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この文書は、取引技術や市場参加者の変化に伴う市場設計の変遷を概観します。立会場での取引から電子注文板、高頻度取引へと進み、その後、バッチオークション、ダークプール、ブロックチェーン上の自動マーケットメーカー、ブロックビルダー、AIエージェントを取り上げます。これらの段階を通じて、参加者が機密情報を守りながら、市場が希少資源を効率的かつ公平に配分する方法を問いかけています。…

本研究は、一般化自己回帰条件付き不均一分散（GARCH）手法で、ビットコインの分単位のリターン・ボラティリティをモデル化します。GARCHファミリーの変種で表現される過去のリターンとボラティリティを、分布混合仮説と組み合わせます。この仮説では、市場の情報フローがリターンの動きを説明する手掛かりとなります。ビットコイン関連のツイートと取引高を、外部情報シグナルとして用います。…

本研究では、ポストCOVID期のBitcoinとEtherについて、高頻度取引の特徴を調べています。時間スケール間の非線形な依存関係の検出に適した、多重フラクタル脱トレンド交差相関分析を用いて、リターン、時間単位あたりの平均取引件数、取引高を分析しています。各系列を個別に見るとともに、2つの暗号資産間の関係も検討しています。…

本レポートは、市場が比較的安定した状態と不安定な状態の間で変化する様子をリアルタイムで検出する方法を調べています。ベイズオンライン変化点検出（BOCPD）に焦点を当てています。これは観測値が届くたびに、構造変化の可能性を特定する手法です。また、先行研究で提案された二つの拡張手法も検討しています。対象はNASDAQ上場株式の符号付き注文フローであり、市場行動の変化に対応する必要がある高頻度取引やリスク管理システムに関わるテーマです。…

MacroHFTは、暗号資産の分単位取引に向けた強化学習手法です。既存手法に関する2つの課題に取り組んでいます。エージェントは過学習して金融環境に方策を適応できないことがあり、単一エージェントの判断は市場環境が急変すると偏る可能性があります。この手法では、トレンドやボラティリティなどの市場指標を使ってデータを整理し、複数の専門化したサブエージェントを訓練します。それぞれのアダプターが、現在の環境に合わせて行動を調整します。…

本論文は一般的な複合ホークス過程を構築し、指値板における性質を調べます。こうした過程のいくつかの具体的な形式について、大数の法則と汎関数中心極限定理を確立し、注文到着とその集計的な挙動を分析する数学的枠組みを示します。…

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。…

本論文は、二乗収益率で測るビットコインの収益率とボラティリティの非対称性を、日次およびより高頻度のデータで調べます。収益率とボラティリティの相互相関は日次ではほとんど有意でないと報告しています。より高頻度では、収益率とその後のボラティリティの負の相関にべき乗則のパターンが見られ、著者らはこれを長期依存の証拠と解釈しています。…

本論文は、短期的な株価変動を説明するため、注文フロー不均衡指標の一般化を提案します。実際の取引における最小呼値以外の呼値単位の変化を考慮し、従来の注文フロー不均衡（OFI）と定常化注文フロー不均衡（log-OFI）を拡張します。実証分析では、CSIの500構成銘柄の高頻度板情報スナップショットを使用し、詳細な比較対象として10銘柄を選びます。…

本論文は、注文フロー不均衡（OFI）を研究します。これは買い気配側と売り気配側のイベントの非対称性に基づく指標で、短期的な価格方向と関連します。買い注文フローと売り注文フローの遅行依存性をモデル化しながら、ホークス過程を用いてOFIを推定します。また、OFIの短期分布を予測する方法と、複数モデルの予測を比較する方法を提案します。 この手法をNational Stock…

本論文は、取引心理の強さと証券価格のボラティリティおよびリターンを結び付ける理論モデルを提示しています。取引量と価格の分布を用いて不確実性と強度を表し、市場心理の観点から関係を捉えています。著者らは中国株式市場の高頻度データにこのモデルを適用しています。…

本論文では、あらかじめ選んだペアだけを監視するのではなく、N銘柄のユニバースから探索する株式ペアトレードシステムについて説明しています。株式を有向グラフのノードとして表し、瞬時の価格差と統計的相関要因に基づいてエッジに重みを付けています。量子インスパイアード・シミュレーテッド分岐アルゴリズムを用いる組合せ最適化アクセラレータで有望な経路を探索し、タブーサーチで同じ機会の重複検出を抑えます。…

本研究では、2020から2025までの高頻度リターンを用いて、暗号資産間の変化する関係を図示しています。資産の対数リターン間の統計的に有意なグレンジャー因果関係から、重み付き有向ネットワークを作成し、リンクの方向と強度を影響力の尺度として扱っています。また、正規化リターンの分布を調べ、ネットワークの出次数の強さに基づいて資産を順位付けしています。…

本研究は、日中の各時間尺度における集計注文フローと価格変化の関係を調べています。価格インパクトは銘柄間でおおむね共通する非線形パターンに従いますが、具体的な曲線は取引数量によるインパクトと取引方向によるインパクトで異なると報告しています。スケーリング挙動は主に、関連するハースト指数と結び付けられています。…

本研究では、修正したMike–Farmer注文駆動モデルを用いた計算実験により、超高頻度株式リターンの自己相関に注文フローがどう影響するかを調べています。ハースト指数でリターンの依存性を測定し、注文方向の持続性、相対注文価格の持続性、相対注文価格の裾指数という3つの注文フロー特性を変化させています。…

本論文は、指値注文板の活動をモデル化する拡張状態依存型ホークス過程を提案しています。このモデルでは状態が消失することを許容し、高頻度市場の挙動を表現することを意図しています。著者らはカルーシュ・クーン・タッカー条件を用いて、最尤推定の分離可能性が保たれることを示し、効率的な2段階推定を可能にしています。…

本論文は、注文が合わさって資産価格に影響を与える、低速の機関投資家と高頻度トレーダーの相互作用をモデル化します。高速トレーダーは価格を予測するシグナルをより頻繁に観測しますが、定期的な日末の在庫制約に直面します。両者の意思決定を結合した確率制御問題として表し、まず高頻度トレーダーの戦略を最適化し、それに応じて機関投資家の戦略を求めます。…

この論文は、株式間の高頻度統計的裁定に量子手法を提案します。可変時間の条件数推定と量子線形回帰を組み合わせ、条件数の推定と共和分検定を支援する手法も開発します。…

この文書では、金融商品のボラティリティと、取引量、平均スプレッド、板にある取引可能量を結び付ける経験的な市場不変関係を説明します。この関係を使って、著者らが瞬間ボラティリティと呼ぶ指標を推定し、自動売買やボラティリティ判断における短期の入力として位置付けます。…

この文書では、原資産が急変する局面で条件付きボラティリティを推定する方法として、実現局所ボラティリティ曲面を紹介します。推定値を過去価格から導かれる一般化ウィーナー測度として位置付け、リスク管理のためのデルタ・ガンマ動的ヘッジとの利用を関連付けています。…

この文書では、価格インパクトに関する2つの説明を比較します。定常Kyleモデルでは注文フローがファンダメンタルズの情報を伝え、プロパゲーターモデルでは減衰するインパクトカーネルを通じて取引が価格に影響します。比較の結果、高頻度では両モデルが同じ価格変動を生み、この一致を普遍的な短時間スケールの挙動として説明しています。…

この概説は、指値注文板に到着する注文が価格形成にどう寄与するかをまとめています。注文フローのモデル化に関する理論的・実証的な手法を扱い、市場データに繰り返し見られるパターンを批判的に検討します。また、注文が利用可能な流動性と相互作用するにつれて、価格がどのように反応するかを通じて、これらのパターンを説明しています。…

この論文は2019年から2022年の高頻度の日中ビットコインデータを分析し、ボラティリティが急変した時点でサンプルを2期間に分けています。リターンを異常拡散として特徴付け、短い時間間隔では劣拡散、長い時間間隔では弱い超拡散を示すとしています。qガウス分布で裾の重さを調べ、リターンの自己相関を通じて依存関係を分析します。…

この論文は、注文フローに応じて価格が動く市場をモデル化しています。成行注文の価格インパクトと成行・指値注文の到着率は流動性過程に依存し、両注文タイプが互いに誘発し合うことで流動性は平均回帰する傾向があります。トレーダーは、間近に迫った注文フローの変化に関する短期シグナルを受け取り、他の参加者と同じ注文メカニズムを通じて市場に影響を与えます。…