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本論文は、市場の挙動を制御しながら金融市場の注文フローを生成する枠組みを提案しています。既存の注文フロー生成手法では市場データを十分に再現できず、制御も限られるため、研究や取引への応用が制約されるという課題を出発点としています。 提案するDiffusion Guided Meta…

本論文は、関連する株式の特定、相対的な割高・割安の検出、取引コストを考慮した売買ポリシーの構築に向け、条件付き潜在ファクターを学習する枠組みを開発しています。アテンションファクターは企業特性の埋め込み表現から構築され、特性間の相互作用を可能にします。系列モデルが残差ポートフォリオから時系列シグナルを抽出し、コスト控除後のリスク調整後収益を目指して、ファクター推定と裁定戦略を同時に最適化します。…

本論文は、資産ボラティリティが二つの確率的要因、すなわち平均回帰成分と確率的な平均回帰水準を持つ場合の最適なポートフォリオ選択を研究しています。取引には比例的な外生コストのほか、確率的な流動性リスク過程に結び付く内生コストが発生します。投資家の選好は、オプションから推定したS字型効用関数で表され、凹包への変換によって非凹性に対処します。…

本論文は、線形回帰と非線形機械学習モデルの両方を用いてフェデラルファンド金利を推定し、テイラー・ルールを再評価しています。線形手法では、通常最小二乗法でインフレ率、インフレギャップ、需給ギャップの係数を推定し、切片を均衡実質金利の目標値として扱います。本論文は、従来のルールでは需給ギャップと単独のインフレ率に過大な係数が割り当てられると報告しています。…

この文書は、スーパートレンド指標のATR倍率とATRをベイズ最適化で選ぶことを提案しています。これらの設定は指標が価格を追跡する方法と売買シグナルの生成方法を決めます。手作業で値を選ぶのではなく、その選択を自動化することを目指しています。…

この戦略は、LSTMを基盤とするDeep Momentum Networkにオンライン転換点検出を組み合わせています。ネットワークがトレンドの推定値とポジションサイズを学習し、検出モジュールが転換点の候補とその深刻度を示します。これにより、持続的なトレンドへの追随を目指す遅い時系列モメンタムと、局所的な動きに応じてエクスポージャーを反転できる速い平均回帰のバランスを取れます。急激なレジーム変化の近辺で生じるモメンタム損失への対処を意図しています。…

暗号資産インフルエンサーや報道機関のTwitter投稿に表れた売買シグナルが、市場価格と関連するかを研究しています。大規模言語モデルで投稿を買いシグナルまたは非買いシグナルに分類し、主要な暗号資産9銘柄の価格と比較しています。集約したシグナルと価格変動のタイミングや関係を調べるため、ベクトル自己回帰、グレンジャー因果性検定、相互相関を用いています。…

中央銀行の政策をめぐる言説がBitcoinのリターンを説明するか、市場の期待と実際に行われた政策を分けて検討しています。大規模言語モデルで市場のメッセージをタカ派またはハト派に分類し、週次の金融政策期待指数を構築します。指数が短期から中期の予測情報を持つか検証し、複数のラグで有意なグレンジャー因果性の結果を報告しています。抜粋にはメッセージの情報源、分類の検証方法、正確なリターン期間が記載されていません。…

モデルの学習を下流の意思決定目的に結び付ける意思決定指向学習が、予測器の幾何構造によってどう制約されるかを分析しています。疎なインデックス追跡を用いて、最適化器が使う共分散情報と、予測器が利用できるパラメーター更新方向を区別します。予測器のヤコビアンが階数1なら、非ゼロのサンプル単位勾配は同一直線上に並び、スペクトル境界はほぼ同一直線上にある状態を表します。論文はバッチ更新部分空間も特徴付け、局所的な階数特性だけでは共通の最小解や同一直線上のバッチ更新が決まらない反例を示しています。…

複数状態の隠れマルコフモデルを用いて、Bitcoin、Ether、Rippleのリターンを予測・説明しています。非均質な隠れマルコフモデルを含むモデル種を比較し、金融・経済・暗号資産固有の予測変数を検討しています。3資産すべてで、非均質モデルの4状態仕様が、比較対象モデルの中で最も高い1期先予測性能を示しています。…

金融のトレード戦略を進化させる方法として、ベクトル型遺伝的プログラミング（VGP）を検討しています。一方は複素数演算に対応し、もう一方は強い型付けを用いる2つの変種を紹介しています。7年を超えるデータセットを使い、3つの金融商品で別のVGP変種および標準的な遺伝的プログラミングと性能を比較しています。…

本論文では、過去データが限られた資産で学習する横断戦略における過学習を扱います。ソースデータセットで学習したエンコーダー・アテンションモジュールの表現を、より小規模なターゲットデータセットに特化した別モジュールと組み合わせるFused Encoder Networksを導入します。情報の共有と融合によって汎化性能の向上を目指し、セルフアテンションにより学習時と推論時の両方で銘柄間の相互作用をモデル化します。…

本論文では、持続的な買い注文・売り注文のフローを、変化する市場体制の兆候としてモデル化します。これは、大口注文が分割され、時間をかけて執行されることで生じる場合があります。系列依存を許容し、各体制内でパラメータが変化するスコア駆動モデルを用いた、ベイズ型オンライン変化点検出法を提案します。目的は、変化をリアルタイムで検出し、注文フローと価格インパクトの予測を改善することです。…

本研究では、企業名ではなく時価総額における順位で株式を表す方法を提案します。従来の企業名ベースの表現にはノイズが多く変動しやすいため、深層ニューラルネットワークがパターンを学習しにくいという問題意識に基づいています。順位空間では、時価総額の相対的な順位に沿って株式を並べ、統計的裁定研究のために市場の見方を変換します。…

本研究では、カスタマイズしたBERTモデルを用いて中国語のアナリストレポートを自然言語処理し、センチメントを肯定的、中立的、否定的に分類します。レポートのセンチメントが、超過リターン、ボラティリティ、取引量など、その後の株式の結果を説明するのに役立つかを調べます。中国株式市場に焦点を当て、レポートの文面を測定可能な市場シグナルとして扱います。…

本研究では、過去の価格とテクニカル指標を用いて、ビットコイン、イーサリアム、ライトコインの短期的な値動きを分類します。1時間先の上昇・下落を特定する分類手法を比較し、陽性的中率と陰性的中率の成績を報告します。次に、予測を売買判断に変換し、取引環境を再現するよう設計されたバックテスターで評価します。…

本研究では、ビットコインのリターン予測にCOVID-19の健康指標が予測力を加えるかを検証します。パンデミック関連の特徴量としてワクチン接種、入院、検査の指標を含む場合と含まない場合で、LightGBM回帰モデルを比較します。遺伝的アルゴリズムを用いて独立した31回の実行でモデルを最適化し、重なり分析とマン・ホイットニーのU検定でR²、RMSE、MAEの分布を比較します。個々の入力の寄与を評価するため、置換特徴量重要度を用います。…

本研究では、変動の大きい暗号資産市場において、ペアトレードの執行を補助する仕組みとして深層強化学習を検証します。まず候補ペアを絞り込み、順位付けし、次にProximal Policy OptimizationエージェントとLong Short-Term Memory層を用いて執行を判断します。固定リスクと適応平均を組み合わせた設計および決定論的なリスク管理により、乖離リスクの低減を目指してエージェントを制約します。評価には時間足のBinance…

本研究では、注文メッセージの系列として金融時系列をモデル化する生成事前学習トランスフォーマーを提示します。このモデルは離散事象シミュレーター内で注文生成エンジンとして機能し、指値注文板の動態を再現して、対話型の市場シミュレーションを支援することを目指します。元の注文フローのプロンプトがコンテキストウィンドウの外に移動した後も含め、長い系列を逐次生成するよう設計されています。…

EverMineは、長期にわたるアルファ発見の過程で、研究エージェントが再利用可能なスキル、ツール、ルールを蓄積するにつれて改善するかを検証する枠組みです。研究状態を研究履歴、現在のファクターポートフォリオ、蓄積した能力で表します。同一リソース条件の実験では固定能力と進化する能力を比較し、追加の分岐実験では履歴とポートフォリオ状態を一定に保ちながら能力を入れ替えます。過去の状態を再現し、経験に基づく候補選択がポートフォリオの結果にどう影響するかを調べます。…

本研究は、高リスク環境向けの強化学習ポートフォリオ管理手法を提案します。ロングとショートの取引に貸付と借入を組み合わせ、損益報酬を用いて下方リスク管理と資本利用の改善を目指します。実装ではSoft Actor-Criticエージェントを畳み込みネットワークとマルチヘッド注意機構に組み合わせています。ポートフォリオには無期限先物で取引される暗号資産が含まれ、USDTを貸付と借入に用い、直近の市場データに基づいて定期的にリバランスします。…

本研究は、XetraとNasdaq Stockholmに上場するビットコインおよびイーサリアムの上場取引型商品について、2024年1月から2025年12月までの1分足データを使い、日中の異常を調べます。ベンチマークでは、左裾の超過値に一般化パレート分布を当てはめ、極端なマイナスリターンを特定します。著者らはさらに、取引所間の価格乖離、次の10本の有効足でほとんど回復しない急落、短期的な上昇モメンタムに続く急落という3つの二値指標を加えます。…

本資料は、能力の高い大規模言語モデルが、暗号資産取引では能力の低いモデルより劣る場合がある理由を検討します。この傾向の一因として、高性能モデルが主観的な解釈より事実情報を優先することを挙げています。提案されたFS-ReasoningAgentフレームワークは、推論を事実情報と主観的判断に分け、両方の入力を取引判断に活用できるようにします。…

本研究は、メジャーリーグベースボールの自動ボール・ストライク判定チャレンジ制度が、審判の判定と選手のチャレンジ行動に及ぼした影響を検証します。2015～2026に審判が判定した投球と、制度初年度のチャレンジを分析し、実質的なストライクゾーンの境界、判定の一貫性、判定が覆った後の対応、選手が異議を申し立てた判定を比較します。…