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この文書では、ランダムウォークのドリフト成分の予測に伴う不確実性を測る指標として、仮想ボラティリティを紹介しています。また、ポートフォリオの確率的な挙動を調べる方法としても提示しており、平均回帰効果の特定に役立った例を報告しています。したがって、提案される用途は予測の不確実性とポートフォリオ分析の両方に及びます。…

この文書では、調整済み株価収益率、すなわちCAPEを軸とする離散時間の株価指数リターンモデルを提示しています。リターンの成長は、モメンタム、初期CAPEの対数に結び付いたファンダメンタル要素、拡散的な価格動向を生み出すランダムな駆動要素を組み合わせています。モデルでは、初期のバリュエーションが成長の基準水準を定め、ショックによって価格がそこから乖離する可能性があります。…

この文書では、暗号資産アドレスの検知手法の開発と評価を支援するデータセット、Real-CATSを紹介しています。現実の報告で犯罪に関与すると特定されたアドレスと、取引所顧客に関連する良性のアドレスを組み合わせ、入手可能な実データが不足していた研究分野にラベル付きの例を提供します。…

この研究では、暗号資産リターンの主要なモメンタムファクターに関連する平均回帰に基づき、暗号資産の統計的裁定シグナルを提示しています。アルゴリズムの概要とソースコードを示していますが、利用可能な説明ではシグナルの構築方法、ポートフォリオのルール、取引頻度は明らかにされていません。…

この研究では、性能が重視されるC++アプリケーションの遅延を減らす方法を、高頻度取引を主な対象として検討しています。ベンチマーク付きの例、最適化されたマーケットニュートラルな統計的裁定ペア戦略、並行処理の調整に用いるDisruptorパターンのC++実装を含むプログラミングリポジトリを紹介しています。…

本論文は、市場状況が変化し、有用な過去データの参照期間を事前に特定できない場合のポートフォリオ運用を扱います。二段階の手順を提案します。複数の候補期間を使ってポートフォリオを構築し、各期間を専門家とみなしてオンラインでポートフォリオを組み合わせます。集約の重みはポートフォリオの売買回転を含む損失に基づいて更新されるため、頻繁な変更には明示的なコストが伴います。…

本論文は、価格が確率的ボラティリティモデルに従い、下側のバリアに達するとデフォルトする資産の大規模ポートフォリオにおける損失を研究します。確率偏微分方程式でポートフォリオの極限を表し、システミックなブラウン運動で資産価格とボラティリティを結びつけます。関心の対象は、解の総質量に応じた損失です。…

本論文は、瞬時ボラティリティが二次ドリフトと線形の分散項を持つ拡散過程に従う、1因子の確率的ボラティリティモデルを紹介します。ボラティリティは一定水準へ平均回帰し、その平均回帰速度はボラティリティ水準に対してアフィンに変化します。このモデルの定常状態におけるボラティリティ分布は、一般化逆ガウス分布族に属します。…

本論文は、情報を持つ取引の割合がマーケットメーカーの利益に与える影響を、エージェントベースの計算市場で研究します。モデルには、情報量と在庫リスクへの回避度が異なるマーケットメーカー、外生的なファンダメンタル価値、内生的な価格、状態依存の自己励起過程に従うマーケットテイカーの注文フローが含まれます。著者らはその注文フロー過程の有限期間における安定性を示し、集中学習と分散実行を用いるマルチエージェント強化学習でマーケットメイキング問題を解きます。…

本論文は、価格動態に長期記憶または非マルコフ的な特徴がある場合の、べき効用を持つ投資家の効用最大化を研究します。ドリフトが適切なバナッハ空間に属するという条件のもと、投資問題の価値がドリフトに関してフレシェ微分可能な形で変化することを証明します。この結果は、閉形式解が得られない場合に効用の結果を近似する基礎となります。…

本研究は、金融資産で観測されるラフボラティリティと、複数の資産価格を結びつける微視的な動態を関連づけます。従来のモデルの多くが単一資産に注目してきたのに対し、著者らは高頻度の相互作用から多変量ラフボラティリティモデルがどのように生じるかを検討します。…

本論文は、通常のモンテカルロ法で分散が大きくなり得る2つの状況、すなわち満期が非常に短い場合と、行使価格が大幅にアウト・オブ・ザ・マネーの場合に、Heston確率的ボラティリティモデルのヨーロピアン・コール・オプションを価格付けする重点サンプリング法を開発します。対数価格の累積母関数を大偏差解析し、シミュレーションで希少な価格事象が起きやすくなるよう、状態依存の測度変換を構成します。…

本資料は、実現ボラティリティから少数の時変因子を抽出して資産ボラティリティを予測する、モデルに依存しない枠組みを説明します。この因子は、計算負荷を抑えながら資産間の連動性の変化を捉えることを目的としており、静的な因子負荷の限界と完全な多変量モデルの計算コストに対処します。市場全体と個別資産の動きを表すため、統計的手法やAIベースの予測手法に追加できます。…

本研究は、非定常な金融時系列において、データに基づいてボラティリティ・レジームの数を特定する教師なし手法を示します。変化点検出で各系列を局所定常な区間に分割し、区間の分布間の距離を測定したうえで、最適化手順により離散的なレジームに分類します。著者らはこの手法を金融指数、大型株、上場投資信託、通貨ペアに適用しています。…

本研究は、畳み込みニューラルネットワークで為替トレンドを分類する手法を説明します。まず、定量的な市場データを取引チャートに似た画像へ変換し、次にCNNを学習させてチャートパターンを認識し、トレンドのクラスを予測します。モデルの性能は分類精度で評価され、予測結果はトレード戦略の構築を支援することを目的としています。…

本論文はKyleのインサイダー取引モデルを拡張し、長期記憶を持つ取引出来高と、一般的な確率過程に従うノイズトレーダーのボラティリティを組み込みます。均衡条件を導き、インサイダーの最適な取引戦略、価格インパクト、価格ボラティリティを特徴づけます。示された結果では、情報を持たない投資家の出来高が多いほどインサイダーは積極的に取引し、それが通常より変動の大きい価格ボラティリティにつながります。最適戦略自体も長期記憶を受け継ぎ、価格インパクトは分数ノイズの影響を受けます。…

この論文では、ドイツの連続時間市場における日中電力価格の確率的予測に、生成型ニューラルネットワークを提示します。単一の点推定値だけを出すのではなく、複数の価格経路を生成し、取引量を固定した取引設定で市場への売り注文の発注に活用します。…

この文書では、単一期間のKyleモデルを連続時間へ拡張します。確約した自動マーケットメーカーが、独立なブラウンノイズでぼかされた集計注文フローを観測する設定です。線形マルコフ均衡のもとで、ファンダメンタル価値の不確実性、通常の注文フローノイズ、プライバシーノイズの強度を関数とする一定の価格インパクト係数と、流動性プールからトレーダーへの累積期待移転額を導出します。…

この文書は、一般的に研究されてきた7つの企業財務比率と株式リターンの関係を改めて検討します。トポロジカルデータ解析、特にBall Mapperアルゴリズムを適用し、財務比率空間の観測値を二次元グラフで表します。この可視化により、ファクター間の依存関係を見つけやすくし、リターンとの関連を調べることを目指します。…

この研究では、COVID-19パンデミックが株式市場と暗号資産市場の効率性に影響したかを検討します。ハースト指数を用いて価格リターン、絶対リターン、ボラティリティ増分を分析し、リターン系列のマルチフラクタル性も評価します。標本には複数の株価指数とボラティリティ指数のほか、ビットコインとイーサリアムが含まれます。…

この研究では、価格が外部で決まる株式市場を対象に、3種類の戦略評価方式がエージェントの成績に与える影響を比較します。方式は、過去の履歴に依存する富ゲーム、トレンドに逆らう少数派ゲーム、トレンドに追随する多数派ゲームです。価格には、観測された株価指数または記憶が限定されたマルコフ連鎖を使い、各方式を用いるエージェントの平均資産で成績を測定します。…

この研究では、スプレッドがジャンプを伴う平均回帰オルンシュタイン・ウーレンベック過程に従う場合の、ペアトレード向けモンテカルロ法を開発します。無限活動を許し、古典的なモデルより柔軟なスプレッド動態を表現できる分散ガンマ過程を使います。一般化されたモデルには解析解がないため、シミュレーションで最適な取引水準を求めます。…

この文書は、EPEC市場の電力スポット価格を予測するハイブリッド手法の研究を概説しています。モデルの構成要素には、ナイーブ予測、フーリエ解析、ARMAおよびGARCHモデル、平均回帰ジャンプ拡散過程、リカレントニューラルネットワークが含まれます。これらがハイブリッドモデリング手法の要素であることは示されていますが、どのように組み合わせるか、予測をどう比較するかは説明されていません。…

確率密度関数に利用可能な数式表現がない場合に、一般化テンプド安定分布の7つのパラメータを推定する方法を提示する論文です。この制約により、直接の最尤推定は適しません。代わりに、分布の特性関数と分数フーリエ変換を組み合わせてパラメータを推定します。 この方法を、裾が厚いとされるビットコインとイーサリアムのリターン、および尖度が高いとされるS&P 500およびSPY…