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この論文では、ペアトレードを含む統計的裁定に使うため、原資産からポートフォリオを構築する方法を検討しています。投資レバレッジの制約のもとで、望ましい平均回帰性を持ちながら分散も抑えるポートフォリオを目指しています。…

この論文では、平均回帰型トレードの枠組みに損切りルールとレバレッジを加えています。証券価格をOrnstein–Uhlenbeck過程としてモデル化し、比例的な取引コストを考慮した自己金融ポートフォリオを通じて反復売買を評価しています。選択した損切り水準ごとに、最適レバレッジと市場への参入・退出閾値を導いています。…

この研究では、共和分検定と推定された平均回帰速度を使って資産を選び、ルックバック期間を調整する動的な暗号資産ペアトレード戦略を評価しています。シナリオごとにEngle-Granger検定、Kapetanios-Snell-Shin検定、Johansen検定を適用しています。Ornstein-Uhlenbeck過程でスプレッドの半減期を推定し、資産選択と期間設定に活用しています。…

統計的裁定を目的とするポートフォリオ設計問題を定式化し、平均回帰性の強い原資産の組み合わせを探ります。投資予算の制約を設けたうえで、平均回帰の強さを測る基準とポートフォリオ分散のバランスを取る目的関数を設定します。さらに複数の具体的な定式化を展開し、それらを解く効率的なアルゴリズムを提案しています。…

本論文は、Volatility & Model Adaption Trade-off（VMAT）を、多変量ペアトレードの戦略として紹介します。先行研究には、トレードルールの改良が多い一方、複数の時系列にまたがるポートフォリオ管理やポートフォリオウェイトの選択への注目が少ないという課題があると著者らは指摘しています。VMATは、ボラティリティとモデル適応のトレードオフを通じて、このポートフォリオレベルの課題に対処する方法として提示されています。…

本研究では、投機取引を逐次的な最適停止問題として定式化し、一般的な効用関数と価格過程のもとでエントリー時点と決済時点を選びます。まず、エントリーと決済をコックス過程のジャンプとして表し、停止問題を緩和します。上限のある強度制御はエージェントが選択します。…

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。…

本研究はエージェントベースモデルを用いて、外国為替市場で為替レート間の相関がどのように生じるかを探ります。マーケットメーカーと、三角関係にある価格を利用する裁定取引者の相互作用に焦点を当てます。関連する通貨ペアがごく短期間に連動して動き、フラッシュクラッシュのような局面では異例に大きな同時変動が見られることを動機としています。…

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、平均回帰する価格スプレッドのポジションについて、エントリーと清算のタイミングを決める手法を開発します。判断を逐次的な最適停止問題として定式化し、取引コストを明示的に含めています。精緻化したシグネチャベースの最適停止法を用いて、スプレッドの動学を事前にモデル化せずに、ポジションを建てる時点と閉じる時点を特定します。…

単一銘柄の執行フレームワークを2銘柄の取引に拡張し、一方の銘柄の売買が他方の価格を動かすクロスインパクトを考慮しています。戦略を各銘柄の取引速度と執行期間の比率で表し、相互作用に起因するコストを最小化する執行スケジュールを求めます。…

本研究は、一般的なセクターや地域の分類だけに頼らず、時系列の値動きから類似する株式を特定する枠組みSimStockを提示しています。自己教師あり学習と時間的ドメイン汎化を組み合わせ、市場環境の変化後も有用であることを目指した表現を構築します。この手法の背景には、市場が非定常で、標準的な分類では株式間の動態を捉えきれない場合、株式の関係を分類しにくいという課題があります。…

本研究は、連続時間の有限期間における、相互に関連する2資産の動的ポートフォリオ最適化について、数理ファイナンスと機械学習を比較しています。数理ファイナンスのアプローチは、ペアトレードで一般的な高相関や共和分に頼るのではなく、短期リスクと長期均衡を組み合わせることを意図したコインテレーションモデルを用います。戦略は平均分散目的とべき効用目的の間で動的に切り替わり、後者は確率制御として定式化され、Deep Galerkin法を用いてハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式を数値的に解きます。…

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。…

この論文では、最初に資産ペアを選んでから売買する段階的な手順ではなく、ペアトレードを統合された意思決定問題として扱います。著者らは、選択と売買を分離すると有用な情報が失われる可能性があると主張します。ペアの選択では効果的に取引できるかどうかが考慮されないことがあり、売買を行うエージェントは、より広い資産ユニバースから学習せずに選ばれた資産へ過剰適合する可能性があります。…

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。…

この文書は、定弾性率（CEV）モデルを用いて時間変動ボラティリティを考慮する、共和分関係にある2資産のペアトレードモデルを提示しています。固定期間の確率制御問題としてポートフォリオ選択を定式化し、期末資産の期待べき効用が最大となるようにポートフォリオのウェイトを選びます。最適戦略の計算には有限差分法を用い、モデルパラメータは一般化モーメント法で推定します。…

この論文は、従来の相関を超えて金融商品間の依存関係を調べる枠組みを提示します。移送エントロピーと収束交差写像で因果関係を特定し、フーリエ変換サロゲートを使って線形と非線形の寄与を区別します。この研究の動機は、相関は線形因果をよく反映しても、非線形の依存関係を見落とし、市場間の影響の強さを過小評価する可能性があることです。…

本論文は、ペアトレードとブラック・リッターマンの枠組みを組み合わせ、平均・分散ポートフォリオを構築します。特に市場が不安定または逼迫している局面では、投資期間内にペア取引が均衡へ戻らない可能性があることを動機としています。ポートフォリオ最適化にこの戦略を組み込むことで、より広いポートフォリオ構築の過程でペアに基づく見通しを管理する方法を提示します。 要旨では、通常の市場環境と極端な市場環境のどちらでも、構築したポートフォリオがS&P…

この論文は、共和分に基づく統計的裁定取引を研究し、複数の要因を用いて候補となる株式ポートフォリオを見つける方法を比較しています。株式群に対するK-meansクラスタリング、グラフィカル・ラッソ、それらを組み合わせたハイブリッド手法を評価しています。報告結果では、グラフィカル・ラッソ単独よりクラスタリングが優れ、ハイブリッド手法はさらに良い成績でした。…

本記事はSignature Tradingを紹介します。これは戦略をパスシグネチャの線形関数で表すポートフォリオ最適化手法です。シグネチャはシグナルと資産の連動した動きの履歴を符号化するため、従来のファクターモデルを拡張し、経路依存性を含められます。著者らは動的な平均分散基準と、ドローダウン管理を組み込んだ明示的な有限期間解を導き、得られる戦略をシグネチャベースの有効フロンティアと関連付けます。…

本研究は、暗号資産プラットフォームで多変量ペア取引を行うための最適取引手法を紹介します。暗号資産に関連する法定通貨のグループを選び、裁定機会をまとめて監視します。相反するシグナルを調整するため、収益性とリスク選好のバランスを取る二目的凸最適化を用い、ボラティリティ罰則と行動閾値を調整可能にしています。説明されている裁定取引では、外部での空売りや、裁定期間中に中継的な役割を果たす資産の保有は必要ありません。…

この研究は、相関する資産間の価格差を取引する統計的裁定手法である暗号資産のペアトレードを、強化学習で改善できるかを調べています。著者らは取引環境を構築し、暗号資産ペアをいつ、どのように取引するかを選ぶエージェントを訓練しています。また、取引判断を動的に適応させることを目指し、学習タスクの報酬整形、観測空間、行動空間も設計しています。…

この研究は、モデルに潜在因子が含まれ、意思決定者が単一の行動を直接選ぶのではなく、行動の分布を選択する最適制御を調べています。離散時間と連続時間の両方で、状態空間の探索に対する報酬としてツァリスエントロピーを導入しています。著者らはqガウス型の最適状態分布を導き、それぞれの設定における前進後退方程式によってその位置を特徴づけています。…