摘要：随着公安机关全面推行"专业+机制+大数据"新型警务运行模式，操纵证券、期货市场罪的侦查逻辑正经历从"口供依赖"向"数据穿透"的变革。海量交易数据的算法比对在提升打击效能的同时，也引发了主观故意算法推定泛化与交易因果关系量化粗放的司法认定难题。本文以近期公安部通报的经济犯罪典型案例为切入点，剖析大数据侦查模式对操纵证券、期货市场犯罪证明标准的影响。针对控方构建的数据壁垒，辩护端应重构策略，通过实质性审查数据模型、引入专家辅助人进行量化经济分析，并在行刑衔接视角下严格审查证据转化，以期在严厉打击金融犯罪与保障涉案主体合法权益之间寻求法治平衡。
关键词：操纵证券、期货市场罪；大数据侦查；主观故意推定；因果重构；行刑衔接
引言
2026年5月，公安部通报了近期打击经济犯罪的20起典型案例，释放出对证券期货类犯罪保持高压严打态势的信号。¹在通报中，公安部明确强调坚持以"专业+机制+大数据"新型警务运行模式为牵引，全面推进数智技术应用于经侦实践。在此背景下，一批隐蔽性极强的金融犯罪浮出水面。例如，在某券商下属公司涉嫌操纵期货市场案中，涉案单位通过分仓代持规避交易所持仓限制，在特定合约上连续买卖，制造供需失衡假象，最终获取巨额违法所得，该案已由行政处罚程序转入刑事审查起诉阶段。
在全面推行"专业+机制+大数据"新型警务模式的当下，操纵证券、期货市场罪的侦查模式发生了深刻变革。海量数据的碰撞、清洗和算法建模正迅速取代传统上依赖嫌疑人口供和纸质账目的侦查手段。这种变革重塑了控方的证明逻辑，给司法认定带来了基于数据推定的新标准，同时也给刑事辩护提出了新的挑战：当算法模型取代具体的行为动机成为定案核心依据，当办案机关将复杂的市场波动归结为单一的操纵行为，辩护律师应当如何审查数据链条中的薄弱环节，重构罪与非罪的因果链条？本文拟从实务视角出发，探讨大数据侦查模式下操纵证券、期货市场罪的司法认定难题及辩护进路。
一、大数据侦查模式对操纵证券、期货市场罪侦查逻辑的重塑
（一）从"口供依赖"到"数据穿透"的转变
在传统的经济犯罪侦查中，操纵证券、期货市场案件往往面临"取证难、固证难"的困境。证券、期货市场具有高度的专业性、瞬时性和隐蔽性，操纵行为往往以合法交易形式呈现。过去，侦查机关在查办此类案件时，高度依赖涉案人员的口供来印证操纵故意和通谋行为。然而，在面对具备较强反侦查能力的金融专业人士时，一旦遭遇"零口供"或翻供，案件的推进便会陷入僵局。
"专业+机制+大数据"模式的引入，根本性改变了这一被动局面。大数据侦查的核心在于"数据穿透"，即通过跨部门、跨层级的数据融合，将海量的交易数据、资金流水、通讯记录和政务信息进行碰撞比对，构建起严密的客观证据链。在此模式下，涉案账户的实际控制关系不再依赖于嫌疑人的供述，而是通过MAC地址、IP地址的重合度、资金划转的闭环轨迹以及交易指令下达的时间差来锁定。这种从"以人找案"到"以数定案"的转变，使得侦查逻辑从主观印证走向了客观归算，提升了打击证券、期货犯罪的精准度和效率。
（二）资金分析鉴定人与算法模型在定案中的作用
新型警务模式衍生出了一个关键的实务角色——"资金分析鉴定人"。面对数以亿计的交易记录和错综复杂的资金流向，传统的司法会计鉴定已难以胜任。资金分析鉴定人通过建立特定的算法模型，对海量数据进行"清洗"和深度挖掘，揭示出账户关系、资金流向和主体关联。在操纵证券、期货市场案件中，算法模型在识别异常交易行为中发挥着核心作用。针对"分仓代持"行为，模型可以自动筛选出在同一时间段内持仓方向高度一致、交易频率异常同步的关联账户群；针对"对倒交易"，模型能够精准捕捉在同一控制下账户间互为对手方的虚假交易量。
笔者在实务观察中发现，这种高度依赖技术的侦查模式，客观上也造成了控辩双方在数据获取和分析能力上的失衡。侦查机关依托强大的算力和经侦应用云平台，构建起坚固的数据壁垒；而辩护律师在阅卷时，面对的往往是厚达数百本的电子数据和晦涩难懂的鉴定意见。这不仅要求辩护律师必须具备跨界融合的专业能力，更引发了深层次的担忧：算法模型设定的参数是否科学？数据清洗过程中是否剔除了有利于嫌疑人的合法交易？当算法成为定案的关键，如何防止其沦为不受审查的不透明程序，是当前司法实践亟须解决的问题。
二、大数据语境下操纵证券、期货市场罪的司法认定难题
（一）主观故意的算法推定泛化及其边界
在操纵证券、期货市场罪的认定中，主观故意是区分合法投资与非法操纵的关键要件。《刑法》第一百八十二条规定的构成要件中，操纵行为须"影响证券、期货交易价格或者证券、期货交易量"，这一要件内含了对行为人主观操纵目的的要求。²然而，在大数据侦查模式下，直接证明主观心理状态的证据如通讯记录、内部会议纪要往往难以获取，司法机关越来越倾向于采用"算法推定"模式——即通过一系列客观交易数据指标，反推行为人的操纵故意。
具体而言，司法机关会借助算法模型提取交易的高频性、撤单率、反向交易比例、持仓集中度等指标。例如，在公安部通报的江苏陈某等人操纵证券市场案中，涉案团伙控制95个账户，动用10亿资金进行交易，司法机关正是通过对这95个账户的趋同交易特征、高频对倒等客观数据进行穿透分析，从而推定了其操纵故意。¹又如，在姜为操纵期货市场案中，被告人控制、借用42个期货账户，动用资金4.1亿余元，利用持仓优势连续交易甲醇1501合约，法院通过穿透分析上述账户的交易行为特征，认定其构成操纵期货市场罪。³
诚然，这种"以客观推主观"的方法在一定程度上破解了证明难题。但其边界何在？笔者认为，算法推定极易引发"客观归罪"的风险。证券、期货市场本身具有价格发现和风险管理的功能，许多合法的交易策略在客观数据表现上，可能与操纵行为存在高度相似性。例如套期保值、跨期套利、流动性管理等策略，机构投资者为了平抑市场波动或进行资产配置，可能会在短时间内进行大量建仓或平仓，导致持仓集中度畸高或交易量剧增。如果算法模型仅仅设定了固定的数值标准，而不去实质审查交易背后的商业逻辑和真实目的，就极易将合法的市场行为误判为操纵犯罪。因此，算法推定必须设定严格的边界，允许行为人提出合理的商业目的抗辩，以阻却违法性的认定。
（二）交易因果关系的量化证明困境
操纵证券、期货市场罪属于结果犯（或情节犯），要求操纵行为必须导致了"证券、期货交易价格或者证券、期货交易量异常波动"的危害结果。这就要求控方必须证明操纵行为与市场异常波动之间存在刑法意义上的因果关系。在大数据侦查中，控方通常会出具量化分析报告，将涉案账户的交易量占比、持仓占比与价格走势图进行拟合，以此证明因果关系的存在。
然而，这种量化证明在实务中面临着困境。证券、期货市场是一个高度复杂的非线性系统，价格的形成受到宏观经济数据、产业政策调整、现货市场供求关系、国际地缘政治等多重因素的交织影响。例如，在某特定商品的"挤仓"事件中，价格的飙升究竟是因为涉案单位的超仓逼空行为所致，还是因为突发的自然灾害导致现货供应链断裂引发的市场恐慌？在姜为操纵期货市场案中，法院认定姜为集中资金优势、持仓优势连续买卖甲醇1501合约，操纵期货交易价格，导致合约价格异常波动，不能真实反映市场供求关系。³该案中，价格异常波动与操纵行为之间的因果关系认定相对清晰，因为姜为控制的42个账户的持仓占比高达30.75%，其交易行为对合约价格具有直接影响力。但在更为复杂的市场环境中，当涉案账户的交易量占比远低于此比例时，因果关系的认定便面临更大的不确定性。
当前司法实践中，部分办案机关在认定因果关系时存在"粗放式"倾向，往往只要看到涉案账户存在连续交易行为，且同期市场价格发生大幅波动，便简单地将二者等同。这一思路实质上陷入了"在此之后，必由于此"的逻辑谬误，即仅因操纵行为在先、价格波动在后，便认定二者之间存在因果关系。证券、期货市场的复杂性不应被简单的算法模型和拟合曲线所掩盖，必须坚持刑法上严格的因果关系判断标准，精准剥离合法市场波动与非法操纵影响，这无疑对司法认定提出了极高的技术要求。
三、操纵证券、期货市场罪的实务辩护进路与策略重构
面对"专业+机制+大数据"带来的侦查能力优势，传统的基于言词证据的辩护策略已捉襟见肘。辩护律师必须实现从"法律逻辑辩护"向"数据逻辑辩护"的跨越，重构实务辩护进路。
（一）审查数据模型与底层数据的客观性
在大数据侦查语境下，鉴定意见和数据分析报告往往是控方的核心证据。辩护律师不能让算法成为定案的不透明程序，必须对数据模型及其底层数据进行实质性审查。审查底层数据来源的合法性与完整性，是辩护质证的首要环节。电子数据的收集必须符合法定程序，任何未经法定程序调取、或在传输保存过程中哈希值发生改变的数据，均应依法予以排除。同时，要重点审查控方是否在"数据清洗"过程中，主观地剔除了亏损交易或符合套期保值特征的交易，导致数据呈现出"被污染的完整性"。
在底层数据审查的基础上，还需审查算法模型的科学性与合理性。辩护律师应重点质证资金分析鉴定人设定的参数标准是否符合证券、期货市场的交易惯例。例如，在认定"连续交易"时，时间间隔的设定是否合理？在认定"实际控制账户"时，仅凭IP地址重合是否足以排除代理下单或网吧同IP等合理怀疑？通过揭示算法模型在逻辑设定上的漏洞，可以动摇控方客观证据链的稳定性。
（二）引入专家辅助人与量化经济分析
针对因果关系的量化证明困境，辩护端应积极引入具有金融工程、计量经济学背景的专家辅助人参与诉讼。专家辅助人的核心作用在于"重构因果链条"。通过构建更为科学的多因子量化模型，例如事件研究法、VAR模型等，将宏观经济指标、现货价格波动、行业政策等合法变量纳入考量，证明涉案期间证券、期货价格的波动是"多因一果"，操纵行为并非决定性因素。在此之外，还可以提出"系统性风险"抗辩，证明价格异常是由于市场流动性枯竭或不可抗力导致的系统性共振，从而切断操纵行为与危害结果之间的法律因果关系。这种基于专业量化分析的抗辩，往往比单纯的法理思辨更具说服力。
（三）行刑衔接视角下的证据转化与程序阻击
随着资本市场监管趋严，"零容忍"政策下证券期货违法案件"应移尽移"成为常态。在行刑衔接过程中，行政执法证据向刑事诉讼的转化是辩护的必争之地。最高人民法院、最高人民检察院、公安部、中国证监会于2024年联合印发的《关于办理证券期货违法犯罪案件工作若干问题的意见》第18条规定，公安机关、人民检察院、人民法院可以就案件涉及的证券期货专业问题，商请证券期货监管机构出具专业认定意见，作为认定案件事实的参考；证券期货监管机构作出行政处罚的案件，进入刑事诉讼程序后主要事实和证据没有发生重大变化的，可以参考行政处罚决定的认定意见。⁴但辩护律师必须明确：行政认定意见本质上属于行政证据，其证明标准是"明显优势证据"，而刑事诉讼的证明标准必须达到"事实清楚，证据确实、充分"及"排除合理怀疑"。同一意见第16条亦明确区分了这两套证明标准。⁴
例如，在某券商下属公司操纵期货市场案中，证监会行政处罚决定书认定的违法所得数额与检察院起诉书指控的数额可能存在差异。行政认定获利1019万元，而检察院审查后认定为890万元，这种数额的缩减正是刑事诉讼严格证明标准适用的体现。辩护律师应当敏锐捕捉这种行刑认定标准上的差异，对行政认定函中模糊的因果关系表述、未扣除的手续费及税费等交易成本进行严格的程序阻击。对于未能达到刑事证明标准的事实，坚决作无罪或罪轻辩护，防止行政处罚结果向刑事判决的不当转化。
结语
"专业+机制+大数据"新型警务模式的全面推行，为打击日益隐蔽、复杂的操纵证券、期货市场犯罪提供了强大的技术支持。数据穿透使资金流向清晰可辨，算法模型让操纵痕迹有迹可循，这对于维护资本市场的公开、公平、公正具有重要意义。然而，技术快速推进的背后，不能放松对法治底线的坚守。在"以数定案"的趋势下，主观故意的算法推定必须坚守不枉不纵的边界，交易因果关系的量化证明必须经得起严格的逻辑检验。
对于刑事辩护而言，面对数据构筑的壁垒，唯有以专业应对专业。辩护律师必须跳出传统的法条框架，提升审查数据模型和鉴定意见的实质性能力，善用专家辅助人重构因果链条，并在行刑衔接的缝隙中寻找辩护空间。只有控辩双方在同等专业维度上进行充分的质证与对抗，才能防止算法沦为定罪的不透明程序，才能在严厉打击金融犯罪与保障涉案主体合法权益之间寻求到适当的法治平衡。资本市场的法治化进程需要打击力度，而每一份判决同样应当经得起法律与历史的检验。
注释
¹ 公安部. 公安部通报20起经济犯罪典型案例[EB/OL]. (2026-05-20)[2026-07-12]. https://www.mps.gov.cn.
² 《中华人民共和国刑法》第一百八十二条（2023修正），现行有效。参见北大法宝：https://pkulaw.com/chl/3b70bb09d2971662bdfb.html. [2026-07-12].
³ 姜为操纵证券、期货市场案，四川省高级人民法院（2017）川刑终70号刑事裁定书，2017年6月5日裁定。参见华宇元典：https://ydzk.chineselaw.com/ydzk/caseDetail/case/9f198ce9dc51a14779f56c239343ccea. [2026-07-12].
⁴ 最高人民法院、最高人民检察院、公安部、中国证监会. 关于办理证券期货违法犯罪案件工作若干问题的意见[Z]. 2024-04. 参见北大法宝：https://pkulaw.com/chl/db97e8f2ab7c5930bdfb.html. [2026-07-12].
参考文献
[1] 刘宪权. 操纵证券、期货市场罪司法解释的法理解读[J]. 法商研究, 2020(01): 133-147.
[2] 刘宪权. 操纵证券、期货市场罪"兜底条款"法教义学的再展开[J]. 国家检察官学院学报, 2022(06): 41-53.
[3] 孙国祥. 金融犯罪的保护法益[J]. 国家检察官学院学报, 2022(06): 3-22.
[4] 最高人民法院, 最高人民检察院. 关于办理操纵证券、期货市场刑事案件适用法律若干问题的解释（法释〔2019〕9号）[Z]. 2019-06-27. [2026-07-12]. https://pkulaw.com/chl/0f57a70b33f4faa3bdfb.html.
[5] 最高人民检察院, 公安部. 关于公安机关管辖的刑事案件立案追诉标准的规定（二）（公通字〔2022〕12号）[Z]. 2022-04-06. [2026-07-12]. https://pkulaw.com/chl/1ddc54739806dd05bdfb.html.