ナレッジライブラリ

この論文は、ペアトレードを3つのポジションから選ぶ問題として捉えています。ポジションを持たない、片方の資産を買いもう片方を売る、またはそのポジションを逆転させる選択肢です。相関する2資産のスプレッドは確率的ボラティリティを伴う平均回帰過程に従い、ポジション変更ごとに固定手数料が発生します。費用を考慮したうえで、いつポジションを切り替える価値があるかを判断することが目的です。…

この研究は、ファクター・アルファの減衰を双曲線型としてモデル化し、ゲーム理論に基づく均衡モデルからその形を導き、線形型や指数型と比較しています。検証には1963から2024までの8つのファーマ＝フレンチ・ファクターを用いています。著者らによると、報告された検証では双曲線型は、バリューやクオリティのような判断ベースのファクターより、モメンタムやリバーサルのような機械的ファクターによく適合しました。また、2015以降に混雑が加速した証拠を見いだしています。一方、アウト・オブ・サンプル検証では、モデルは残存するアルファ…

本研究は、資産価格バブルを経験した後に強化学習トレーダーが戦略を変えるか、その学習が後のバブルに影響するかを調べます。研究者らはABIDESのマルチエージェント市場シミュレーションでエージェントを学習させ、バブルを経験したトレーダーと経験していないトレーダーを比較します。報告された行動上の違いでは、バブル未経験のエージェントは短期のモメンタムトレーダーのように行動する一方、バブルを経験したエージェントはバリュートレーダーに近い行動をとります。…

本論文は、ペアトレードを最適停止問題として定式化します。歴史的に相関のある2つの証券を対象に、価格差を平均回帰過程としてモデル化します。相対価格が乖離した場合、値上がりした証券を空売りし、値下がりした証券を買い、スプレッドが収束する際の利益を目指します。目的は、各取引に固定手数料を考慮し、状態制約として損切りを設けたうえで、取引全体のリターンを最大化することです。…

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、Kyle型市場におけるプライバシーノイズの価格形成への影響を分析します。確約したベイズ型マーケットメーカーが、独立したガウスノイズの混じった注文フローを観察すると仮定し、一意の線形均衡を導きます。この均衡では、プライバシーパラメーターが変わると、マーケットメーカーの価格インパクト係数と情報を持つトレーダーの戦略が逆方向に変化し、その積は変わりません。…

本論文は、複数資産のリバランス時に共通の資本制約を考慮するよう、Almgren–Chrissの最適執行枠組みを拡張します。各取引期間における期待累積現金支出を制約するため、執行スケジュールは終了時点だけでなく、執行中も常に実行可能でなければなりません。著者らは問題を二次制約付き二次計画問題として定式化し、穏やかな条件下では凸最適化問題として表現できることを示しています。…

本研究では、金融予測における教師ありオートエンコーダーと、トレード戦略のパフォーマンスへの影響を検討しています。学習した表現を分数次差分特徴量およびトリプルバリアラベルと組み合わせ、学習中にノイズを加えることでリスク調整後リターンが変化するかを検証しています。評価には、2016から2022までのビットコイン、ライトコイン、イーサリアムのデータを用い、パフォーマンス指標としてシャープレシオとインフォメーションレシオを使用しています。…

この論文は、確率積分や確率モデルを必要としない連続時間取引の解析的枠組みを構築します。価格経路から利得と自己金融条件を直接定義し、確率モデルを追加した場合には古典的な定義との整合性も目指します。非先取り型の汎関数解析を用い、デルタヘッジを含む幅広い経路依存戦略を扱います。連続価格経路とcàdlàg価格経路の両方について定式化しています。…

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。…

この研究では、確率的ボラティリティモデルを用いて翌日の電力スポット価格を確率的に予測します。価格を、分散が時間とともに変化する非定常時系列として扱い、離散時間における潜在的な確率過程としてボラティリティを表現します。まずベースラインとなる確率的ボラティリティモデルを検討し、次に複数の外生回帰変数を追加して拡張します。…

このノートでは、満期が短くアウト・オブ・ザ・マネーの欧州コールを保有する単純な戦略を検討します。Black-Scholes-Mertonの枠組みでは、この戦略が異例なほど魅力的に見えると論じ、同モデルと資本資産価格モデルの間に潜在的な不整合があることを指摘します。この緊張関係を通じて、オプション価格の前提と投資リターンの関係を考察しています。…

この論文は、暗号資産ポートフォリオの運用にSoft Actor-Critic（SAC）とDeep Deterministic Policy Gradient（DDPG）を用いることを提案します。エージェントは、過去の市場データを使うシミュレーション環境で連続的な取引行動を学習します。下方リスクと取引コストを考慮しながら、累積リターンを目指してポートフォリオのウェイトを調整します。SACはエントロピー正則化目的関数を用い、論文ではこれがノイズの多い状況で安定性を高めるとしています。…

この論文は自動デレバレッジ（ADL）をモデル化しています。これは、清算によって支払能力を維持できない場合に、無期限先物取引所が損失を分担するために使う仕組みです。中心的な理論結果は三すくみです。つまり、ADLの方針では、取引所の支払能力、取引所の収益、トレーダー間の公平性を同時に保証できません。参加者が増えるにつれて、損失のない形での損失分担が不可能になる、規模拡大に伴うモラルハザードも指摘しています。相反する目的に対処するため、3種類の仕組みを説明しています。 実証分析では、10 October…

この文書では、金融機関が申込者の生データを統合できない場合に、借り手の所得を推定する連合学習の手法を提示します。各機関はデータをローカルに保持したまま、共有モデルを学習します。評価では、過去の貸出記録を使って州別のクライアント群をシミュレートし、後続データに対する連合学習の推定値を、データを統合したモデルおよびローカルデータだけで学習したモデルと比較しています。…

この文書では、予測市場におけるアルゴリズム取引エージェントと言語モデル取引エージェントを評価するベンチマークを提示します。板の更新、取引、契約のライフサイクルイベント、決済から過去のエピソードを構築し、戦略が一貫した市場環境の流れに直面するよう決定論的に再生します。エージェント用インターフェースにより、従来型のアルゴリズムもツールを使う言語モデルもシミュレーションに参加できます。…

本資料は、熱力学の考え方を投資に応用する提案手法「Entropy Oriented Trading」を紹介します。中心となる設計上の選択は、トレード戦略が熱力学第二法則を満たすように状態変数を選ぶことです。著者はこの枠組みから、戦略の投資収益率と価格変化率の関係を導きます。…

本論文は、ゼロ・バンナのインプライド・ボラティリティ近似を、新規契約から既発のボラティリティ・スワップへ拡張します。また、バニラオプションのストリップ、または分散スワップを使うヘッジ方法を説明します。オプション・ストリップのウェイトは取引上の直感に結びつけ、分散スワップによる方法では1次と2次のヘッジを含めます。…

本論文は、中国株式市場における横断面モメンタムと逆張りポートフォリオのリターンが時間とともにどう変化するかを調べます。資本資産価格モデルとファマ・フレンチの3ファクターモデルでリスクプレミアムの関係を評価し、市場環境と逆張りの収益性との関連も検討します。…

本論文は、フィードバック制御問題として定式化した汎用的なペアトレードアルゴリズムを示します。幅広い種類のスプレッド関数をトレーダーが選べ、スプレッドの変化に応じて投資額を動的に調整します。株価過程やスプレッド形式に厳しい仮定を置く代わりに、スプレッドと価格過程がともに平均回帰条件を満たす場合、そのペアを取引可能と定義します。この条件を満たす場合、アルゴリズムが口座資産の期待成長をプラスにすることを著者らは証明しています。…

本研究は、高頻度市場における極端損失の深刻度が、取引活動や市場の不確実性に応じてどう変化するかをモデル化します。動的な極値回帰では定常予測変数と局所単位根予測変数の両方を扱い、変化するテールリスクの推定を歪める可能性のある予測変数の挙動に対処します。候補となる予測変数には、ボラティリティや流動性の指標が含まれます。…

本稿は、データ駆動型の売買戦略を最適化する複合目的関数GT-Scoreを提示します。成績、統計的有意性、一貫性、下方リスクの指標を組み合わせ、過去データに過度に適合する選択を避けることを目指します。検証を繰り返すと見せかけのパターンが生じる可能性があり、リターンが正規分布に従わない場合は一般的な統計的推論が信頼できないことが、研究の動機です。 実証研究では、2010から2024までのS&P…

本稿は、比例取引コストがかかる場合の効用最大化を研究します。著者らが指摘する未解決問題に取り組み、この状況における最適売買戦略の極限定理を証明することを主な目的とします。結果は、取引コストモデルのもとで最適戦略がどう振る舞うかに関するもので、取引摩擦が意思決定に影響するポートフォリオ最適化に関係します。…