ナレッジライブラリ

本論文は、多変量株式リターンのドリフトが観測できず、Ornstein–Uhlenbeck過程に従って変化する状況で、期待対数効用を最大化する投資家の最適ポートフォリオ戦略を導出します。投資家は観測リターンと、離散時点で届く偏りのない推定値である専門家の見解からドリフトを学習します。戦略は、投資家が得られる情報に基づく条件付き期待ドリフトに依存します。…

この論文は、機械学習を用いて暗号資産指数とその構成銘柄である9種類の暗号資産の終値を予測しています。複数のアルゴリズムとモデルを比較して最も成績のよい手法を特定し、関連研究との比較も行ったとしています。目的は、ボラティリティの高い市場の価格変動を調べ、取引や暗号資産のポートフォリオ管理への応用可能性を探ることです。…

この文書は、株式向けのヘテロティック・リスクモデルを構築する手法を説明しています。業種分類と、株式サブグループ内で推定した主成分共分散を組み合わせ、再帰的な入れ子構造によって共分散モデルを縮約します。著者らは、このモデルにより短いルックバック期間から安定したリスク推定値を構築できるとし、完全なアルゴリズムとソースコードを提供すると述べています。…

本研究は、深層強化学習を用いた暗号資産の日中ポートフォリオ取引に、アンサンブル手法を提示しています。複数の検証期間で候補モデルを選び、選定したポリシーを混合分布によって組み合わせます。目的は、確率性の高い市場環境で汎化性能を高めることです。…

本記事は、平均分散目的のもとで動的な取引戦略を構築するカーネルベースの手法を紹介しています。戦略を再生核ヒルベルト空間上の関数として表すことで、現在の状態だけでなく市場シグナルの履歴に応じた意思決定を可能にします。資産の動態や予測シグナルに時間的依存がある場合のポートフォリオ問題に、柔軟な手法を提供します。…

本論文は、より大きな投資対象群の平均分散効率的フロンティアを張ることのできる、リスク資産の最小部分集合を特定する方法を研究しています。その集合を特定する条件を示し、真の集合を包含する確率が1に近づくようにし、選択した信頼水準で収束するよう設計された推定・推論手順を導入しています。…

この文書では、エージェントが時間整合的な動的スペクトルリスク尺度を最適化する、リスク感応型の強化学習の枠組みを提示します。条件付きエリシタビリティを用いて厳密に整合的なスコア関数を構築し、推定時のペナルティとして機能させます。深層ニューラルネットワークでリスク尺度を推定し、この種の尺度を任意の精度で近似できることを証明しています。…

この研究では、S&P 500銘柄の残差相関を、密な部分グラフをサンプリングする光量子手法であるガウスボソンサンプリング用の隣接行列に変換します。従来のクラスタリング手法であるSpectralとSPONGEを、量子手法のGBS Boostおよび提案手法のGBS Rootsと比較します。得られたクラスターを用いて、1年ごとのローリング期間で動的なマーケットニュートラルの統計的裁定ポートフォリオを構築します。…

この文書は、定弾性率（CEV）モデルを用いて時間変動ボラティリティを考慮する、共和分関係にある2資産のペアトレードモデルを提示しています。固定期間の確率制御問題としてポートフォリオ選択を定式化し、期末資産の期待べき効用が最大となるようにポートフォリオのウェイトを選びます。最適戦略の計算には有限差分法を用い、モデルパラメータは一般化モーメント法で推定します。…

この論文は、単一の総合タスクスコアに依存する限界を踏まえ、計画、実行、確認、改善を行うモジュール型エージェントを主張単位で監査する方法を提案しています。監査では各結論の根拠を記録し、「裏付けあり」「裏付けなし」「未解決」「未評価」のいずれかの判定を付け、結論が当てはまる範囲を示します。評価によってエージェントとその構成要素について何が明らかになるのかを明確にすることを目的としています。…

本記事は、トレンドフォローのシグナルが異なるモメンタムの参照期間をどう適応的に使えるかを研究します。過去リターンの固定的な要約だけに頼らず、動的な二値分類器を適用し、過去のモメンタムと将来リターンの関係が変化しているのか、安定しているのかを学習します。投資家は、特に相場の転換点で、モメンタムの速度を組み合わせたり選択したりできます。…

本論文は、ペアトレードとブラック・リッターマンの枠組みを組み合わせ、平均・分散ポートフォリオを構築します。特に市場が不安定または逼迫している局面では、投資期間内にペア取引が均衡へ戻らない可能性があることを動機としています。ポートフォリオ最適化にこの戦略を組み込むことで、より広いポートフォリオ構築の過程でペアに基づく見通しを管理する方法を提示します。 要旨では、通常の市場環境と極端な市場環境のどちらでも、構築したポートフォリオがS&P…

この論文は、共和分に基づく統計的裁定取引を研究し、複数の要因を用いて候補となる株式ポートフォリオを見つける方法を比較しています。株式群に対するK-meansクラスタリング、グラフィカル・ラッソ、それらを組み合わせたハイブリッド手法を評価しています。報告結果では、グラフィカル・ラッソ単独よりクラスタリングが優れ、ハイブリッド手法はさらに良い成績でした。…

この論文は、個々の売買戦略の調整とシグナルの統合に条件付き敵対的生成ネットワークを提案しています。時系列データ向けの条件付きGANを学習・選択し、生成サンプルで戦略を調整して、そのサンプル群をアンサンブルモデルに用いる手順を示します。目的は戦略の設定を改善するか、弱いシグナルを集約してポートフォリオ単位の手法を構築することです。…

本記事はSignature Tradingを紹介します。これは戦略をパスシグネチャの線形関数で表すポートフォリオ最適化手法です。シグネチャはシグナルと資産の連動した動きの履歴を符号化するため、従来のファクターモデルを拡張し、経路依存性を含められます。著者らは動的な平均分散基準と、ドローダウン管理を組み込んだ明示的な有限期間解を導き、得られる戦略をシグネチャベースの有効フロンティアと関連付けます。…

本論文は、原資産の共分散構造を正確に把握できない投資家のポートフォリオ選択を扱います。適切な許容共分散構造のクラス全体で、漸近成長率を頑健に最大化する戦略を目指します。つまり、共分散推定値を確実に既知とはみなせない場合の投資先選択に焦点を当てています。…

NoxTraderは、過去のUS株価と出来高のデータから、リターン、週次価格、月次価格モメンタムなどの特徴量を作成します。LSTMモデルでリターンを予測し、持続的な価格トレンドを捉えます。実行中にモデルを動的に更新します。予測スコアは独自のバックテストシステム内でポートフォリオ管理に使われ、予測と実績の相関範囲は0.65から0.75と記載されています。…

本資料は、資産特性がリターンをどのように相互に予測するか、また異なるリスク選好を持つ投資家向けのポートフォリオ構築にどう活用できるかを評価します。パフォーマンスをアウト・オブ・サンプルのべき効用と確実性等価額で捉えたうえで、ポートフォリオのウェイトを特性に結び付けることで生じる推定誤差を扱います。過剰適合を抑えるため、効用関数そのものよりもリスクの高いウェイトを強く罰するイン・サンプル目的関数の最適化を提案しています。…

この研究はポートフォリオ取引をマルコフ決定過程として定式化し、深層Q学習で複数資産の配分を選ぶエージェントを訓練しています。行動空間は離散的かつ組合せ的で、エージェントは資産ごとに、あらかじめ定められたサイズで売買方向を選びます。制約に違反する行動には、実行不可能な提案を最も近い実行可能な選択肢に写像する手法を用います。また、複数資産の行動空間を扱い、各状態で実行可能な行動をシミュレートするためのエージェントとQネットワークの設計も説明しています。…

本資料は、2つを超える資産を含められる統計的裁定を見つける最適化手法を提示します。価格を指定したバンド内に保ち、レバレッジ制約を守りながら、ボラティリティの高いポートフォリオを探す問題として定式化します。このバンドは価格経路を一定範囲内に保つもので、通常の固定バンド設定を、バンドの中点が時間とともに変化する場合へ拡張しています。…

本論文は、世帯の退職後所得を支える配偶者保護型トンチンを設計します。最初の死亡によって世帯の状態は変わりますが、プールからの移転は発生しません。口座は契約に紐づいたままとなり、退職者が先に亡くなった場合には、配偶者のみの継続給付に充てられます。著者らは、保険数理上の公平性の条件と、結果が確定した後に収支を厳密に均衡させる死亡クレジット配分ルールを導出します。代表的な世帯について、期間末まで生存することを前提とせず、準備金目標に対する期末不足額の条件付きバリュー・アット・リスクを考慮しながら、期待実質累積給付を最大…

本資料は、凸リスク尺度を満たすポートフォリオ資産額を求めるトレーダー向けの計算手法を説明します。提案されたブラックボックス手法は、株価の同時分布と選択したリスク尺度を入力として受け取り、必要な初期資本を計算し、許容可能な結果を得るためのトレード戦略の関数形を提示します。 また、この手法で求める資本要件は最適であるとしています。抜粋には、アルゴリズムの手順、取引制約に関する仮定、対応するリスク尺度の種類、数値例が示されていません。実装や実務上のパフォーマンスを評価するには、こうした詳細が必要です。

本資料は、流動性の高い資産を動的に取引し、その資産のオプションを静的に買い持ちする準静的取引戦略を検討します。固定満期のすべてのヨーロピアンオプションを静的取引に利用できる場合に、こうした戦略が生み出す結果の集合が持つ数学的性質に焦点を当てています。…

この論文は、暗号資産市場で流動性によってモメンタム効果がどう変わるかを調べます。モメンタムと流動性の両方で暗号資産を順位付けしてポートフォリオを構築し、資産数を時間とともに変化させながらリバランスします。報告された結果では、最も流動性の高い暗号資産でモメンタムが強く、著者らはこれを投資家の群集行動という説明を支持するものと解釈しています。…