Сговор в тени: выявление инсайдерской торговли с помощью сетевого анализа

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет обнаруживать скоординированные действия инсайдеров на финансовых рынках, выявляя скрытые связи между аномальными торговыми операциями.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Эгосети двух наиболее центральных инсайдеров, измеренные посредством центральности близости, демонстрируют структуру связей, в которой цветовое кодирование узлов отражает принадлежность к компании, а цвет ребер указывает на силу связей: желтый - сильные, зеленый - умеренно-сильные, синий - умеренные и фиолетовый - слабые. — Эгосети двух наиболее центральных инсайдеров, измеренные посредством центральности близости, демонстрируют структуру связей, в которой цветовое кодирование узлов отражает принадлежность к компании, а цвет ребер указывает на силу связей: желтый — сильные, зеленый — умеренно-сильные, синий — умеренные и фиолетовый — слабые.

Исследование демонстрирует, что скоординированное поведение инсайдеров, выявленное с помощью анализа финансовых графов, статистически значимо и выходит за рамки случайных совпадений.

Обнаружение инсайдерской торговли остается сложной задачей, несмотря на автоматизацию расследований финансовой преступности и ограниченность размеченных данных. В статье «Иголки в стоге сена: использование криминалистической сетевой науки для выявления инсайдерской торговли» предложен подход, основанный на анализе сетей, для выявления групп корпоративных инсайдеров, демонстрирующих скоординированные торговые операции. Данный алгоритм выявляет статистически значимые паттерны подозрительного поведения, фокусируясь на центральных узлах и аномальных подграфах в сети инсайдеров. Возможно ли дальнейшее усовершенствование данного метода для более эффективного выявления манипуляций на рынке и предотвращения финансового мошенничества?

Раскрытие Скрытых Паттернов: Пределы Традиционного Обнаружения

Поддержание целостности финансовых рынков напрямую зависит от своевременного выявления незаконных операций с инсайдерской информацией. Однако, традиционные системы обнаружения, основанные на заранее заданных правилах, часто оказываются неэффективными при столкновении со сложными схемами координации между участниками. Эти системы, как правило, фокусируются на отдельных транзакциях или простых комбинациях факторов, не учитывая тонкие взаимосвязи и скрытые соглашения, которые могут свидетельствовать о преднамеренном манипулировании рынком. В результате, даже изощренные случаи инсайдерской торговли могут оставаться незамеченными, подрывая доверие инвесторов и стабильность всей финансовой системы. Поэтому, возникает необходимость в разработке более совершенных методов анализа, способных выявлять сложные паттерны поведения и обнаруживать скоординированные действия, направленные на незаконное обогащение.

Традиционные системы выявления инсайдерской торговли часто страдают от высокого уровня ложных срабатываний, что существенно затрудняет эффективное расследование и преследование правонарушителей. Подобные ошибки приводят к перегрузке аналитиков, отвлекая ресурсы от реальных случаев мошенничества и создавая иллюзию безопасности на рынке. В результате, настоящие схемы, основанные на координации действий нескольких участников, могут оставаться незамеченными, подрывая доверие инвесторов и целостность финансовой системы. Постоянное увеличение объемов транзакций и усложнение финансовых инструментов лишь усугубляют эту проблему, требуя разработки более точных и интеллектуальных методов анализа.

Объем транзакций на финансовых рынках достиг колоссальных масштабов, что предъявляет повышенные требования к системам обнаружения незаконной инсайдерской торговли. Проанализированная сеть, состоящая из 4 650 узлов, наглядно демонстрирует сложность задачи — выявление скрытых закономерностей в огромном потоке данных требует применения передовых аналитических методов. Традиционные подходы, основанные на заранее заданных правилах, зачастую оказываются неэффективными, не в состоянии распознать сложные схемы координации и упуская из виду тонкие признаки мошеннической деятельности. Для эффективного выявления злоупотреблений необходим переход к более изощренным алгоритмам, способным обрабатывать большие объемы данных и выявлять неявные связи между участниками рынка.

Анализ эгосетей четырех наиболее аномальных индивидуумов, выявленных алгоритмом OddBall, показывает структуру их связей с коллегами, где цвет узлов отражает принадлежность к компании, а цвет ребер - силу связи: от прочных (желтый) до слабых (фиолетовый), при этом выделенный красным узел представляет рассматриваемого индивидуума. — Анализ эгосетей четырех наиболее аномальных индивидуумов, выявленных алгоритмом OddBall, показывает структуру их связей с коллегами, где цвет узлов отражает принадлежность к компании, а цвет ребер — силу связи: от прочных (желтый) до слабых (фиолетовый), при этом выделенный красным узел представляет рассматриваемого индивидуума.

Сеть Связей: Отображение Паутины Инсайдерских Отношений

Вместо анализа отдельных сделок инсайдеров, мы применяем сетевой анализ для выявления взаимосвязей и взаимодействий между ними. Такой подход позволяет перейти от изучения изолированных транзакций к пониманию структуры и динамики инсайдерской активности в целом. Это предполагает построение сети, где узлами являются инсайдеры, а связи — их общие сделки или другие формы взаимодействия. Анализ данной сети позволяет выявить ключевых игроков, группы связанных инсайдеров и потенциальные схемы скоординированных действий, которые могли бы остаться незамеченными при традиционном анализе.

Анализ данных из форм 4 (Form 4 Filings) является основой для построения сети, отражающей взаимосвязи между инсайдерами и их торговую активность. Каждая транзакция, заявленная в форме 4, представляется как ребро в сети, соединяющее инсайдера с ценной бумагой, которой он торговал. Узлами сети выступают как сами инсайдеры (руководители, директора и т.д.), так и соответствующие акции компаний. Анализ этих связей позволяет выявить паттерны торговой активности и потенциальные группы инсайдеров, координирующих свои действия. Например, несколько инсайдеров, одновременно покупающих или продающих одни и те же акции, могут быть идентифицированы как кластер в построенной сети.

Для количественной оценки влияния и скоординированности действий инсайдеров используется анализ сетевых метрик, таких как близость к центру ($Closeness Centrality$) и взвешенная активность ($Activity-Weighted Similarity$). Построенная сеть содержит 7,007 ребер, что свидетельствует о высокой степени взаимосвязанности деятельности инсайдеров. Близость к центру позволяет определить, насколько быстро информация распространяется от конкретного инсайдера к другим участникам сети. Взвешенная активность учитывает не только факт взаимодействия, но и объем операций, что помогает выявить ключевых игроков и потенциальные схемы согласованных действий. Анализ этих метрик позволяет перейти от оценки отдельных транзакций к выявлению системных паттернов поведения инсайдеров.

Анализ эго-сетей двух ключевых инсайдеров с использованием центральности по собственному вектору показывает структуру связей внутри компании, где цвет узлов указывает на принадлежность, а цвет ребер - на силу взаимодействия, выделяя при этом рассматриваемого индивида красным цветом. — Анализ эго-сетей двух ключевых инсайдеров с использованием центральности по собственному вектору показывает структуру связей внутри компании, где цвет узлов указывает на принадлежность, а цвет ребер — на силу взаимодействия, выделяя при этом рассматриваемого индивида красным цветом.

Установление Базиса: Сила Нулевых Моделей

Для выявления скоординированных действий среди участников торговой сети, отличных от случайных совпадений, используются нулевые модели — статистические рамки, имитирующие случайную торговую активность. Эти модели создают базовый уровень, представляющий собой ожидаемое поведение при отсутствии реальной координации. Сравнение наблюдаемых паттернов сетевого взаимодействия с результатами, полученными на основе нулевых моделей, позволяет оценить статистическую значимость потенциальной незаконной деятельности и определить, является ли наблюдаемая активность результатом целенаправленных действий или просто случайностью. Нулевые модели служат эталоном для проверки гипотез о координации и позволяют количественно оценить вероятность наблюдаемых паттернов при условии их случайного происхождения.

Для оценки статистической значимости выявленных паттернов координации действий, мы используем два типа нулевых моделей. Во-первых, это перемешанные (shuffled) нулевые модели, которые рандомизируют идентификаторы инсайдеров, сохраняя при этом общий объем торгов. Во-вторых, применяются откалиброванные генеративные модели, которые учитывают регуляторные ограничения при симуляции случайной торговой активности. Обе модели позволяют создать базовый уровень случайности, относительно которого можно оценить отклонения, указывающие на потенциально незаконную координацию.

Для оценки статистической значимости выявленных сетевых паттернов, указывающих на потенциально незаконную деятельность, проводится сравнение с базовыми уровнями, полученными с помощью нулевых моделей. Установленный порог калибровки, равный 0.652, является результатом статистического анализа и предназначен для контроля ошибки первого рода (family-wise error rate) на уровне 5%. Это означает, что вероятность ложноположительного результата, то есть обнаружения признаков незаконной деятельности при ее отсутствии, не превышает 5%. Превышение этого порога указывает на то, что наблюдаемые паттерны маловероятны при случайном формировании сети и требуют дальнейшего изучения.

Сравнение ключевых метрик сети, полученных в результате 10310³ симуляций двух нулевых моделей с эмпирической сетью, показывает существенные различия в количестве узлов, связей, связных компонент и ультра-сильных связей, что указывает на неслучайность структуры исследуемой сети.

Выявление Сговора: Идентификация Координированной Инсайдерской Активности

Анализ сетевых взаимодействий в сочетании с использованием нулевых моделей позволяет выявлять так называемые «семейные кластеры» инсайдеров, демонстрирующих скоординированные схемы торговли. Этот подход заключается в построении сети, где узлами являются инсайдеры, а связи — их торговые паттерны. Нулевые модели, генерирующие случайные сети, служат для оценки вероятности появления таких кластеров исключительно по случайности. Если наблюдаемые кластеры встречаются значительно чаще, чем в сгенерированных моделях, это указывает на наличие скоординированной деятельности. Таким образом, данный метод позволяет отделить случайные совпадения от намеренного сговора, предоставляя ценный инструмент для обнаружения неправомерных действий на финансовых рынках и выявления групп инсайдеров, действующих согласованно.

Для количественной оценки степени скоординированности действий инсайдеров применялись методы сопоставления двухсторонних графов и анализа временной близости. Сопоставление двухсторонних графов позволяет выявить общие связи между инсайдерами и их транзакциями, устанавливая соответствия между ними. В свою очередь, анализ временной близости учитывает, насколько синхронны сделки различных участников, выявляя закономерности в их поведении. Для повышения точности, данные о сделках взвешивались с помощью еженедельного ядра, что позволяло учитывать краткосрочные колебания активности и фокусироваться на наиболее значимых периодах скоординированной торговли. Такой подход позволяет не только определить наличие координации, но и оценить её силу и временные рамки, предоставляя ценную информацию для выявления потенциальных случаев незаконной деятельности.

Алгоритм “OddBall”, основанный на принципах распределения степенных законов, позволил выявить аномальные эгосети с высокой степенью статистической достоверности. Анализ показал наличие 3472 ультра-сильных связей (сходство ребер превышало 0.9), что более чем на порядок превосходит ожидаемые значения в рамках нулевых моделей. Определение ключевых инсайдеров осуществлялось посредством применения метрик близости и центральности по собственным векторам, что позволило выделить лиц, наиболее активно участвующих в скоординированной торговой деятельности. Использование данного подхода способствует более эффективному выявлению потенциальных случаев сговора и манипулирования рынком, предоставляя инструменты для углубленного анализа взаимосвязей между участниками.

Анализ логарифмических графиков показывает, что структурные свойства эго-сетей соответствуют степенному закону, что подтверждается условиями, указанными в таблице 4.

Исследование демонстрирует, что выявление скоординированных действий инсайдеров требует не просто обнаружения аномалий, но и анализа взаимосвязей между участниками. Этот подход, основанный на построении и анализе финансовых графов, позволяет выявить закономерности, скрытые от традиционных методов. Как однажды заметил Алан Тьюринг: «Иногда люди, которых мы меньше всего ожидаем, оказываются теми, кто способен на самые удивительные вещи». Эта фраза отражает суть представленной работы: выявление скоординированных действий, которые на первый взгляд могут показаться случайными, но при детальном анализе оказываются статистически значимыми. Использование null-моделей в данном исследовании подтверждает строгость математического подхода к проблеме, что соответствует принципам элегантности и доказательности кода.

Куда же дальше?

Представленное исследование, выявляя скоординированное инсайдерское поведение через призму сетевого анализа, лишь открывает дверь в область, где статистическая значимость не всегда эквивалентна экономической реальности. Необходимо признать, что обнаружение аномалий в графах финансовых транзакций — задача, требующая не только корректной математической модели, но и строгого определения понятия «нормальности». Существующие нуль-модели, хотя и позволяют оценить вероятность случайных совпадений, неизбежно упрощают сложность реальных финансовых рынков, игнорируя факторы, обусловленные макроэкономическими трендами и нерациональным поведением участников.

Перспективы дальнейших исследований лежат в плоскости разработки более устойчивых к шуму алгоритмов обнаружения аномалий. Использование временных сетей, учитывающих динамику торговых паттернов, представляется перспективным направлением, однако требует решения проблемы экспоненциального роста вычислительной сложности. Более того, необходимо разработать метрики, позволяющие количественно оценить степень скоординированности инсайдерской деятельности и её влияние на рыночные цены, избегая ложных срабатываний и подтверждая практическую значимость выявленных закономерностей.

В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы просто обнаружить «иглы в стоге сена», а в том, чтобы построить непротиворечивую математическую модель функционирования финансовых рынков, позволяющую предсказывать и предотвращать злоупотребления, опираясь на принципы дедуктивной логики, а не на эмпирические наблюдения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.18918.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-23 07:30