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NASDAQ-100マイクロストラクチャー戦略の将来リターンに対して、候補となる金融特徴量とモデルベース特徴量をスクリーニングするケーススタディです。時間経過に伴うクロスセクションの順位情報係数を計算し、依存性と多重検定を考慮した推定を行い、分位点ごとのリターン形状や特徴量の重複を調べます。対象範囲と鮮度を確認し、疎すぎる、または変化が少なすぎて信頼できる解釈が難しい特徴量を特定します。証拠を添えて、継続、修正、中止の判断を記録するトリアージ台帳を用います。…

根拠のない主張やハルシネーションが大きな損失につながりかねない、自由度の高い金融研究で言語モデルをより有用にする方法として、検索拡張生成を紹介します。文書の取り込みや構造を考慮した分割から、メタデータ、ドメイン固有の埋め込み、語句検索と意味検索を組み合わせた検索、再ランキング、証拠に基づく生成まで、システムの各段階を解説します。追跡可能性と数値の信頼性を高めるため、引用の制約とツールで検証した計算も取り上げます。…

シグナルルール、配分、リスクオーバーレイを対象とする登録済みの検証バックテストから、CME先物のケーススタディを選択します。異なるリターン期間の候補を比較し、検証シャープレシオが最も高い設定を選びます。コスト感度分析は選択プールに候補を追加するものではなく、選択済みの設定を説明するために行います。比較を再現できるよう、正規の実行では候補の構成を固定します。…

複数の資産系列を必要とする特徴量を作成します。共和分についてEngle-Granger検定とJohansen検定を比較し、連動して動くだけでは定常スプレッドを意味しない理由を説明します。全期間の回帰と、情報を前向きに更新するカルマンフィルターの両方でヘッジ比率を推定します。平均回帰の半減期は学習期間のみから推定し、その値でシグナル期間を設定することで、選択に将来情報を使わないようにします。また、時間方向の指標をクロスセクション順位、ベンチマークとの相対値、ユニバース全体のレジーム要約に変換する方法も紹介します。…

分足とNBBO気配値を用いて、NASDAQ-100銘柄の将来の日中リターンラベルを作成する方法を説明します。シグナル後の次の足から指定した将来時点までのリターンを定義し、ビッド・アスク・バウンスを抑えるために気配値の仲値を使い、スプレッドは別の摩擦コストの推定値として扱います。取引所のスケジュールに沿って各期間を区切り、ラベルが取引時間をまたいだり、早引け後の古い補完足を使ったりしないようにします。宣言した時間の期間を足数に変換するのは、観測された時間間隔を確認してからです。…

このケーススタディでは、アット・ザ・マネーのショートストラドルを対象に、満期までのリターンを予測する勾配ブースティングモデルを比較します。木の複雑さと、二乗誤差、絶対誤差、Huber損失という3つの適合目的を変えて評価します。ボラティリティイベントがあった年を含む2つの期間でウォークフォワード検証を行い、予測を情報係数（IC）で評価します。各ブースティング段階で独自の予測を生成するため、チェックポイントは別々のモデル候補として扱います。…

日次の市場データを最新に保つ運用ワークフローを紹介します。初期履歴を読み込み、期間が少し重複する差分を取得し、欠損日を確認して、鮮度と検証上の問題を監視します。重複期間を設けることで、データ提供元による直近の足の修正も取り込めます。OHLCVデータの更新期間は現在の日付ではなく、最後に完了した足までとします。提供元から部分的な取引セッションや価格が未確定のセッションが返される場合があるためです。このガイドでは、取引所カレンダーなしで欠損を補完すると、週末や祝日の人工的な足が作られる可能性も指摘します。…

この文書では、CME先物研究で検証データからモデル設定を選択した後、ホールドアウト期間の予測を生成する手順を説明します。検証結果から選択済みの設定とチェックポイントを取得し、ホールドアウト開始前に利用可能な履歴だけを使ってモデルを再学習します。ラベルバッファによって学習結果が評価期間に及ばないようにし、ホールドアウト用の適格性とモデルパラメーターを再計算します。登録された学習識別情報により、検証データで学習済みのモデルを再利用せず、新たに学習した証拠を示します。…

このノートブックでは、S&P 500の株式・オプション研究で主要ラベルを予測するパッチ化トランスフォーマーを学習させます。各銘柄の過去の入力期間を連続したパッチに分け、各パッチをアテンションのトークンとして扱います。アテンションは期間内の離れた箇所を直接比較でき、パッチ化によって系列が短くなります。大きなパッチは計算負荷を減らしますが、パッチ内の細部を圧縮します。このモデルのルックバック期間と学習スケジュールは、研究内の他の深層学習アーキテクチャと共通です。…

選択した先物商品について、週次のCFTCトレーダー別建玉報告データを取得し、各商品の履歴をParquetファイルとして保存する方法を説明します。COTレポートは火曜日時点のポジションを記録し、金曜日に公表されます。トレーダーの分類は金融先物と商品先物で異なります。取得データには報告日、建玉、買い建玉、売り建玉、ネットポジションが含まれ、先物調査のワークフローでポジションやセンチメントの特徴量として利用できます。…

この探索的分析では、Binance無期限契約の1時間足OHLCVデータと8時間ごとのプレミアム指数を確認します。データセットの対象範囲、契約銘柄の入れ替わり、単位、欠損値、生の足データにおけるOHLCの整合性を調べます。プレミアムは小数で保存されるため、パーセント表示には換算が必要です。2つのデータフィードは公開頻度が異なるため、タイムスタンプの直接結合では一部の足だけが自然に一致します。また、足のタイムスタンプは開始時刻を示すため、as-of結合では時刻の調整も必要です。…

このコードでは、金融特徴量から予測するための教師ありオートエンコーダ・アーキテクチャを紹介します。エンコーダーが正規化された入力をボトルネック表現に圧縮し、正則化タスクとしてデコーダーが入力を再構成します。補助予測ヘッドは再構成データに対して動作し、より大きなメインネットワークはスキップ接続を通じて元の正規化特徴量とエンコード表現を組み合わせます。このモデルは分類と回帰の両方に対応します。…

この設定では、S&P 500構成銘柄を対象に、週次のアット・ザ・マネー・ストラドル売りを検証します。ポジションは金曜日に建て、満期に向けて保有し、オプションのデルタ変化に応じて日次で株式ヘッジを行います。ポートフォリオでは期間が重複するコホートに資本を分散し、主な評価指標を満期までのリターンとします。時系列順の学習、検証、ホールドアウト期間に加え、複数のポートフォリオ配分方法と、分散リスクプレミアムがリターンを説明できるかの分析を用いて評価します。…

このノートブックでは、ファンド間の価格リターンに対して単一の重み系列を当てはめるETF確率的割引ファクターモデルを解説します。ファンドのエクスポージャーとファクターリターンを別々に推定するモデルとは異なり、価格誤差を基準に2つのネットワークを学習します。一方はクロスセクションから割引ファクターの重みを構成し、もう一方は各ファンドのエクスポージャーを推定します。目的はリターン予測ではなく、無裁定価格付けとして設定されていますが、ノートブックでは予測リターンのスコアも報告しています。…

この論文は、ハイブリッド型オンチェーン金融システムのワークフローを評価するための証拠アーキテクチャを提示します。封印されたマニフェストにシステムの識別情報、役割、スキーマ、リリース情報を記録し、登録済みの導出方法と共通の相関識別子を備えた7つの証拠レイヤーを保持します。来歴、関連するルート条件、ネガティブコントロール、再現可能なパッケージ化、過去データの再生、独立したレビューがすべて所定の要件を満たした場合にのみ、主張を次の段階へ進めます。ハッシュが一致するだけでは、証拠が独立して導出されたことを立証できません。…

MintEvalは、言語モデルがトレーダーの指示を、意図した戦略どおりに動作するコードへ変換できるかを評価します。組み合わせ可能な部品から参照戦略を作り、口語的な指示に変換して、モデルに実装を求めます。生成されたプログラムと参照プログラムを、同じ市場データとコスト条件で各バーごとに実行し、その行動を比較します。これにより、市場成績の差が実装忠実度の比較に影響しないようにしています。…

この論文は、所得が確率的に変動し、株式、債券、生命保険に投資する個人の生涯にわたるポートフォリオ選択を研究します。目的関数には消費、死亡給付、期末資産を含みます。凸型の売買制約により、取引できない資産、空売りの禁止、借入制限などを表します。…

この研究は、連続時間のブローカー・トレーダーゲームにおいて、近接方策最適化がブローカーの売買速度を学習できるかを検証します。このゲームには解析解があります。連続時間の目的関数から離散報酬を導き、格子細分化と一段階の恒等式を用いて実装を確認したうえで、確率的な非情報注文フローの有無や部分情報の条件下で、学習済み方策を解析的ベンチマークと比較します。…

この論文は確率熱力学の考え方を用いて価格インパクトをモデル化し、往復売買戦略を検討します。売買サイクルを非平衡過程として捉え、インパクトを散逸仕事、市場ノイズを熱揺らぎとして解釈します。一般的な凸型インパクト関数の下で、往復売買戦略の期待利益が正にならないという制約と、散逸仕事および市場ボラティリティに基づいて利益が出るサイクルの確率を上限づける揺動定理を導きます。…

この論文は、離散時間のセミスタティック戦略と、限られた種類のオプションの動的取引の両方を利用できる場合の、エキゾチックデリバティブのモデル非依存なスーパー複製価格を研究します。スーパー複製境界は、単一の価格モデルを前提とせず、あらゆる結果におけるデリバティブのペイオフをカバーする戦略のコストを示します。…

この論文は、K個の標本から得られた関数観測値が同じ分布に従うかという問題を扱います。経験的特性汎関数のペアごとのCramér–von Mises比較から多変量検定統計量を構成し、群間の分布の同一性を評価できるようにします。…

この文書はペアトレードを動的ポートフォリオ最適化問題として定式化します。関連する2つの証券のスプレッドはガウス型平均回帰過程に従い、ドリフト率は観測できない有限状態の連続時間マルコフ連鎖に応じて変化します。局面が潜在しているため、著者らは確率フィルタリングを用いて部分情報問題を完全情報の定式化に変換します。対数効用を用いて変換後の問題を解き、実現ポートフォリオ・ボラティリティに連動する期末資産のペナルティを含めます。…

この文書は、リターン相関を表す符号付き重み付きグラフから資産をクラスタリングするため、グラフベースの連合構造生成アルゴリズムGCS-Qを用いる方法を説明します。一般的なクラスタリング手法では、符号付き相関を変換する際に情報が失われたり、事前にクラスター数を決める必要があったりすることが動機です。GCS-Qは代わりに、分割手順を二次無制約二値最適化問題として定式化し、量子アニーリングで探索できるようにします。…

この文書は、注文板の動きを粒子の運動として表し、モメンタム指標で市場状態を要約する手法を提案しています。この統計物理学に基づく枠組みは、特にスプーフィングやレイヤリングなど、市場操作の兆候となり得る市場行動を捉えることを目的とします。この手法をLUNAの暗号資産フラッシュクラッシュ前後の注文板活動に適用し、著者らは両方の行為の広範な事例を検出したと報告しています。…