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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。…

この文書では、ティックごとの価格形成をエージェントベースでモデル化しています。各エージェントの買い注文と売り注文は相互励起型のホークス過程に従い、平均場相互作用がエージェント間の活動を結び付け、相関した注文量を生み出します。この相互作用は、市場注文フローにおける群集行動や連鎖的な影響などを表すことを意図しています。…

本研究は、市場でよく見られるパターンである平均回帰行動をエージェントに認めることで、潜在注文板の市場インパクトモデルを拡張します。平均密度で板を表す平均場の仮定を用いて、そこから生じる注文板の動態を研究します。価格インパクトがどのように生じるかを分析し、市場データへの較正を支援することを目的とした柔軟な解の族を導出します。…

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。…

本論文は、約定した注文が価格に影響する仕組みを記述する2つの線形モデルを比較します。Transient Impact Modelは伝播関数を通じて過去の成行注文の符号に重みをつけます。一方、History Dependent Impact Modelは、観測された注文符号と期待値の差を価格変動に結びつけ、その影響を永続的なものとして扱います。著者らは、どちらのモデルでも過去のリターンを考慮すべきだと述べています。…

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。…

本実証研究は、100万件を超えるメタ注文を再構成したデータセットを用い、ビットコイン/USD市場のインパクトを調べます。インパクトと注文サイズの平方根関係を検証し、統計的裁定やマーケットメイクの活動が少ない状況でも、4桁の規模にわたってこのパターンが成り立つと報告しています。…

本論文は、統計的に構成した因子モデルと確率制御を組み合わせ、高次元の統計的裁定を研究します。モデルでは残差が平均回帰すると仮定し、理論的に市場中立なポートフォリオを構築する方法を示します。さらに、指数型効用と平均分散効用の基準のもと、有限期間における連続時間投資の最適戦略を閉形式で導きます。…

本資料は、一般の半マルチンゲール市場における平均分散ヘッジの手法を展開します。ヘッジを確率制御問題として定式化し、その価値過程が二次形式を持つことを示します。その形式を表す3つの係数過程は、後退確率微分方程式（BSDE）によって特徴づけられます。…

本研究は、US国債のイールドカーブを、限られた年限でのみ観測される潜在的な連続関数としてモデル化します。連続するイールドカーブを疎に観測された関数型時系列として扱い、過去のマクロ経済変数がカーブ全体の利回りとどう関連するかを調べます。特定のパラメトリックなイールドカーブを仮定せず、関数型時系列のノンパラメトリック統計的推論とラグ回帰を用います。…

本論文は、注文フローのイベント列が資産価格に与える影響をモデル化します。注文フローを外生的なものとみなし、主にペアごとの相関で要約していた従来のインパクトモデルを拡張します。代わりに注文フローを離散過程として直接表現し、価格を変えるイベントと変えないイベントを区別します。さらに各カテゴリーを注文符号と組み合わせ、4状態の変数を構成します。…

本論文は、リターン系列の上昇トレンドと下降トレンドの部分系列を対比し、時間非可逆性を測る統計指標を提案します。上昇トレンドのパターンと下降トレンドのパターンの分布間のカルバック・ライブラー情報量を、非可逆性指数として定義します。この指数をビットコイン、イーサリアム、リップル、ライトコイン、ビットコインキャッシュの対数リターンに適用し、時間の推移を調べます。…

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。…

本研究は、US銘柄の株式で取引された時刻の近さをもとに協調取引の関係を定義し、動的ネットワークを構築します。スペクトラル・クラスタリングを適用して、依存関係が時間とともに変化する銘柄群を特定し、業種に基づく分類を補完します。…

この文書は、Black–Scholes方程式を時間方向に解いてオプション価格を予測する実証手法を説明しています。この問題は不適切問題であるため正則化を用い、一意性、安定性、収束性に関する定理を定式化しています。個別オプションの過去データを使い、大量のオプションとRussell 2000指数を対象に実証研究を行っています。…

この文書は、欧州型、米国型、時系列モメンタム型を含むトレンドフォロー・システムの設計と比較の枠組みを構築しています。欧州型のシステムについては、損益、自己相関、ボラティリティで正規化したリターンのドリフトの関係を導きます。分数ARFIMA過程を用いた分析では、短期リターンに平均回帰があっても、長期の正の自己相関が収益性を支え得ることが示されています。周波数領域の見方では、低周波数側のスペクトル量が十分に強い場合にトレンドフォローが有利となり、ドリフトもより長いルックバックに役立つ可能性があります。…

この文書は、ガウス分布の仮定のもとで、トレンドフォロー戦略が株価変動をどう損益に変えるかを分析しています。損益分布を導き、その平均、分散、歪度、尖度、裾の分位点を調べます。頻繁に発生する小さな損失と、頻度は低いものの大きな利益という戦略の非対称な結果を、異常な価格変動だけでなく、トレンドフォローの仕組みに結び付けています。…

この論文は、ビットコインが米国株価指数のヘッジまたは安全資産として機能するかを評価します。背景の一つには、2016年の米大統領選後にビットコインが上昇したことがあります。ヘッジとは、平均的に他の資産と負または弱い相関を持つことです。安全資産とは、その資産が危機にあるときに正または負のリターンをもたらすものです。分析では、ノイズ補助型の手法であるEnsemble Empirical Mode Decompositionを使い、異なる時間軸での関係を調べます。…

この研究では、暗号資産を取引ネットワークのノードとして表し、週次の米ドル建て対数リターンにGranger因果関係が見られる場合にノード間を結びます。2020年と2021年に、こうしたつながりや、より広範な統計的依存関係がどう変化したかを調べます。ペア間の影響はGranger因果性で測り、高次の関係は複数資産間の冗長性と相乗性を区別するO-informationで評価します。…

この研究は、簡潔に説明できる一方で数学的には難しい環境において、深層強化学習が最適なトレード戦略を再現できるかを検証します。環境との相互作用を通じて行動選択の方策を学習する手法、深層決定論的方策勾配に焦点を当てています。最適戦略またはその近似がすでに分かっている設定を選び、学習された行動や報酬を参照解と比較できるようにしています。…

この文書は、市場モデルの不確実性のもとでも収益性の維持を目指す統計的裁定取引戦略を見つける、データ駆動型の手法を説明しています。深層ニューラルネットワークで多数の証券をまとめて扱うため、最初に共和分するペアを特定する必要がありません。これにより、従来のペアトレードがうまく機能しない場合や、より高次元の市場にも手法を広げられます。…

このノートは、ユニバーサル・ポートフォリオ理論を一定比率でリバランスする戦略の枠を超えて拡張します。最終的な成長が連続する2つの市場リターンベクトルのそれぞれに線形に依存する双線形戦略を扱い、事後的に選んだ最良の同種戦略と比較します。Coverのユニバーサル・ポートフォリオ手法を応用した、成績に応じた加重平均法により、どの双線形戦略が最良かを事前に知らなくてもポートフォリオを構築します。…