ナレッジライブラリ

この文書は、最大ドローダウンの分布を分析して損切り水準を選ぶ体系的な方法を提案しています。利用可能な情報に基づいて期待リターンを最大化するという目標に導かれる意思決定として損切り水準の選定を捉え、研究や実務で水準が恣意的に決められがちな問題に対処します。説明のない固定水準に頼るのではなく、ドローダウン分布のベイズ分析を用いて水準を定めます。…

本研究は、連続行動型の強化学習手法であるTwin-Delayed Deep Deterministic Policy Gradient（TD3）を、Amazon株とビットコインの日次終値に適用します。売買行動は、取るポジションと取引する株数の両方を表し、離散行動を使う手法を拡張しています。本論文では、得られた戦略をテクニカル分析手法、他の強化学習手法、確率的戦略および決定論的戦略と比較します。…

本論文は、時系列モメンタムで用いるボラティリティ調整の枠組みと深層学習を組み合わせたDeep Momentum Networksを提示します。ニューラルネットワークがトレンド推定とポジションサイズを同時に学習し、シグナルのシャープレシオを最適化するようにパラメータを訓練します。これにより、各要素を別々に手作業で指定する必要がなくなります。…

この文書は、安全資産一つとリスク資産一つからなる市場で、比例取引コストがレバレッジ投資をどう制約するかを検討しています。平均ボラティリティ水準を維持しながら長期リターンの最大化を目指す戦略を取り上げ、レバレッジを高めるとリバランス費用が増加する仕組みを説明しています。…

この論文は、急落、ボラティリティの再評価、長期化するドローダウンという異なる損失パターンへの対策配分として、テールリスク管理を捉えています。OTMプットの買い持ちとシステマティックなトレンドフォローのオーバーレイを組み合わせた、連続時間の条件付きバリュー・アット・リスク枠組みを構築しています。プット部分は時価評価される資産として扱い、プレミアムコストと市場エクスポージャーの変化をリターンに反映します。モデルは資産、原資産価格、確率的分散、平滑化したリターンシグナルを追跡し、対応するハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程…

本研究は、風力発電と電解槽を組み合わせたハイブリッド設備について、前日入札と運転方針を開発しています。データから学習した線形意思決定ルールにより、文脈情報を使って電力入札と水素製造スケジュールを設定します。単一価格方式のインバランス料金では、対策のない戦略が実質的に全か無かの判断となり、大きなインバランスにさらされる可能性を扱っています。…

本論文は、多変量株式リターンのドリフトが観測できず、Ornstein–Uhlenbeck過程に従って変化する状況で、期待対数効用を最大化する投資家の最適ポートフォリオ戦略を導出します。投資家は観測リターンと、離散時点で届く偏りのない推定値である専門家の見解からドリフトを学習します。戦略は、投資家が得られる情報に基づく条件付き期待ドリフトに依存します。…

本資料は、暗号資産の無期限先物で取引設定を選ぶためのルールベースの意思決定支援枠組みAutoQuantを提示します。執行タイミング、資金調達料の扱い、手数料、スリッページ、実行可能性の要件を明示し、評価期間とコスト前提を変えながらベイズ探索と段階的なスクリーニングを行います。決定論的な出力と会計チェックにより、事前に定めたシグナル群の中で選定過程を追跡・再現できるようにしています。…

本論文は、ボラティリティが高い時期に、トレードのポジションサイズがリスク管理に役立つかを調べます。過去データのバックテストを用いて、危機局面でサイズ設定モデルがどう機能するか、特にバリュー・アット・リスクを低減できるかに注目します。ストレス下でエクスポージャーを管理する方法として、ショートとロングのポジションも検討します。…

この論文は、保険会社の再保険と配当に関する共同意思決定を確率制御問題として定式化しています。リスク過程はブラウン運動に従い、内生的な局面転換によってドリフトとボラティリティが変化します。配当支払いには固定取引コストがかかり、保険会社の準備金が枯渇するまで、コスト控除後の割引配当期待値を最大化することを目的としています。…

この研究はポートフォリオ取引をマルコフ決定過程として定式化し、深層Q学習で複数資産の配分を選ぶエージェントを訓練しています。行動空間は離散的かつ組合せ的で、エージェントは資産ごとに、あらかじめ定められたサイズで売買方向を選びます。制約に違反する行動には、実行不可能な提案を最も近い実行可能な選択肢に写像する手法を用います。また、複数資産の行動空間を扱い、各状態で実行可能な行動をシミュレートするためのエージェントとQネットワークの設計も説明しています。…

本論文は、世帯の退職後所得を支える配偶者保護型トンチンを設計します。最初の死亡によって世帯の状態は変わりますが、プールからの移転は発生しません。口座は契約に紐づいたままとなり、退職者が先に亡くなった場合には、配偶者のみの継続給付に充てられます。著者らは、保険数理上の公平性の条件と、結果が確定した後に収支を厳密に均衡させる死亡クレジット配分ルールを導出します。代表的な世帯について、期間末まで生存することを前提とせず、準備金目標に対する期末不足額の条件付きバリュー・アット・リスクを考慮しながら、期待実質累積給付を最大…

本資料は、凸リスク尺度を満たすポートフォリオ資産額を求めるトレーダー向けの計算手法を説明します。提案されたブラックボックス手法は、株価の同時分布と選択したリスク尺度を入力として受け取り、必要な初期資本を計算し、許容可能な結果を得るためのトレード戦略の関数形を提示します。 また、この手法で求める資本要件は最適であるとしています。抜粋には、アルゴリズムの手順、取引制約に関する仮定、対応するリスク尺度の種類、数値例が示されていません。実装や実務上のパフォーマンスを評価するには、こうした詳細が必要です。

この文書は、資産の長期価格がべき乗則に従い、リターン分散が時間とともに低下するとき、連続時間のケリー比率がどう変化するかを導出します。無リスク金利がゼロの場合、配分は成長指数、ボラティリティの尺度、分散の低下率に依存します。特定の低下率の場合に限り時間に依存せず、それ以外では最適比率が資産の経過年数とともに変化します。…

この文書では、金融機関が申込者の生データを統合できない場合に、借り手の所得を推定する連合学習の手法を提示します。各機関はデータをローカルに保持したまま、共有モデルを学習します。評価では、過去の貸出記録を使って州別のクライアント群をシミュレートし、後続データに対する連合学習の推定値を、データを統合したモデルおよびローカルデータだけで学習したモデルと比較しています。…

本研究では、平滑化したトレンドとモメンタムの状態変数に基づく金先物戦略を検証します。ローリング・ウォークフォワード方式で10年分のデータを学習に使い、2015～2025の期間に連続する6か月ごとのテストを行います。シグナルをポジションに変換する際は、ボラティリティ目標設定、インパクト調整済みケリー基準の部分適用によるサイジング、ATRに基づく決済を用い、取引コストとマーケットインパクトも含めます。…

本稿は、複数の平均回帰資産のポジション管理を検討し、平均回帰しない資産もポートフォリオに含められるかを分析します。べき型効用を持つ投資家のポジション管理を最適制御問題として定式化し、半明示的な解を示します。 この解を用いて、パラメータの誤指定が最適戦略に与える影響を調べ、得られるポジションの特性を導きます。提供された文章はモデルの仮定を詳述せず、実証テストや数値的なパフォーマンスも示していないため、実証済みの取引成果ではなく、理論的なポートフォリオ上の知見を示すものです。

この論文は、価格差がオルンシュタイン・ウーレンベック過程に従う、共和分関係にある2資産のベルトラム型最適戦略を研究しています。基本目的は、単位時間当たりの期待利益を最大化することです。著者らは単位時間当たり利益のボラティリティを制約に加えて設定を一般化しており、これは規制などによる戦略リスクの上限を表します。…

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…

時系列モメンタムを、資産同士を順位付けせず、それぞれの金融商品の過去リターンを使う戦略として説明しています。中心となるシグナルは過去12か月の超過リターンの符号で、正ならロング、負ならショートします。例の対象は商品、通貨、株価指数、国債の先物です。推定ボラティリティに反比例してポジション規模を調整し、毎月リバランスします。原研究は単変量GARCHモデルを使い、ページではより単純な代替手法として過去のボラティリティを挙げています。…

この記事では、MQL4 Expert Advisor向けの再利用可能な関数ライブラリを紹介します。注文開始関数は、エントリーからの距離またはチャート上の絶対価格で指定する損切りと利確に対応します。初回注文と同時に保護水準を受け付けるブローカーと、注文後に設定する必要があるブローカーに対応する別々の関数もあります。指値注文などの予約注文を出す関数も含まれていますが、提示された抜粋では詳細全体は確認できません。…

この戦略は、ハンフィルターを適用した価格系列のクロスオーバーと相場構造のシグナルを組み合わせています。スイング高値と安値を追跡してその水準のブレイクを検出し、構造上のトレンド状態を使って確認済みの方向に逆らうエントリーを避けます。ADXの範囲で相場環境を判定し、任意のフィルターによって取引時間帯を制限したり、価格が直近のフェアバリューギャップ付近にあることを条件にしたりできます。エントリーは確定足で評価され、ポジションがない場合にのみ行います。…