ナレッジライブラリ

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。…

本稿は、電力リターンの統計的性質を調べ、ボラティリティの高さと強い平均回帰傾向の両方を取り上げています。極端な価格変動を取引リスクの原因として位置づけ、トレード戦略を提案するのではなく、時間スケールをまたぐ依存性の測定に焦点を当てています。…

本研究は、エージェントベースの連続ダブルオークションを用いて、チャーティストの群集行動が流動性ストレスを生むかどうかを調べています。群集行動をするエージェントの割合と強度にわたって相図を作成し、モデルのルール、モメンタムの期間、符号をスクランブルした帰無比較を変えても、観測された挙動が維持されるかを確認しています。ストレスは片側の注文板が生じるイベントの割合で測定しています。…

本論文は、トレーダーが私的情報を持つ可能性のある逐次的な指値注文板で、情報を持たない取引が厚い裾を持つことが価格発見にどう影響するかを調べています。流動性供給者は注文フロー全体を見られますが、情報を持つ注文と情報を持たない流動性ショックを直接見分けることはできません。情報を持たない需要が厚い裾を持つ場合、大口取引はガウス分布を仮定した場合よりも深い価格帯まで、情報を持たない取引であると十分に考えられます。そのため価格インパクトが緩やかになり、学習が遅れますが、十分に極端な取引は依然として私的情報を示す場合がありま…

本論文は、高頻度取引の行動を、資産価格に見られる二つの性質と結び付けています。リターンとボラティリティが関連するレバレッジ効果と、ボラティリティが不規則な経路を示す粗いボラティリティです。依存する市場イベントの集積を表すホークス過程を用いて、ミクロな価格モデルを構築します。モデルには、市場の内生性、裁定機会がない条件、売買の非対称性、複数回に分けて執行される大口注文であるメタオーダーが組み込まれています。…

本論文は、金利のゼロ下限が金融政策の因果効果の識別にどう役立つかを説明しています。この下限は通常の利下げを制限するため、下限に達しても政策が経済に及ぼす影響の程度から、非伝統的政策の有効性を示す証拠を得られます。著者は、非伝統的政策をシャドー金利で表す検定を提案し、米国のインフレ率、失業率、フェデラルファンド金利を扱う3方程式の構造ベクトル自己回帰に適用しています。…

本研究は、リターンが相関する可能性のある複数資産に、トレンドフォロー戦略をどう配分するかを検討しています。市場がガウス分布に従い、戦略が線形であるという仮定のもと、ポートフォリオの平均と分散の公式を導き、リスク調整後の配分を構成します。著者らは、n資産間の動的配分を、トレンドフォローのポジションに先行遅行調整を加えた、nの二乗個の仮想資産への静的配分として表せることを示しています。…

本論文は、エージェントが固定された取引ルールのもとで成行注文と指値注文を出す、注文駆動型市場をモデル化しています。各エージェントはファンダメンタル情報、チャートベースのシグナル、ノイズからリターン予想を形成します。エージェントごとに投資期間、リスク回避度、これらの情報への重み付けは異なります。注文数量は効用最大化によって決まり、同一の機械的注文を仮定するのではなく、エージェントの変化する市場判断に応じて注文量が変わります。…

注文フローに自己相関がある場合の市場インパクトモデルを構築しています。複数のインパクトの定義を区別し、それぞれが異なる価格経路を生み得ることを説明します。注文フローの相関を、メタオーダーの執行中のインパクト形状、および執行終了後の価格と結び付けています。…

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。…

不確実性下の一般的な売買戦略や金融モデルを扱うことを目指し、ラフパス理論を用いて確率的伊藤積分の経路ごとの基礎を構築する理論研究です。右連続左極限を持つ経路に対する性質（RIE）を導入し、この条件から右連続左極限を持つラフパスとFöllmerの意味での二次変分が得られることを示します。勾配型でない被積分関数も含め、適切な分割に沿う左端リーマン和の極限として対応するラフ積分を構成しています。…

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。…

ガウス分布とスチューデントt分布の両方を成分に用いる混合自己回帰モデルを提案しています。この組み合わせは、分散特性の異なる局面を移行する時系列を表すために設計されています。一部の局面は条件付き等分散でガウス分布に従い、他の局面は条件付き不均一分散でスチューデントt分布に従います。そのため、いずれか一方の成分だけを用いる場合より幅広い局面の挙動を表現できます。…

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。…

市場の確率分布が不確実な場合にも、古典的な裁定条件が成り立つかを研究しています。ワッサースタイン距離でその不確実性を測り、標準的な裁定条件の弱い形と強い形の両方を検討します。また、通常の要件が厳密には当てはまらない場合の機会を特徴づけるため、緩和条件である統計的裁定を導入しています。…

フォワードレート曲線の変動を、硬い弾性ひものように扱うモデルを説明しています。曲線を動かすショックを予期しない注文フローと結び付け、価格だけの記述を、価格と取引活動のミクロ構造を捉える説明へと広げています。…

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、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、Brent、WTI、上海原油先物におけるペアトレードの拡張を検討します。3つの価格系列は共和分していると報告し、そこから生じるスプレッドを、隠れマルコフ連鎖が体制を規定する平均回帰過程としてモデル化します。オンライン・フィルターに基づくパラメータ推定を用いて、統計的裁定戦略を実装し検証します。…

この文書は、資産価格の振る舞いが約2世紀にわたりほとんど変わっていないように見える理由を問いかけます。価格が大きく変動し、市場が非効率だった時期を示す歴史的証拠を挙げたうえで、トレンド追随に関する理論研究や神経学的な説明を簡潔に概観します。こうしたパターンが時代を超えて続く理由について、概念的な説明を提示しています。…

この文書では、トレンド追随者、反対者、無関心な人々から成る集団で意見が広がる様子を確率モデルで表します。強化効果がエージェントの選択を促し、観測されないトレンド過程がその判断に影響します。この枠組みは、意見形成における増幅、抵抗、ランダム性を表します。…

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。…