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153件の資料
このモジュールは、主成分分析、操作変数を用いた主成分分析、ニューラルオートエンコーダなど複数の潜在ファクターモデルについて、ウォークフォワードの学習と評価を調整します。パネルデータとフォールドを準備し、モデル別の実行処理を呼び出して、予測、フォールド単位のメタデータ、登録済み学習実行を管理します。明示的な優先順位に従ってモデルのプリセットと呼び出し側の設定を統合するため、選択される実行時の設定は呼び出し側が制御できます。…
この実装では、資産価格評価のための条件付きオートエンコーダを説明します。ベータネットワークは各株式の特性を潜在ファクターの負荷量に変換し、線形ファクターネットワークは運用ポートフォリオのリターンをファクターリターンに変換します。モデルは対応する負荷量とファクター値を合計して株式リターンを予測するため、企業特性に応じてエクスポージャーが変化し、ファクターはポートフォリオの運用商品から導出されます。…
このノートブックでは、SEC XBRLデータから四半期ごとの株式ファンダメンタルズパネルを作成し、確認する方法を説明します。各観測には、対象となる会計期間と、その情報が公表された提出日の両方が記録されます。この区別は過去データの検証で不可欠です。期間末だけで絞り込むと、投資家がまだ知り得なかった数値が含まれることがあります。概念別のカバレッジと提出遅延を測定し、提出日を考慮したas-ofクエリで利用可能な最新データを取得した結果と、期間ベースのクエリの結果を比較します。…
このノートブックでは、会計データと価格に基づく特性を、翌月のUS株式リターンの単独予測因子として評価します。各特性とリターンラベルの月次クロスセクション順位相関を算出し、開発期間の各月にわたって集計します。予約済みのホールドアウトを除外し、パネルの整合性を確認します。最低限のカバレッジとクロスセクションの広がりを求め、ウォークフォワードの学習期間と検証期間を通じて関連性が持続するかを調べます。…
このノートブックでは、条件付きオートエンコーダが計量主成分モデルをどう拡張するか説明します。ニューラルネットワークが株式特性からファクター・エクスポージャーへの写像を学習する一方で、モデルはエクスポージャーとファクターリターンの積という同じ構造を維持します。各学習期間に設定された先行リターンのラベルを再構成するようモデルを適合させ、その後、固定したファクター平均を検証日のエクスポージャーに適用し、次の期間の銘柄順位を付けられるか評価します。再構成と情報係数による評価には同じラベルを使うため、正のスコアは独立した意…
この資料では、ETFリターンのモデル化に計量主成分分析を用いる方法を説明します。各ファンドに固定のファクター・エクスポージャーを割り当てる通常のPCAとは異なり、IPCAでは各ファンドのエクスポージャーを、観測可能な特徴量の共通の線形関数として表します。交互最小二乗法により、特徴量からエクスポージャーへの写像とファクターリターンを同時に推定します。この制約によりファンド間および日付間の情報を統合できますが、特徴量との関係が線形であるという仮定は残ります。…
このノートブックでは、オプションサーフェス特徴量を含む株式パネルに対する操作変数付き主成分分析（IPCA）を説明します。各銘柄のリターン履歴からエクスポージャーを推定する通常の主成分分析（PCA）とは異なり、IPCAでは、インプライドボラティリティ、スキュー、タームストラクチャー、インプライド分散と実現分散の比較など、各銘柄の日付ごとの特徴量の共通線形関数としてエクスポージャーをモデル化します。交互最小二乗法によって、共通ファクターリターンとともにこの対応関係を推定します。エクスポージャーは特徴量から計算されるた…
このノートブックでは、流動性の高いUS株の一部に主成分分析を適用し、潜在因子を抽出してロング・ショートの固有ポートフォリオを構築します。標準化されたPCAベクトルを生リターンのウェイトに変換し、グロスエクスポージャーで正規化する方法を説明します。さらに、説明分散、セクターとの関連、階層的PCA、残差の挙動、ポートフォリオのリスク分解を検討します。セクターETFとの相関を使い、名前の付いていない成分に説明的なラベルを付けます。…
このノートブックでは、オプション分析における株式リターン予測のための、特徴量に条件付けない潜在因子ベースラインとして主成分分析を示します。PCAは過去のリターンパネルから共通変動と各銘柄のエクスポージャーを推定し、学習期間に推定した因子平均から予測を作ります。インプライド・ボラティリティ、スキュー、期間構造、その他のオプション特徴量は意図的に除外しています。このベースラインによって、関連モデルでエクスポージャーをそれらの特徴量に条件付けることの効果を測定できます。…
このノートブックでは、情報係数、分位点リターン、上位から下位までのスプレッド、分類診断を使って、横断モメンタム因子を評価します。スピアマンのICを、シグナルとその後のリターンの日時点ごとの順位相関として紹介し、すべての日付と資産の観測値をまとめた相関と区別します。まとめた場合のICにはリターンの時間変化も反映されるため、2つの方法の結果は異なることがあります。また、補完的な診断としてICIR、有意性指標、分位点の単調性、売買回転率、シグナルの減衰も説明します。…
このノートブックは、幅広いUS株式パネルの共通変動を表現するために、主成分分析を使います。PCAはリターンの共通変動を説明する方向を抽出し、各銘柄の負荷量は各方向へのエクスポージャーを測ります。限られた数の因子から再構成した予測は、銘柄固有の情報を捨てる一方で、パネルと共通する株価の動きを捉えます。将来のリターンを因子推定に使わないよう、各ウォークフォワード学習フォールド内で因子を適合し、その後、検証行に適用します。…
このUS株式パネル研究では、引け時点で観測した特徴量から将来リターンを予測するベースラインとして、ペナルティ付き線形モデルを使います。重複するモメンタム指標とボラティリティ指標が多重共線性を生み、通常の最小二乗法の係数を不安定にする場合があります。係数を縮小するRidge、係数をゼロにできるLasso、両方のペナルティを組み合わせるElastic Netを比較します。ペナルティ強度のグリッドを使い、複数のウォークフォワード・フォールドとリターン期間で正則化が検証情報係数に与える影響を測定します。…
このノートブックでは、計測付き主成分分析（IPCA）を説明します。各株式のファクター・エクスポージャーを、同日のオプション市場面の特徴量の共通線形関数として表し、共通ファクターを推定します。特徴量にはインプライド・ボラティリティ、プット・コール・スキュー、期間構造の傾き、インプライド分散と実現分散が含まれます。交互最小二乗法で特徴量からエクスポージャーへの写像とファクターリターンを推定し、リターン履歴からエクスポージャーを求め、均衡パネルを必要とする通常のPCAと比較します。…
このノートブックでは、条件付きオートエンコーダーが計器変数付きPCAをETFリターンのモデリングへ拡張する方法を説明しています。どちらの手法もファンドの特徴量をファクター・エクスポージャーに写像し、そのエクスポージャーとファクターリターンを組み合わせます。オートエンコーダーは、IPCAの線形な特徴量からエクスポージャーへの写像をニューラルネットワークに置き換えます。学習にはウォークフォワード分割を用い、定められたエポックのスケジュールに従って、ラベルごとに複数のチェックポイントを生成します。このノートブックではす…
このノートブックでは、広範なETFの連動を調整した後、4つの運用ポートフォリオ戦略がSPYリターンを説明するかを検証します。戦略では、遅行モメンタム、ボラティリティ、または直近リターンでETFを順位付けします。長い履歴を持つETFから構成したバランスの取れた集合の主成分10個を統制変数とし、SPYは因子構築対象から除外します。各戦略の単変量のSPY負荷量と、統制変数を選択した後の条件付き負荷量を比較します。…
この資料では、資産価格モデルのベンチマークに使うChen、Pelger、Zhuの月次US株式パネルを紹介します。経済テーマ別に分類した46個の企業特性、翌月の超過リターン、時系列順の訓練・検証・テスト分割について説明します。毎月、各特性を横断面で順位付けし、共通の有界尺度に変換します。これにより極端な生値の影響を抑えて単位を比較しやすくする一方、水準の情報は失われます。分析では各特性と翌月リターンの順位相関を測り、訓練データ全体で情報係数を平均します。隣接する月の間に時系列依存がある可能性があるため、月次観測を独…
この分析では、企業特性に基づく月次US株式戦略の登録済みバックテスト・パイプラインを読み取ります。シャープレシオの不確実性、確率シャープレシオとデフレート・シャープレシオ、戦略のペア比較、ホールドアウトでの成績低下、小型株の非流動性を反映するよう設計したコスト分析を報告します。検証データで戦略仕様を選択し、ホールドアウトでは選択を繰り返すのではなく、その固定した選択を評価します。測定された変化と点推定値の差を区別するため、ペア指標と信頼区間を使います。この文書では解釈の限界を強調します。ホールドアウトは暦年で1年…
このノートブックでは、学習期間の平均リターンの外積に重みを付けて加え、リターンの共分散行列を修正するリスクプレミアムPCAを解説します。主要な固有ベクトルが静的な因子ポートフォリオを定義します。重みを大きくすると、分散が小さい場合でも平均リターンを説明する方向へ因子が傾きます。価格付けの適合度、評価期間リターンの再構築、重みによる負荷量空間の変化を比較し、事前に選んだ重みで翌日の因子プレミアムを予測します。…
このノートブックでは、企業特性からリターンを予測する潜在因子アプローチ、計量主成分分析（IPCA）を紹介します。各特性に直接リターンの重みを割り当てる代わりに、IPCAでは各企業の因子エクスポージャーを特性の線形関数としてモデル化します。パネル全体で共通の写像を推定し、因子リターンは月ごとに変化します。交互最小二乗法で写像と因子リターンをリッジペナルティ付きで同時に推定し、当てはめたエクスポージャーとリターンから検証月の予測を生成します。…
マクロ・市場シグナルで成長型とディフェンシブ型のETFバスケット間の配分時期を判断できるかを評価します。新たなアルファ要因の発見ではなく、スタイル配分の問題として捉えています。要因帰属分析では、成長型からディフェンシブ型を差し引いたポートフォリオに識別可能なエクスポージャーがあり、統計的に説得力のある年率アルファはないとされています。提案するポリシーは、金利の緩和、株式ドローダウンの深さ、高ボラティリティ・ストレスの緩和、成長ポジションの混雑に対するペナルティを組み合わせます。滑らかな相互作用から連続スコアを生成…
このユーティリティでは、任意でモメンタムを含むFama–Frenchの3ファクターまたは5ファクターモデルを使い、戦略リターンを説明する方法を示します。日次ファクターデータを戦略リターンに揃え、リターンの頻度を検出します。戦略の観測が日次より少ない頻度であれば、ファクターリターンを複利で累積します。通常最小二乗法でアルファとファクターエクスポージャーを推定し、推論にはNewey–Westの不均一分散・自己相関一致標準誤差を使います。ロングオンリー戦略では無リスク金利を上回るリターンをモデル化し、ドルニュートラル戦…
このノートブックでは、公表済みのファクターリターンをポートフォリオの構成要素候補として評価します。次の3点を分けて検討します。ファクターの平均リターンが厳しい統計基準を超えるか、持続する可能性のある要因によってファクター同士が分散効果をもたらすか、選定した危機期間にどのような成績だったかです。長期のAQRおよびFama-Frenchの系列を使い、系列相関を考慮して平均リターンの統計量を補正します。また、多数のファクター探索を考慮するために、一般的な有意水準と、より高い基準を比較します。…
このノートブックでは、公開済みのUS企業パネルを使い、企業特性に基づく月次ロング・ショート戦略を研究できるか評価します。データの符号化方式、利用可能なユニバースの経時変化、各リバランス時に両サイドを埋めるだけの企業数があるか、特性スプレッドが想定取引コストを上回る可能性があるかを確認します。また、ホールドアウトを未閲覧のまま、開発履歴に基づくウォークフォワード評価が可能かを調べます。企業を順位付けし、上位群を買い、下位群を売る戦略を、月次リターンを結果として説明します。…
この文書では、先物間の共動から推定する共通のリターン要因として潜在ファクターを紹介します。名前付きの予測変数として与えるものではありません。各学習分割内で推定する2つのアプローチを比較します。主成分分析（PCA）はリターンの分散を最も多く説明する線形方向を見つけます。一方、ニューラル確率的割引ファクター（SDF）はクロスセクションの期待リターンを説明する共通の価格付け要素を探します。PCAはリターンのみを使いますが、SDFは特性を操作変数として使い、特性に応じたエクスポージャーを表現できます。…