[论文解读] Network-based Anomaly Detection for Insider Trading

Adarsh Kulkarni, Priya Mani+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 19, 2017

Crime, Illicit Activities, and Governance参考文献 6被引用 7

一句话总结

本文提出了一种基于网络的异常检测框架，通过分析SEC EDGAR文件中提取的图结构与超图结构，对潜在内幕交易行为进行识别。通过构建基于LCS的自指网络（ego networks）与捕捉多方交易关系的超图，该方法识别出在多次交易中持续获得高利润的内部人士——尤其是作为多个团簇之间枢纽的个体——并通过归一化利润指标的时间序列分析，揭示出强烈的异常行为信号。

ABSTRACT

Insider trading is one of the numerous white collar crimes that can contribute to the instability of the economy. Traditionally, the detection of illegal insider trades has been a human-driven process. In this paper, we collect the insider tradings made available by the US Securities and Exchange Commissions (SEC) through the EDGAR system, with the aim of initiating an automated large-scale and data-driven approach to the problem of identifying illegal insider tradings. The goal of the study is the identification of interesting patterns, which can be indicators of potential anomalies. We use the collected data to construct networks that capture the relationship between trading behaviors of insiders. We explore different ways of building networks from insider trading data, and argue for a need of a structure that is capable of capturing higher order relationships among traders. Our results suggest the discovery of interesting patterns.

研究动机与目标

• 通过超越人工监控的方式，实现非法内幕交易的自动化检测。
• 利用网络与超图结构，对内部人士之间的复杂、高阶关系进行建模。
• 识别可能表明非法内幕交易的异常交易模式。
• 将识别出的交易者交易的盈利能力作为异常检测的代理指标。
• 开发一种数据驱动、可扩展的方法，以揭示内幕交易行为中的隐藏模式。

提出的方法

• 使用最长公共子序列（LCS）构建自指网络，识别具有相似交易序列的内部人士。
• 构建超图以建模共享共同交易序列的内部人士之间的多方互动关系。
• 采用带符号的归一化美元金额作为度量指标，量化每笔交易的盈亏，并按总市值进行归一化。
• 对归一化利润值进行时间序列分析，以检测交易序列中持续的盈利能力。
• 识别位于多个超边交点处的、类似枢纽的内部人士作为潜在异常。
• 探索使用变分期望最大化（EM）方法，对正常与异常超边分布进行生成建模。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统图结构相比，超图等高阶网络结构是否能更好地捕捉复杂的内幕交易关系？
• RQ2 与多个团簇共享交易序列的内部人士是否表现出异常的盈利能力模式？
• RQ3 交易序列中的一致盈利能力能否作为潜在内幕交易的可靠指标？
• RQ4 与人工审查相比，自动化网络基方法在非法内幕交易检测方面有何改进？
• RQ5 哪些元特征（如超边大小、序列长度）最有助于区分异常与正常交易行为？

主要发现

• 在多个超边中充当枢纽的内部人士表现出持续的高利润交易，其大多数归一化美元金额高于零。
• 排名靠前的内部人士的归一化利润时间序列反复显示正值，表明存在持续的异常回报。
• 在买入与卖出情形中，大多数交易均位于零利润阈值之上，表明存在策略性时机把握。
• 在卖出序列中观察到两起高利润交易，其收益表明可能存在信息优势。
• 基于超图的分析表明，位于多个超边交点处的内部人士通常属于紧密联系且表现优异的交易团簇。
• 结果支持使用超图而非标准图结构，以更好地捕捉复杂、多方参与的内幕交易模式。