不住的陈跃洪泄露给林平忠。而林平忠涉嫌利用其亲属及学生账户非法交易“银润投资”股票。10天时间，林平忠的相关账户账面获利达1620万元。

昨日，海都记者在集美大学财经学院官网上看到林平忠的简介。他生于1968年，是漳州云霄人。他毕业于厦门大学经济系，获博士学位，还在南京大学工商管理专业从事博士后研究，获博士后证书。在教书前，他从事过企业管理、国际贸易、投资银行、证券投资、期货等工作。

根据此前媒体采访，曾和林平忠一起在证券公司任职的前同事说，2005年前后，林平忠拿到博士学位，“那时，证券业也不怎么景气，所以他选择到学校教书”。（每日经济新闻央视海都记者许茵茵）

请问大数据可能应用在股票和证券市场上吗？

当然可以，大数据可以大大提高对市场预测性分析的准确率。

怎么获取大数据选股票黑马？

在挑选底部放量黑马时，关键是寻找适度放量的个股，成交量不放大或过度放大，都不利于该股未来的发展。因为如果个股放量过度，往往会极大地消耗该股做多的能量，使短期后继资金无法及时接力，个股的上涨将缺乏持续性的动力，从而使股价上涨往往一步到位，缺乏实际投资价值。至于成交量放大是否适度，可以参考以下指标，做为选股的标准。一、股价启动初期，单日成交量大于该股的前五日移动平均成交量2.5倍，大于前10日移动平均成交量3倍。二、股价启动初期的单日盘中量比至少要达到10以上，收盘时量比至少要达到2.5以上。三、股价启动初期成交量保持温和放大状态，量能乖离率指标vbias能够保持3至5天的快速持续上涨，并且在股价启动后的一段时间内，24日vbias能多次穿越0轴线。四、移动平均成交量vosc指标大于0轴线，并且逐渐缓慢上移，即使偶遇调整，vosc指标为正值的时间远多于为负值的时间。五、成交量标准差指标vstd快速上升到该股历史上罕见的极高位置时，表示该股成交量过度放大。这种极高位置由于各种股票的流通盘大小不同和成交活跃度不同而有所不同，所以没有一定的量化标准，投资者可以根据个股的vstd指标历史表现进行比较。六、底部放量个股的成交量虽然和前期相比有明显的增加，但和个股的流通盘相比并不大，每日成交换手率不能超过10％。

大数据能预测出股票涨跌吗？

能够预测中长期 。

可以警示个股风险。

散户真正去研究公开市场信息，可以规避很多投资风险。比如，大股东解禁；大股东通过高溢价收购掏空上市公司；有哪些大资金买入卖出股票；可以通过大资金历史交易习惯预测其下一步操作；可以预测某一行业市场供需变化。

大数据炒股国家禁止么

不禁止。随着我国电商的高度发展和网购规模的不断壮大，诸如刷单、造假等网络不正当竞争行为也随之而来。为了制止和预防网络不正当竞争行为，维护公平竞争的市场秩序，保护经营者和消费者的合法权益，促进数字经济规范持续健康发展。8月17日，国家市场监管总*发布《禁止网络不正当竞争行为规定(公开征求意见稿)》的通知。

大数据炒股很好，主动辅助更妙！

『大数据炒股到底靠谱么？去年媒体一会儿推荐一会儿质疑，到底怎么看？』，有读者来问。他是看到了华夏基金在发行一只名为华夏网购精选的基金(002837)，采用大数据量化投资策略，所以一下子对这个去年上半年极其火爆的投资概念再次感兴趣了。

至于我的回答：大数据作为一种崭新的投资思路，当然是有其价值的。当然要让其发挥最大价值，细节同样很重要。

如果有关注去年的投资新闻，应该会知道去年好几家互联网企业联合中证指数公司发行了各自的大数据指数基金，用来反映各自的大数据在辅助投资上的效果。

其中最主流的，自然是来自蚂蚁金服网购数据的淘金100指数、来自新浪财经和微博的i100和i300指数以及来自百度搜索数据的百发100指数。

姑且先不讨论这三个指数的细节，只看收益率。下表是这三个指数今年前三个季度和主要规模指数的表现对比。

可以看到，三个大数据中除了百发100比较颓之外，淘金100、i100和i300全数是大幅跑赢了大蓝筹和小盘股——其中来自蚂蚁金服数据的淘金100更是差一点就实现了正收益。至于表现比较糟糕的百发100指数，好歹还是跑赢了创业板指数。

更何况，衡量一个投资思路可行与否，仅仅看三个季度的数据是远远不够的，下图是三个指数数据都公布(2015年1月21日)迄今快两年的表现，可以看到即使是比较颓的百发100，至少也是15.47%的正回报，而同期包含沪深300和中证500的中证800指数却是下跌2.85%，

当然，淘金100继续是表现最好的那个，上涨85.3%，而i100则上涨57.32%。

显然，大数据炒股有超额收益，这在过去两年是毋容置疑的事实。

同样是大数据，为何差距那么大呢？

看了上面这样走势表现，你或许会有这样的疑问。

其实，大数据不过是一种投资思路的概括，仔细区分还是有千差万别的。西谚说的好，thedevilisinthedetails(魔鬼在细节中)，仅仅知道『大数据炒股』这五个字，对于理解不同的大数据指数的表现异同，是远远不够的。

在我看来，目前的三大大数据指数，从下表来看，有两个细节是值得细细比较的：

大数据这东西，依靠采集了以往不可能获得的海量数据来获得信息上的优势。

但是，不同的信息能够带来的优势也是不同的。

从目前这三个大数据指数来看，可以分为两类：情绪派和现实派。

所谓情绪派，就是通过大数据捕捉投资者的情绪变化，这个其实在大数据投资崛起之前，就是重要的投资方法。它的特点是将焦点放在了证券市场本身，所以对于短期的焦点反应会比较快。情绪派其实和技术分析之关注股价波动有些类似，他认为所有有价值的信息都已经反映在投资者的情绪变化之中了，可以规避许多复杂逻辑框架的弊端——但缺点就是普通投资者往往是后知后觉，所以这是一个趋势跟随的路数。

新浪的i100和百发100，无疑都是此类代表。

而现实派，则是用大数据去判断现实的经济，以便可以在财务报表公布之前就预判到可能的趋势。其实在大数据之前，有人蹲守在一家上市公司的厂房门口，每天去数有多少运货卡车的进出，也是一样的道理，只不过算不上大数据而已——而美国对冲基金使用卫星等方式预判，也是异曲同工的。

现实派的好处在于获得的是与基本面财务数据相关的信息，具有前瞻性。

但其也有一个缺点，业绩向好未必等于股价上涨，这个还有取决于市场的情绪。

显然，早前的淘金100指数，以及这次发行的华夏网购精选基金(002837)所采用的淘宝大数据就是典型的现实派大数据。

蚂蚁金服（淘宝）大数据是目前网购数据中及最权威、信息量最大的大数据之一。其中，既有行业基本面的数据，也有景气度指标和用户行为数据。行业基本面数据例如：行业（产品）销量、价格、库存以及其衍生指标。这部分有利于分析某个消费子行业的景气度。

这类大数据的前瞻性是已经得到市场的验证的，比如从淘宝的网购数据来看，今年2月白酒的销量就出现了显著的回升，而包括贵州茅台、五粮液等白酒概念股今年的主升浪，也正是始于那个时段。有了大数据，你不需要等到4月底看到一季报时才杀入，而是可以提早一个多月潜伏。看看下图，你就知道提前潜伏的优势了：

眼下，不少研究人员相信这是一波业绩推动的行情，那么作为现实派的淘金100占据优势也就不奇怪了。

选对行业好赚钱。

所以一个大数据指数的表现，和他侧重的行业也是大有关系的。

在这点上，i100和百发100应该都算是宽基大数据指数，本身没有特别的行业偏好，完全是依赖与数据显示来在不同的行业之间轮动。

但是，淘金100就不同了，由于其本身用的是淘宝为主的电商数据，所以天然就是一个侧重消费、民用制造业的行业大数据指数。

下表是中证十大一级行业指数的历史表现，可以看到消费行业正是过去一段时间最最优异的一个行业，在这样的前提下，侧重消费的淘金100有比较好的表现也就不奇怪了。

如果你有关注中国的宏观经济，关心我们的经济结构转型，就会知道相比投资、出口，我们更需要的是消费拉动的经济增长——而要实现这个目标，就需要激发中国消费者的消费需求——一个词概括就是『消费升级』。这一点，从2015年11月24日***发布《***关于积极发挥新消费引领作用加快培育形成新供给新动力的指导意见》上，就可以看出宏观上对于消费升级的重视。

如果你相信中国消费升级的逻辑，这样的强势可能还会继续保持下去。

上文提及的三个大数据指数，固然反映了相关大数据用于投资的表现。但是，指数只是一个参考对象，在指数编制的过程中，类似基本面因子、动量因子的存在，都有可能干扰到大数据的作用。

所以，大数据投资≠大数据指数投资。

比如这次华夏基本推出的这个大数据基金——华夏网购精选基金(002837)——就不是一个指数基金，而是在量化分析淘宝大数据建立备选股票池的基础上，引入基金经理的主动管理。

为什么我们需要基金经理的主动管理？

作为这个自媒体的老读者，应该很清楚传统指数基金投资的一些弱点。最大的弱点，自然就是长期持有不能择时，一旦面对大熊市只能面对巨大的回撤。此外大数据指数平均权重也会错过一些好的股票，再加上三个大数据指数都配备的动量因子在今年这样没有趋势的行情里面尤其不合适，所以基金经理的主动管理可以帮助规避这些问题。

细看此次的华夏网购精选基金(002837)包含了两层主动管理。

第一层是主动量化，由拟任基金经理张弘弢负责，作为华夏基金的数量投资部董事总经理，他和华夏基金的量化团队负责，利用淘宝网购消费大数据提炼其中涉及互联网消费的上市公司建立备选股票池，由投研团队监控大数据选择的股票池，优中选优，这点比起大数据100指数一沉不变的量化选择更主动。

第二层则是主动型基金经理的人工选择。另一位拟任基金经理郑煜，应该还算是不错的主动型基金经理。从下图可以看到，她管理的两个偏股混合基金无论是相对上证指数还是相对同类基金都是有显著的超额收益的。

这意味着，郑煜的主动管理能力可以为淘金大数据锦上添花，在规避大数据指数的一些弊端同时，为其带来超额收益——在这个始终没有趋势性行情只有震荡的市道下，这或许是颇为重要的。

最后要补充一句的是，华夏网购精选基金(002837)的发行期是9月26日到10月28日，和华夏基金旗下的其他新基金一样，利用他家的活期通认购，可以享受认购费率1折。

尤其值得一提的是，如果你是在10月27日和28日用活期通认购，华夏推出了一个折上折优惠活动。是的，0.1折噢！普通基金认购费是1.2%，1折后变成了0.12%，而0.1折那就是只有0.012%了噢！

万分之1.2啊！！这可是比股票佣金还要低的认购费了，相当的赞！

大数据中心龙头股票有哪些

数据中心板块龙头股票有：1、鹏博士：数据中心龙头。国富光启主营业务为互联网数据中心、内容分发与加速以及云平台租赁及增值服务等业务；互行丛慧信互通主要从事公共安全大数据及北斗授时服务业务。2、数据港：数据中心龙头。数据中心投资大、使用寿郑卖命周期长，数据中心固定资产折旧在整体成本中占据较大的比例，通常占20%以上。3、特发信息：数据中心龙头。子公司数据科技拟1.4亿元在西安投建数据中心项目。4、光环新网：数据中心龙头。光环新网是业界领先的互联网综合服务提供商，主营业务为云计算业务及互联网数据中心服务等互联网综合服务，是北京最具影响力的互联网服务商之一。数据中心行业股票其他的还有：沙钢股份、动力源、圣阳股份、科士达、润建股份、银信科技、塞力医疗、电科数字、世纪华通、精工钢构、迪档答威迅、常山北明、立昂技术、科创信息、科信技术、科华数据等。拓展资料①投资需谨慎。股票投资风险是股票投资者购进股票后遭遇股价下跌损失的可能性。一般可理解为卖出价格低于预期价格的差距，或实获股息未能达到预定的标准。股票市场交易价格往往一日数十变，价涨即获利，价跌即亏损，有时连涨数日获利丰厚，有时连跌数日损失惨重。②股票市场上的机遇和风险总是同时存在、同时发展、同时减退的，投资者在期望获取高额收益的同时，必然要承担相应巨大的风险。③股票是股份公司发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每支股票背后都有一家上市公司。换言之，每家上市公司都会发行股票。同一类别的每一份股票所代表的公司所有权是相等的。每个股东所拥有的公司所有权份额的大小，取决于其持有的股票数量占公司总股本的比重。股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖或作价抵押，是资本市场的主要长期信用工具，但不能要求公司返还其出资。

你知道大数据炒股吗？你的股票账户可能已被监控

互联网时代，没有个人隐私。

近几年，大数据吹遍了每一个行业，如果是行业演讲和智库报告中不提到大数据，那就是LOW，既然每个企业都在谈论大数据，那么大数据能否应用于股市？我能否用大数据构建一个持续盈利的模型？

我先给各位普及一下大数据，作为你以后吹牛的资本。

单纯的记录还不够，云储存的发展让所有数据都可以被储存，每天买了多少东西，每个APP每天点击了多少次都会被上传到云上，将所有的数据整合起来，就是记录了每个人每时每刻在做什么，这些移动端、电子端设备就是大数据记录的源泉。

大数据有三个特征，第一是数据量大，不然怎么能叫大数据呢；第二是真实，不是虚假杜撰；第三个是有序，π的数据量再大，也没有深入探讨和挖掘的价值。总之一句话，大量真实有用的数据就叫大数据。

将以上三点对应到股市，发现完全匹配。首先是数据量大，一根K线，包含了当天所有人的所有交易记录，一页K线，包含上亿人几十年的交易明细；其次，所有的数据都源于真实报价和真实撤回，数据真实有效，无法杜撰；最后，股市中所有的交易都缘于人类的策略，如同经济体系一般存在诸多有序规律。所以，股市就是一个天然的大数据场所，用大数据思想来炒股，绝对可行。

市场已经有很多机构在尝试使用大数据炒股，因为大数据涵盖范围巨大，就衍生出多种不同的选股逻辑。

1⃣️基本面选股

基本面和股价肯定是高度相关的，凌乐在多篇文章中说过，业绩增速基本就代表了股价走势，那些妖股、牛股基本上都是某个报告期业绩爆发式增长。但股价上涨一般都在季报发送之前，这一般也被视为公司的机密信息，普通股民很难提前知道公司内部经营数据。

大数据就可以做到实时了解企业动向，比如现在很多企业在原材料、商品交易方面都是在阿里巴巴中完成，阿里就知道企业的订单、现金流动、负债甚至存货周转，完全可以实时了解企业的经营状况和行业景气程度，在季报发布之前就了解企业本期利润，进而选择是否投资。

2⃣️新闻情绪选股

股价波动的背后其实就是人们对个股的预期在不断产生变化，某个时段看多的人多余看空的人，个股就会上涨，反之下跌。

影响预期的就是人们每天都接触的个股信息，比如发布一条关于高铁的新闻，有100万人看这条新闻，这条新闻相关个股是中国中车，这是一条利好新闻，新闻的热度是如何变化的，大数据加上一系列算法就给出一个市场预期指数，进而判断个股未来是涨还是跌。

目前已经有机构在做这方面的事，比如今日头条，它已经推出了头条热股，就是实时监测今日头条上的热点新闻和个股。

另外，当前很多新闻都是采用推荐算法，你看到的新闻可能不是你自己想看的，而是平台想让你看到的，从这个角度来看，新闻推荐能够影响股价。

3⃣️历史选股

太阳底下没有新鲜事，所有的事件都是重复的，股价走势也是一样，在技术分析三大基础假设中就包含历史会重复这一条件，所以，大数据只要收录历史所有个股走势，再匹配挑选个股，就能判断个股上涨的概率。

现在很多APP都支持这种选股方法，比如同花顺、涨乐财富通、平安证券等等。

在我看来，上面几种方法只是运用大数据的小儿科，他们选股的策略和股价上涨没有必然联系，就比如历史数据选股，首先是各软件有不同的储存范围和匹配方法，无法真正覆盖所有个股的历史记录，而且匹配度也可能有很大区别，同一只个股在不同软件上会得出完全不同的上涨概率，更何况，历史不一定重复。

新闻情绪也无法预测个股上涨，首先机器很难定义情绪，其次人们对新闻的关注与买入之间隔了十万八千里，这样的选股明显不够严谨。

我在多篇文章中说过，技术分析的逻辑是要通过眼前的K线判断隐藏在屏幕背后的人，想到他们是怎么想的，判断是否有人关注此股并是否愿意大额买入或卖出。大数据也应当如此，直接采集屏幕背后的人的信息，而不是屏幕上的信息。

假想一下，如果我知道有十几个资金量上亿的账户想要买入某只个股，并且市场没有人愿意卖出，那这支股上涨的概率是不是接近100%？

所以，大数据的重心应该放在判断个人想买卖哪支股，个人账户中有多少钱，如果能收集到每一个股民这两项信息，就能成为完全知晓股价走势的股神。

能大规模查看证券账户的机构有四类，证券公司、银行、结算公司和同花顺、大智慧这类信息服务公司，前三类都基本是官方机构，不太会出数据问题，而信息服务机构就不一定了。

下图是证券APP的活跃用户规模，可以看到，同花顺占据着绝对的优势，他的用户量早已超过1亿，他们有没有监测股东账户不知道，但他们是有能力监控的。

在了解股东账户有多少钱之后，还需要知道这个人想要买入哪支个股。无论是谁，在买股票之前一定是选股，其中重要的一步就是加入自选股，选股必然伴随着对个股的关注度提高，个股查看频率与买入与否有一个高度关联关系，从这个角度就能判断买入概率。

整体看来，判断走势只要能够监测自选股、个股浏览时长、个股浏览次数、账户金额这四个数据。一个人的信息可能分文不值，因为无法影响股价，当所有人的信息汇集之时，这些信息就是股价未来走势。

股市是一个资金聚散的市场，徐翔的敢死队投资收益率不过20%，伯克希尔哈撒韦的年化收益率也只有25%，倘若你掌握了以上数据，能让你的收益率轻松超过100%，并且永远领先市场。当利润达到10%时，便有人蠢蠢欲动；当利润达到50%的时候，有人敢于铤而走险；当利润达到100%时，他们敢于践踏人间一切法律。

在钠镁股票上有一个指标叫做“实时加自选股大量增加”和“相关新闻浏览量增多”，说明它不仅监测了今日头条的数据，还监测了钠镁股票用户账户数据，能够查看到每个人的自选股。

那么问题来了，这些公司有权利监测个人账户数据吗？个人在软件上使用的这些信息所有权属于谁？

但是，假如把个人信息去除掉，其所有权就不属于个人了，比如“张三的账户有一百万，想要买入涪陵榨菜”，这条信息任何机构都无权使用，如果它变成，“某个一百万账户想要买入涪陵榨菜”，这条信息就可以使用并传递给其他公司。

所以，去除掉个人信息对于股市预测没有丝毫影响，在法律上完全合规，只是增加了股市的信息不对称，你一个普通散户，想要战胜这些拥有海量数据的人，太难了。

大数据对很多行业都是一个有利的东西，它能帮助企业发现商业价值、发现用户需求、找到目标群体，它也能让用户迅速找到符合需求的商品和信息，但是，大数据也会造成巨大的信息不对称，如果少部分人在股市中掌握了绝对信息优势，他就是股神。

我们鼓励科技创新和应用，但我们更需要个人隐私信息被保护，此时我只能呼吁，呼吁各大信息公司清楚信息采集的边界，呼吁各位普通投资者减少短期投机，因为账户监控只会在短期对股价有影响，长期来看，股价还是与业绩预期最相关。

最后，你的点赞，对我十分重要

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