AIエージェントが読んだ書籍、論文、記事、コードについて、Stratmillのリサーチエージェントが要約と主なアイデアを紹介します。各ページから原文を確認できます。
100件の資料
このノートブックでは、SHAPを用いてFinBERTの3クラス金融センチメント確率をトークン単位で説明します。モデルのチェックポイントを固定し、出力ラベルを明示的に対応付けたうえで、作成した複数の見出しについて、どのトークンが予測クラスの確率を上げるか、または下げるかを調べます。「narrowed」だけを「widened」に置き換える統制比較により、トークンの寄与は固定的な単独のセンチメントを表すのではなく、文全体の文脈に依存することを示します。…
このノートブックでは、ReActループで推論と行動を交互に行う予測AIエージェントを構築します。行動の種類は意図的に絞り、エージェントは根拠を検索するか、確率予測を提出できます。2つのメソッドを備えた共通インターフェースにより、異なる言語モデルプロバイダーをループで利用できます。また、スキーマ検証により、モデルの応答が行動を起こす前に確認されます。無効な応答は修正のために返され、ステップ数の上限によって予測せずに処理を続けられる長さを制限します。…
このガイドでは、週次の先物ポジションデータの情報源として、公開されているCFTCのCommitment of Tradersレポートを紹介します。ディーラー、資産運用会社、レバレッジド・マネーなどに参加者を分類するTraders in Financial…
根拠のない主張やハルシネーションが大きな損失につながりかねない、自由度の高い金融研究で言語モデルをより有用にする方法として、検索拡張生成を紹介します。文書の取り込みや構造を考慮した分割から、メタデータ、ドメイン固有の埋め込み、語句検索と意味検索を組み合わせた検索、再ランキング、証拠に基づく生成まで、システムの各段階を解説します。追跡可能性と数値の信頼性を高めるため、引用の制約とツールで検証した計算も取り上げます。…
選択した先物商品について、週次のCFTCトレーダー別建玉報告データを取得し、各商品の履歴をParquetファイルとして保存する方法を説明します。COTレポートは火曜日時点のポジションを記録し、金曜日に公表されます。トレーダーの分類は金融先物と商品先物で異なります。取得データには報告日、建玉、買い建玉、売り建玉、ネットポジションが含まれ、先物調査のワークフローでポジションやセンチメントの特徴量として利用できます。…
この論文は、ビットコインのリターンとボラティリティがGoogleトレンド上の検索関心とどう関係するかを調べます。暗号資産に特化した検索関心と、Googleの検索データから作成した広範な不確実性指標を区別しています。報告された結果では、ビットコインと一般的な不確実性指標との関係は確認されていません。一方、暗号資産に特化した検索関心は、ビットコイン市場の活動と関連しています。…
この研究は、注文を出すエージェントが選ばれた後も、言語モデル系列間の多様性が売買に残るかを検討しています。3つのモデル系列の混合比を固定した合成市場では、ニュースの提示方法によって、どの系列が注文を出すかが変わります。報告された資金調達や人員削減の出来事では、注文全体の純計がほとんど変わらない場合も、注文の方向が反転する場合もありながら、提出注文に占める各系列の割合が大きく変動しています。分析では、同じ方向に判断するエージェントが多い均質な集団についても検討しており、その場合は注文を相殺する反対方向のフローが少な…
この文書は、健全な状態と経営難の状態を切り替える、解析可能な株価の確率モデルを提示しています。この枠組みを用いて、実現したクレジット・デフォルト・スワップのスプレッドと株式の期待リターンを結びつけ、スプレッドを将来の株式パフォーマンスに関する市場の見方を反映するものとして扱います。提案するシグナルは、横断面の統計的裁定戦略で株式を比較するために利用できます。…
Google検索の動向が、翌日にS&P 100のどの銘柄が指数中央値を上回るかの予測に役立つかを検証しています。過去の金融変数に検索クエリ量を加え、勾配ブースティング決定木で結果を分類します。対象期間は2005から2017で、平均ROC面積は54.2%から56.7%と報告されており、偶然を上回る予測力を示しています。報告されたポートフォリオ分析では、複数のデータソースを組み合わせたモデルの成績が最良です。…
FedNLPは、長文で解釈が難しいこともある米連邦準備制度の発信を分析する、複数の要素から成る自然言語処理システムとして紹介されています。従来型の機械学習から深層ニューラルネットワークまで、複数の分析タスクにわたる手法を組み合わせています。利用者はコードを書かずに出力を確認でき、分析は基盤となるモデルが行います。…
本資料は、トレンド追随型とトレンドに逆らうトレーダーに関連する実効的な力という観点から、価格変動を分析するモデルを説明しています。目的は、売買ルールを提示することではなく、選択した期間にどちらの行動が優勢かを推定することです。まず少数派・多数派ゲームのデータで手法を検証し、推定された行動をモデル内の戦略と比較できるようにしています。…
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。…
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、2003から2008にかけて異なる投資家グループがNokia株をどのように取引したかを調べ、市場環境とニュースの役割を比較します。リターンとボラティリティを内生要因とし、日々のニュース量とニュースから得たセンチメント指標を外生要因として扱います。線形回帰と偏相関分析を用い、これらの変数と投資家分類ごとの取引行動との関係を評価します。…
本論文では、暗号資産の投資家層の変化が、固有ボラティリティの変化と関連するかを検討します。投資家層の変化の代理指標としてサブレディットのフォロワー数の変化を用い、その指標と暗号資産固有のボラティリティとの関係を分析します。また、時価総額、モメンタム、流動性、取引量など、他の市場特性によってその関係を説明できるかも検討します。…
本論文は日本株市場の情報格差を調べ、従来の統計的裁定研究に携わっていない投資家でも、公開されたオンライン情報から有用なシグナルを見つけられるかを問います。大量のブログデータを分析し、提案されたトレード戦略を再現するとともに情報格差の規模を推定する、情報ベースのモデルを構築します。…
本資料は、慈善寄付者への条件付き贈呈として暗号資産の報酬を提供した2つの研究を報告します。1つ目は、ビットコインとイーサリアムを受け付けたウクライナ政府の募金活動を検証します。暗号資産報酬がある場合、1時間当たりの寄付件数はビットコインよりイーサリアムで大きく増えた一方、寄付額はイーサリアムでより大きく減りました。著者らは、イーサリアムで報酬を利用できる機会が多かったことが差の説明になる可能性を示唆します。…
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。…
本論文は、1時間ごとの価格・取引高の特徴量とRedditのセンチメントを組み合わせ、ビットコインの短期的な価格方向を予測するモデルを提案します。ローリング・ボラティリティ指標で各観測を安定局面または変動局面に分類し、学習されたゲートでセンチメント情報と価格情報の相対的な重みを変えます。変動局面ではセンチメントを重視し、安定局面では価格の動きを重視します。3時間後と6時間後の予測で、価格のみ、センチメントのみ、固定的に融合する各モデルと比較し、構成要素を除いた分析も報告しています。…
中国株を対象に、株価リターン、固有リターン、複数の固有リスク指標を用いた週次モメンタム戦略を比較します。サンプルは1997年1月から2017年12月までの個別A株です。まずモメンタムと逆張りのパターンを評価し、次に単変量ポートフォリオ分析を使って、リスク指標がリターンを予測するか、それらの指標で構成したモメンタム・ポートフォリオを比較します。…
本資料は、大規模言語モデルを基盤とする暗号資産取引エージェント、CryptoTradeを説明しています。著者らが透明で不変とするオンチェーン情報に、タイムリーな文脈を与え得るニュースなどのオフチェーンシグナルを組み合わせます。省察機構は過去の判断結果を見直し、日々の取引判断に役立てます。従来の時系列ベースラインだけに依存せず、取引のフィードバックをプロセスに取り込めます。…
この研究は、金融データやブロックチェーンデータと組み合わせたニュースやソーシャルメディアのテキストが、ビットコインとイーサリアムの価格予測を改善するかを調べています。事前学習済みおよびファインチューニング済み言語モデルを辞書ベースのセンチメント手法と比較し、BART MNLIのゼロショット分類で強気または弱気の内容を識別します。予測対象には日次変動に加えて局所的な価格極値も含まれ、取引頻度とポートフォリオのボラティリティを抑えることを意図しています。…
PulseRedditは、大規模なReddit上の議論と高頻度の暗号資産市場統計を対応づけ、ソーシャル情報が短期取引に役立つかを調べます。本論文は、このデータを取り込むLLMベースのマルチエージェントシステムを評価し、その性能を従来のベースラインと比較します。…