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本論文は、Apple株の日中価格の過剰反応を予測し、モメンタムのシグナルとして取引できるかを検討します。ボラティリティで正規化したリターンと、Twitter投稿から得た感情特徴量を組み合わせ、同時点のボラティリティと取引コストを基準に過剰反応を定義し、3クラス分類問題として予測します。複数の日中サンプリング頻度で、木ベースのモデル、ニューラルネットワーク、双方向LSTMを検証します。…

本論文は、オンチェーン、取引所、マイナーのデータを含むCryptoQuantのシグナルと大口投資家のアラート投稿が、翌日のビットコインのボラティリティ、特に極端な急上昇の予測に役立つかを検証します。Synthesizer Transformer予測モデルを提案し、既存手法と性能を比較します。著者らは、これらのデータを用いると極端なボラティリティの予測でモデルの成績が上がると報告していますが、説明には標本期間、資産市場の詳細、数値による比較結果がありません。…

本稿では、リアルタイムの板情報を含む複雑な入力をアテンション機構で処理する、先物市場向けTransformerモデルFutureQuantを紹介します。単一の将来価格を予測するのではなく、価格の範囲とボラティリティを推定し、取引判断やリスク管理に役立つ分布予測を提示することを目指します。…

本論文は、金融資産間でポートフォリオを再配分するモデルフリーの強化学習フレームワークを提示します。独立した評価器のアンサンブル、過去のポートフォリオ比率の記憶、オンライン確率的バッチ学習、明示的な報酬関数を組み合わせています。フレームワークは畳み込み型、再帰型、長短期記憶型のニューラルネットワークで実装されています。…

PPO-HRAPは、近接方策最適化と市場局面から導いた目標エクスポージャーを組み合わせます。方策は市場の特徴とポートフォリオの状態を観測し、学習した行動を市場局面の目標と組み合わせます。報酬にはポートフォリオの対数リターン、VIXに応じたドローダウンの増加、目標エクスポージャーからの乖離、売買回転コストを反映します。この設計は、利益重視の方策が投資比率を高く保ち続ける傾向と、強いリスクペナルティが方策を過度に慎重にする傾向に対処し、利益への参加とドローダウン抑制の両立を目指します。…

本論文は、将来の価格方向を示す可能性がある金融時系列の短期パターンを見つけるフレームワークを提案します。過去の事例をクラスタリングし、有用性の低いものを除くことで、高品質で重複しないパターンを抽出します。情報量の代理指標として局所エントロピーを用い、過去の値動きが一方向に強く、局所エントロピーが低いパターンほど情報量が多いとみなします。また、買いと売りのパターンを均衡よく残すことも目指します。…

本研究は、産業を対象とするロングオンリーのトレンドフォロー戦略を再検討します。この戦略は、過去に高いリターンとリスク調整後パフォーマンスが報告されていました。実務上の実装方法や市場環境の変化を踏まえても、その結果が説得力を保つかを問います。戦略が米国財務省短期証券に依存する点、代替の待機資産配分、特定産業の除外を検証します。…

この論文は、ドローダウン調整型のトレード方針にデータ駆動型の再起動メカニズムを加えています。基礎となる方針は、最大ドローダウン率を事前に定めた上限内に確率1で保つものと説明されています。しかし実際には、上限に近づくと方針が損切りのように機能し、価格がその後回復したり有利な方向に動き続けたりした場合に、トレーダーが利益機会を逃す可能性があります。…

この研究は、暗号資産の価格予測とトレード戦略の開発にリカレントニューラルネットワークを適用する手順を概説しています。市場のボラティリティと、リカレントモデルが時系列データのパターンを表現できる点を手法の背景に挙げています。説明されている工程には、データの収集と前処理、モデルの改良、予測をトレード戦略に活用することが含まれます。…

この研究では、標準的なコールオークションにおける価格形成を、買い注文と売り注文が評価額分布からのランダムな抽出であるとしてモデル化しています。均衡条件から清算価格と取引量の分布が導かれます。買いと売りの注文量は柔軟なパラメーターとして扱われ、歪みのある注文フローや裾の重い注文フローを表現できます。流動性が高い場合、清算価格は正規分布に近づき、その平均と分散は評価額と注文フローの不均衡に依存します。…

この文書では、価格やリターンを直接予測する代わりに、市場状態を分類して戦略を構築する方法を説明しています。ラベルが状態を定義し、移動平均などの市場特徴量は、そのラベルを識別する能力に基づいて選ばれます。別個のニューラルネットワークが特徴量から各ラベルを予測し、買いまたは売りの確率を出力します。推奨内容を線形に組み合わせて、候補となる戦略を作ります。…

この論文は、過去の指標から最適なトレード戦略を導く一般的な枠組みを提示しています。期待リターンの最大化を目指す戦略と、情報比率の最大化を目指す別の戦略を構築します。期待リターンの最適戦略は、そのまま実装することも、同じ指標から作られた他の戦略を評価するベンチマークとして使うこともできます。この枠組みの前提のもとで、提案戦略を理論的に最適な代替案と比較する方法を研究者に提供します。…

この論文は、ソーシャルメディアのセンチメントや注目度の指標が、10種類の暗号資産の日次対数リターンの予測に役立つかを評価しています。予測変数には、TwitterとRedditのセンチメント、Google Trendsの指数、取引高が含まれます。予測手法はLASSO正則化ベクトル自己回帰で、30日先までの予測を再帰的に行い、2018年1月から2022年1月までの日次観測データで評価しています。また、予測をベンチマークと比較し、高次元VARのグレンジャー因果性分析には事後ダブルLASSO手順を適用しています。…

この研究は、2銘柄間の先行・遅行関係を考慮した株式ペア選択用の距離指標を提案しています。相関する証券でも同時に動くとは限らず、一方が他方より先に反応する傾向があり得るという観察が出発点です。従来のペア選択指標は、このタイミングの関係を取り入れていませんでした。提案指標では、推定された先行・遅行の値が時間とともに連続的に変化できるため、固定されていない関係を表現できます。…

この研究では、先物の連続取引に深層強化学習を適用し、離散および連続の行動空間を検討しています。ポジションサイズが市場のボラティリティに応じて変化するよう、報酬関数にボラティリティ調整を組み込んでいます。対象は50件の流動性が最も高い先物契約で、2011年から2019年まで評価しています。コモディティ、株価指数、債券、外国為替を含みます。…

この論文は、ビットコインの市場価格とブロックチェーンに基づく基礎的効用の指標を比較するため、価格対効用比率を導入しています。著者らは貨幣理論とビットコインのUTXO会計構造を使って指標を導出し、既存の市場価格対ファンダメンタルズ指標と比較しています。過去のビットコイン分析では、既存指標の短期予測力は弱い一方、提案比率は長期リターンをより効果的に予測すると報告されています。…

この論文は、過去データを再生するバックテストの限界を扱っています。こうしたバックテストでは、戦略の行動に市場がどう反応するかをモデル化できません。異なる戦略を持つトレーダー間の相互作用を表現する方法としてマルチエージェントシミュレーションを説明し、実験用のトレードエージェントをシミュレーション市場で検証できるようにします。実務上の課題は、個々のエージェントに関する詳細な過去データが一般に非公開または入手不能であり、現実的な較正が難しいことです。…

ClusterLOBは、マーケット・バイ・オーダーのデータから、時間依存の6つの特徴量とK-means++クラスタリングを用いて個々の市場イベントをグループ化します。得られたグループは、方向性を重視する参加者、機会主義的な参加者、マーケットメイキングを行う参加者として解釈され、指値注文板内の異なる行動を調べる方法となります。…

この研究では、過去のデータに基づくシステマティックなオプショントレード向け深層学習の枠組みを提示し、学習にポートフォリオのリスク感応度を直接組み込んでいます。目的関数は、パフォーマンスを重視する損失関数と、選択したリスク要因へのエクスポージャーに対する微分可能なペナルティを組み合わせています。市場動態のシミュレーションに頼ってヘッジ方針を学習することなく、学習したポートフォリオが所定のヘッジ制約を満たし、リスク調整後リターンを最適化するよう促します。 この枠組みはNasdaq…

このスクリプトはユーザーが選択したブリック幅で従来型レンコーの始値・終値系列を作り、通常のローソク足チャート上に表示します。レンコー終値が始値を上抜けるとロングし、下抜けるとショートします。各エントリーには追随決済を組み合わせ、追随幅を設定できます。日付フィルターもあり、指定した年・月以降にシグナルを制限します。…

このオープンソーススクリプトは、ピボットポイントを使うトレード戦略として紹介されています。確認できる範囲ではピボット種別をフィボナッチに固定し、価格ソースと時間軸を選択できます。チャートの時間軸を銘柄に合わせた場合に使う上位時間軸倍率もあります。売買方向や、日・月・年単位で指定するローリング式バックテスト開始日の設定も含まれます。同梱のクラシック・ピボット関数は、前期間の高値、安値、終値から中心ピボットと第一・第二支持線、抵抗線を計算します。…

この戦略は、ATR指標と設定可能な倍率からスーパートレンド型の追随バンドを計算します。価格が前の上側追随境界を上回るとトレンド状態が下降から上昇へ、前の下側追随境界を下回ると上昇から下降へ切り替わります。それぞれの状態変化がロングとショートのエントリーを発生させます。入力項目ではATR期間、価格ソース、計算方法、表示設定を選べます。日付範囲で新規注文の期間を制限します。…

この戦略は、直前のローソク足の値幅内に収まる足として定義されるはらみ足を探します。売買方向は直前の足に従います。直前の足が陽線なら高値の上に買い逆指値を置き、陰線なら安値の下に売り逆指値を置きます。エントリー、損切り、利益確定の水準は、直前の足の値幅を基準にした幅で設定します。数量は、設定可能な資産リスク割合をエントリー価格と損切り価格の差で割って計算し、予定損失幅に応じてエクスポージャーを決めます。条件を満たす新しいパターンが現れると、スクリプトは保留注文を取り消し、保有ポジションを決済してから水準を更新します…

この文書では、22のコモディティ先物を対象にした月次の横断的戦略を説明しています。各契約の過去12か月の歪度を計算し、歪度が最も低いコモディティを3つ買い、最も高いものを3つ売ります。均等配分とし、毎月リバランスします。想定される説明は、宝くじのような正の歪度を求める投資家需要が将来リターンを押し下げる一方、負の歪度は暴落リスクを伴うため過小評価される可能性があるというものです。ヘッジ圧力も、こうした歪みの一因となる可能性があります。…