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本研究では、指値注文板で売却した後、クロージングオークションで売買方向を符号で示したスケジュールを用いて残存ポジションを調整するトレーダーを検討します。2つの段階は、オークションの清算価格予測とオークション中のフィードバックによって結び付いています。合成ラフ・ヘストン価格と過去の仲値経路を用いたシミュレーション市場で、深層Qネットワークと、射影付きDDPG、TD3、SACの強化学習方策を比較しています。…

高頻度ビットコインデータを使った自動売買戦略の基盤として、Informer予測アーキテクチャを検証しています。RMSE、一般化平均絶対方向損失（GMADL）、分位点損失で学習したモデルを用い、予測した将来リターンを取引戦略に変換します。比較対象にはバイ・アンド・ホールドと2つのテクニカル指標戦略が含まれます。評価では6つのテスト期間にわたり、5分、15分、30分足データを用いています。…

この予備研究は、市場センチメントとテクニカル分析を組み合わせてビットコイン価格の動きを予測できるかを探っています。センチメント指標として恐怖・強欲指数を使い、テクニカル指標と機械学習アルゴリズムを併用しています。価格変動とセンチメントの関連が指摘されている一方、センチメント指標とテクニカル指標の組み合わせはあまり検討されていないことを研究の動機としています。著者らは初期実験で有望な投資リターンが得られ、バイ・アンド・ホールドの基準を上回ったと報告しています。提示された説明には、アルゴリズム、指標、データ期間、検証…

この研究は、ビットコイン価格の予測とアルゴリズム取引での活用を評価するため、分類器と回帰器に分けた41個の機械学習モデルを比較します。絶対誤差や二乗誤差などの予測指標と、損益やシャープレシオなどの取引指標を組み合わせています。評価には、過去データのバックテスト、未使用データでのフォワードテスト、実取引のシナリオが含まれるとされ、市場環境の違いも考慮しています。…

本稿では、株式の統計的裁定を含むドル中立のクオンツ戦略が、COVID-19の市場急落時に大幅なドローダウンを経験した理由を説明します。通常の状況でこうした戦略が機能する理由、機能しやすい市場レジーム、極端な事象で戦略が崩れる原因となりうる限界を概説します。…

本研究では、コピュラで依存関係をモデル化し、相対的な価格の歪みを特定する、共和分関係にある暗号資産ペアのペアトレード手法を開発します。ペアの選定では、線形・非線形の共和分検定と相関指標を組み合わせます。複数のコピュラ族を当てはめ、基準資産から得られる相対価格の歪み指数を通じて取引シグナルを導きます。…

DeePMは、分散されたマクロポートフォリオを運用するエンドツーエンドの深層学習システムとして提示されています。遅延に基づく因果メカニズムで非同期の市場データに対応し、経済知識を取り入れたグラフで資産間の関係を制約します。また、エントロピー的なテールリスクの代理として過去の成績が悪い期間にペナルティを課す、ロバストなリスク調整後目的関数で学習します。入力は日次終値とされ、ポートフォリオの対象は分散された先物です。…

本ノートは、クオンツ戦略の後処理フィルターとしてCboeボラティリティ指数（VIX）を使う方法を説明します。このフィルターは取引するかどうかを日次で判断し、シャープレシオの改善と取引リスクの抑制を目的とします。シャープレシオ、最大ドローダウン、カルマーレシオを成績指標として、中国株式資産SH510300とSH510050で手法を評価しています。…

本資料は、銘柄選定に環境・社会・ガバナンス評価を取り入れたペアトレードの枠組みを説明します。ESGに基づくペア選定と共和分分析を組み合わせて候補となる関係を特定し、テクニカル指標を使って取引執行を導きます。…

本論文は、市場環境の変化に応じた自動売買を、非定常な連続腕バンディット問題として捉えます。PRBOを提案し、ベイズ最適化とバンディット・オーバー・バンディットの手法を組み合わせ、市場環境の変化に合わせて戦略パラメータを調整します。この手法は、異質な戦略を持つ自動エージェントが参加するBristol Stock Exchangeのシミュレーションで評価されています。比較対象は、確率的山登り法でパラメータを調整するPRSHです。…

本研究は、文単位の文脈情報によって、システマティックな資産価格ファクターの構築に使うニューストピックモデルが改善するか検証します。同一の394,661記事と後続のポートフォリオ構築プロセスを用いて、潜在的ディリクレ配分法と、固定した文埋め込みモデルにk-meansクラスタリングを組み合わせた手法を比較します。両手法では、使用する記事本文の量とトピック語の順位付け方法も異なります。…

本研究は、合成複数資産株式データにおける分散の二重計上問題を扱います。資産リターン全体の生成器を市場ファクターと組み合わせると、シミュレーションのリターンに市場分散が二度含まれることがあります。提案する補正では、市場要素を加える前に、固定期間内で各生成器の抽出値を中心化して再スケーリングします。これにより、回帰残差に別の生成器を適合させる必要がなくなります。…

本資料は、トレード戦略の評価に使う合成の過去価格経路を、LSTMと敵対的生成ネットワークで作成する方法を提案しています。インサンプルで高い成績を示す戦略は過剰適合している可能性があるため、過去データの分布をモデル化して生成した経路でも良好な成績を示すべきだ、という考えに基づいています。…

本論文は、暗号資産の短期価格予測に適応型Temporal Fusion Transformerを提案しています。非定常性と急激な価格変動に対処するため、先行する最安値からの上昇幅がしきい値を超える点で終わる、長さが可変の部分系列にデータを分割します。これにより、ノイズの一部を除きながら意味のある上昇局面を特定することを目指します。ある区間の末尾にある固定長パターンを使って次の区間のカテゴリーを決め、先行する条件ごとにその後の価格経路を分類します。…

本研究は、より優れた確率的な前日電力価格予測が、蓄電池の取引結果の改善につながるかを検討しています。分位点に基づくトレード戦略には、誠実な確率予測に報酬を与えないことと、電力価格の時間的依存関係を無視することという2つの限界があると指摘しています。代替案として、完全な確率予測を用いる確率計画問題として蓄電池の最適化を定式化し、異なる不確実性モデルの下でリスク中立・リスク回避の両方の設定における意思決定の質をどう測るべきかを検討します。…

本資料は、自律型売買戦略が過去のシミュレーションを超えて信頼性を保つ可能性を判断するための枠組みを紹介します。バックテストでは成功して見えても、実市場や開発に使わなかったデータでは不調になる可能性がある、一般的な評価上の落とし穴に焦点を当てます。…

この文書は、商品レバレッジETFが目標とする指数倍率に長期的にどのように追随するかを調べています。日次のレバレッジ・リターンは、ボラティリティ減衰によって保有期間が長くなるほど意図した倍率から乖離する場合があります。著者らはこの影響を組み込んだベンチマーク過程を構築し、実際のETFの成績と比較しています。また、ベンチマークに対する劣後を定量化するモデル上の指標「実現実効手数料」を導入しています。…

この研究は、ドイツのイントラデイ連続市場における時間単位の取引枠について、受渡し前の最後の3時間に注目して価格分布を予測します。点予測だけでなく、日中取引や再給電を支援することを目的に価格経路をシミュレーションし、アンサンブルを生成します。価格差は、ゼロでの点質量とスチューデントのt分布を組み合わせたゼロ過剰混合分布を含む一般化加法モデルで表します。ラッソ正則化ロジスティック回帰で混合成分を推定し、価格変化の期待値とボラティリティには市場履歴、取引なしの影響、満期までの時間、需要と再生可能エネルギー発電の予測を用…

本研究は、深層強化学習を用いた暗号資産の日中ポートフォリオ取引に、アンサンブル手法を提示しています。複数の検証期間で候補モデルを選び、選定したポリシーを混合分布によって組み合わせます。目的は、確率性の高い市場環境で汎化性能を高めることです。…

この文書では、遺伝的アルゴリズムと複数の知的エージェント間の連携を組み合わせた、暗号資産の売買戦略最適化の枠組みを提示します。市場環境の変化に合わせて戦略パラメーターを調整するよう設計されており、リアルタイムの市場ミクロ構造情報と戦略成績からのフィードバックを使って進化的探索を導きます。この手法は、従来の静的なパラメーター最適化は変動が大きく非定常な市場には適さないという著者らの問題意識に対応しています。…

この文書では、担保条件、取引相手の信用リスク、資金調達コストがキャッシュフローに影響する場合の、デリバティブのリスク中立価格評価の枠組みを提示します。信用、デビット、流動性、資金調達の調整を取り入れ、非対称な資金調達条件やデフォルト時のクローズアウト規則によって、価格が再帰的かつ非線形になる場合があると説明します。CVAやFVAなどの一般的な調整項目は重複することがあるため、単純に加算するとリスクを二重計上しかねません。この問題に対処するため、著者らは非線形性調整を導入します。…

この論文では、プールの準備資産と外部オラクルの両方に基づいて提示価格を決める自動マーケットメーカーを紹介します。この枠組みは、トークン化証券を含む、価格発見がオフチェーンで行われる市場を対象としています。所定のオラクル収縮条件のもとでは、提示価格はオラクル価格と、プールの準備資産から導かれる暗黙の価格の間に位置します。…

この文書では、ペアトレード、平均回帰、統計的裁定などの動的戦略について、リスクとリターンを分析するモデルフリーの経路別手法を紹介します。連続的な取引シグナルをδエクスカーションに分解します。δエクスカーションとは、基準水準から離れ、再びその水準に戻る動きです。この手法は確率的な仮定を必要とせず、この分解を使って取引回数、実現損益、最大損失、ドローダウンなどのシナリオ指標を導きます。…

この研究は、トレンド、オシレーター、ローソク足、出来高、カレンダー規則という、個人投資家に人気の5種類のシグナル群を評価します。実用性を判断するため、複数検定を補正した後の統計的根拠、取引コスト控除後の経済的価値、レバレッジ下で限られた資金が持続すること、という3つの基準を設けています。エクスポージャーを揃えたベンチマーク、定常ブートストラップ信頼区間、階層型Benjamini–Yekutieli制御、主張除外テスト、同等性検定などを用います。横断面テストでは、各時点の構成銘柄と上場廃止銘柄を考慮します。…