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この研究は、異なる時間間隔やデジタル取引所におけるビットコインのリターン分布の裾を調べています。共通のスケーリング挙動を検証し、裾が有限の2次モーメントを示唆するかに注目して、べき乗則の指数を推定します。著者らは、検討した時間間隔と取引所全体でゆっくり減衰するべき乗則の裾を報告し、漸近指数は2から2.5の間としています。…

この文書では、証券市場における注文の執行方法を選ぶための形式的な枠組みを提示しています。効用関数では、執行に伴う取引コストをタイミングリスクとして表し、市場インパクトとのバランスを取ります。この捉え方により、市場価格を動かすコストと、注文の執行を待つ、または時間をかけて完了するコストとのトレードオフとして執行方法を考えます。…

この論文では、連続ダブルオークションのエージェントベースシミュレーションを用いて、レバレッジ型ETFのリバランス取引が原資産市場に与える影響を調べています。対象例には日経225先物市場があります。異なる取引手法によって、リバランスに伴う変動性の上昇を抑えられるかを問い、提案された取引モデル内で戦略を比較し、価格形成を分析しています。…

この研究では、ビットコインの内部ネットワークデータと外部特徴量を用い、複数の機械学習モデルで日次の価格方向を予測しています。予測は、2021の第1四半期に収集された未使用データを使った取引戦略で評価されています。二値シグナルによるリターンは、3か月のテスト期間でバイ・アンド・ホールドに匹敵すると報告されています。…

本論文は、市場状況が変化し、有用な過去データの参照期間を事前に特定できない場合のポートフォリオ運用を扱います。二段階の手順を提案します。複数の候補期間を使ってポートフォリオを構築し、各期間を専門家とみなしてオンラインでポートフォリオを組み合わせます。集約の重みはポートフォリオの売買回転を含む損失に基づいて更新されるため、頻繁な変更には明示的なコストが伴います。…

本論文は、価格が確率的ボラティリティモデルに従い、下側のバリアに達するとデフォルトする資産の大規模ポートフォリオにおける損失を研究します。確率偏微分方程式でポートフォリオの極限を表し、システミックなブラウン運動で資産価格とボラティリティを結びつけます。関心の対象は、解の総質量に応じた損失です。…

本論文は、価格動態に長期記憶または非マルコフ的な特徴がある場合の、べき効用を持つ投資家の効用最大化を研究します。ドリフトが適切なバナッハ空間に属するという条件のもと、投資問題の価値がドリフトに関してフレシェ微分可能な形で変化することを証明します。この結果は、閉形式解が得られない場合に効用の結果を近似する基礎となります。…

本論文は、マルチエージェント市場シミュレーターが生成する価格と出来高の系列を、過去の市場状況に似せる調整方法を検討します。こうしたシミュレーターは戦略の検証に役立ち、著者らは通常の期間と、COVIDパンデミック初期に見られた状況を含むストレス局面の両方を表現する必要性を強調します。…

本研究は、金融ニュースの言語モデルによるセンチメントをマクロ経済指標やテクニカルシグナルと組み合わせ、Russell 2000銘柄のポートフォリオを構築します。不確実性を考慮する手法で、予測リスクを偶然的不確実性と認識的不確実性に分け、その推定値をポートフォリオ配分に用いる共分散行列に反映します。銘柄固有の値動きによるシグナル、マクロ要因によるシグナル、両方が一致するケースという3つの選択方式を比較します。…

本研究は、非定常な金融時系列において、データに基づいてボラティリティ・レジームの数を特定する教師なし手法を示します。変化点検出で各系列を局所定常な区間に分割し、区間の分布間の距離を測定したうえで、最適化手順により離散的なレジームに分類します。著者らはこの手法を金融指数、大型株、上場投資信託、通貨ペアに適用しています。…

この研究では、30銘柄のポートフォリオを対象に、適応型のトレード戦略を開発する方法として深層強化学習を検討しています。日次価格を学習データと取引環境に用い、エージェントをダウ・ジョーンズ工業株平均および従来型の最小分散ポートフォリオ配分戦略と比較します。明示された目的は、売買判断と投資リターンを最適化することです。…

本論文は、一貫性のあるリスク尺度で、有限責任の投資家や過度なテールリスクを求める投資家を抑制できるかを検討しています。リスク尺度に固有の統計的裁定を「ρ裁定」と名付け、このような機会が存在する場合、一貫性のあるリスク尺度に基づく制約では、そうした行動を抑えられないことがあると論じています。著者らは完備市場とマルコウィッツ・モデルでこれらのポートフォリオが存在する条件を解析的に検証し、不完備市場の数値例も調べています。…

本研究は、ビットコインのミキシングサービスが、取引やアドレスを通じた資金の流れをどのように見えにくくするかを扱っています。著者らは、ミキサーの活動追跡、ミキシング取引やミキサーアドレス、送信元・受信先アドレスの特定、さらに汚染された資金と浄化された資金とされるものの区別方法を説明しています。手法は、ミキシングサービスに関連する活動で観察された統計的パターンに基づいています。…

本資料は、時価総額ではなくドル建て売買回転率を用いて株式の規模効果を評価しています。ベータ中立化と低ボラティリティ中立化を行ったCold-Minus-Hotポートフォリオは、長期にわたって有意性を保ち、t統計量は5.1と報告されています。従来の時価総額ベースのSMBファクターと比べ、これらのポートフォリオは低ボラティリティ異常との負の相関が弱いとされています。…

本論文は、連続時間の不完備市場において、相対的リスク回避度が一定の投資家の最適投資を定式化しています。資産価格は伊藤過程に従い、トレード戦略は時間や市場状態に応じて変化する動的リスク制約を満たす必要があります。リスク尺度によって定まるこれらの制約を、ポートフォリオとともに変化する条件として最適化に組み込んでいます。…

本研究は、暗号資産のリターン極値が資産の年齢や時価総額によって異なるかを調べています。7,000を超えるデジタル通貨を分析し、対象ポートフォリオの期間にわたるリターン分布の裾で、べき乗則の挙動を推定しています。報告された結果では裾に非対称性があり、多くの資産で大幅なプラス変動がマイナス変動より起こりやすく、裾指数は年齢、時価総額、またはその両方とともに変化することが多いとされています。…

本資料は、異なる時間尺度で動く過程に金融時系列を分離する方法を説明しています。分離を一般化固有値問題として定式化し、分散と裾の定常性に基づく基準で、資産リターンや価格の遅い成分と速い成分を特定します。提案する分解法は、パラメーターのドリフト、平均回帰、テールリスク管理の分析に役立てることを目的としています。…

本研究は、物理学の速度や質量になぞらえて価格モメンタムを定義し、この指標を週次逆張り戦略の資産選択に用いています。韓国のKOSPI 200と米国のUS S&P 500の銘柄群に適用し、得られた戦略を従来の逆張り戦略と比較しています。…

本研究は、リターンの相互予測可能性と技術的類似性という2種類のつながりを用いて、変化する暗号資産ネットワークを構築しています。両方の情報を考慮しながらコミュニティを推定するため、動的共変量支援スペクトラル・クラスタリングを適用しています。このネットワークは、リスクがどのように伝播し得るか、市場がどこで分断されているかを明らかにすることを目的としています。…

本論文は、テクニカル・シグナルとニュース・センチメントを組み合わせる動的な暗号資産ポートフォリオ手法を提案しています。モメンタムの表現には14日間の相対力指数と単純移動平均を用い、ニュースのセンチメントはVADERで分析して、Google Geminiで検証しています。統合したシグナルを、制約付き平均分散最適化の期待リターン推定に利用しています。…

本研究では、ボラティリティを観測価格から推定する、時間変化する潜在量として扱っています。価格リターンとボラティリティを2次元拡散過程として同時にモデル化し、幅広い種類の過程に対する最尤推定手順を導出しています。潜在ボラティリティ状態の推定には指数型Ornstein-Uhlenbeck確率的ボラティリティモデルを選び、Dow Jones指数に適用しています。…

本論文は、期待される効果が似た広告表示でも、分断された市場や価格設定方式の違いによって価格が異なるリアルタイムディスプレイ広告に、統計的裁定を応用しています。アクション単価型キャンペーンとインプレッション単価型在庫を結び付ける手法です。メタ入札者は、過去データから得た推定コンバージョン率、入札状況などの統計を用い、届いた各広告表示の入札リクエストをキャンペーンのポートフォリオと照合して、コストと潜在利益を推定します。…

本資料は、ティック単位の市場データと定期的な予測シグナルを組み合わせた高頻度マーケットメイクの枠組みを示しています。深層強化学習を適用し、マーケットメイクの行動を決める際に、素早い注文単位の情報と頻度の低い予測の両方を活用します。大量のティックデータと複雑な市場環境のもとでは、単一の情報源から有効な流動性供給戦略を構築することが難しいという問題意識に基づいています。…

本論文は、資産価格のトレンドが観測できないオルンシュタイン・ウーレンベック過程に従う場合のポートフォリオ選択を研究します。対数効用を用いるトレーダーについて、トレンドが既知の場合と、利用可能な情報から推測しなければならない場合の2つの情報設定で最適戦略を導きます。この比較では、トレンドを完全には把握できないことが投資成績に与える影響を扱います。…