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本研究は、金融ニュースの言語モデルによるセンチメントをマクロ経済指標やテクニカルシグナルと組み合わせ、Russell 2000銘柄のポートフォリオを構築します。不確実性を考慮する手法で、予測リスクを偶然的不確実性と認識的不確実性に分け、その推定値をポートフォリオ配分に用いる共分散行列に反映します。銘柄固有の値動きによるシグナル、マクロ要因によるシグナル、両方が一致するケースという3つの選択方式を比較します。…

本論文は、集団行動のしきい値モデルを拡張し、グローバルノード、すなわちトレンド追随者を加えています。標準的な局所カスケードでは、ノードは隣接ノードに応じて活性化します。この拡張モデルでは、一部のノードは活性化したノード全体の割合にも反応します。ネットワーク内に行動が広がる際、局所的な影響と集団全体のトレンドがどう作用し合うかを調べています。…

本論文は、テクニカル・シグナルとニュース・センチメントを組み合わせる動的な暗号資産ポートフォリオ手法を提案しています。モメンタムの表現には14日間の相対力指数と単純移動平均を用い、ニュースのセンチメントはVADERで分析して、Google Geminiで検証しています。統合したシグナルを、制約付き平均分散最適化の期待リターン推定に利用しています。…

本研究は、金融ニュースから抽出したセンチメントをテクニカル指標や時系列予測と組み合わせる取引手法を説明しています。センチメント分析にはGPT-2とFinBERTを用い、得られたシグナルをモメンタムやトレンド指標と組み合わせています。戦略をARIMAおよびETSモデル、バイ・アンド・ホールドのベンチマークと比較評価し、資産価値とリターンで成績を測定しています。…

この論文は、大規模言語モデルが中国語の金融ニュースから有用なセンチメントシグナルを抽出できるかを検証する実験的枠組みを示しています。性能向上に向けた異なるアプローチを代表する3つのモデルを、企業関連ニュースの要約に適用しています。得られたセンチメント指標を候補となる定量ファクターとして扱い、言語出力だけを評価するのではなく、テキスト分析とポートフォリオ判断を結びつけています。…

この文書は、Twitterでの宣伝と暗号資産のパンプ・アンド・ダンプ事象との関係を調べています。宣伝がこうした仕組みに注目を集める様子や、事象の前後で市場行動がどう変化するかを評価するため、異常リターン、取引高、ツイート活動を分析しています。要約ではパンプ・アンド・ダンプの前に異常リターンがあったと報告されており、事象そのものより前に価格変動が始まる場合があることを示唆しています。…

DeepTrustは、株価の極端な変動を説明する可能性のある情報を見つけて評価する枠組みです。処理は3段階です。過去の価格から機械学習で異常な値動きを検出し、検索状況に応じて変化するクエリを使ってTwitterから関連する非構造化情報を取得し、取得した内容の信頼性を評価します。評価では、ツイートの特徴、生成された文章の兆候、論旨の構成、主観性、感情を考慮し、信頼できる可能性のある投稿を少数に絞ります。…

この研究では、価格履歴以外の情報がビットコイン・ドルのボラティリティ予測に役立つかを検討します。提案するCoMForEシステムは、過去の取引データに、関連ツイートのセンチメント、世間の関心を示す検索量、ブロックチェーンのハッシュレートデータを組み合わせます。AdaBoost–LSTMアンサンブルを用い、暗号資産価格の分布変化も予測対象とします。投資判断への活用も想定されています。…

この研究は、市場に関するテキストに追随すべき時と、逆張りすべき時を検討します。機関投資家の発言（Say）、メディアによる反復（Echo）、明らかになった機関投資家のポジション（Do）を区別しています。線形二次モデルでは、情報を持つ機関投資家が、やや信じやすい群衆を前に発言し取引できる状況を表します。また、掲載時期と埋め込み表現の類似性を使って反復記事を特定し、テキストの埋め込み表現をその後のリターンに対応させ、価格経路から先に動いた主体を推定する手法も開発しています。…

この研究は、実験室と現場を組み合わせた実験を用いて、人々が金融市場の上昇・下落をどう予想するかを調べています。参加者には世界の株価指数の実データに基づく、管理された金融情報を提示し、繰り返し方向を予測してもらいます。研究者らは判断に見られる行動パターンを分析し、繰り返し現れる2つの戦略として市場の模倣と「勝ち続け・負ければ切り替え」を報告しています。模倣の方が多く見られたとされています。…

この研究は、暗号資産に関するソーシャルメディア上の議論の時期や話題が、その後の価格動向と関連するかを調べています。ソーシャルメディアコミュニティの投稿に動的トピックモデリングを適用し、ホークスモデルを用いて話題の出現と暗号資産価格の相互作用を分析します。この手法は、特定のリターンパターンに先行する可能性のある話題の特定を目的としています。…

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。…

この文書では、株式市場と暗号資産市場におけるアルゴリズム取引戦略を設計、実装、評価するための一般的な手順を提示しています。単純移動平均のクロスオーバー、出来高加重の執行手法、センチメントに基づく取引、統計的裁定の4例を扱います。後続の研究や実用を支えるオブジェクト指向の実装を通じて、戦略の開発と比較をより体系化することを目指しています。…

WebCryptoAgentは、ウェブコンテンツ、ソーシャルセンチメント、OHLCV市場データを組み合わせた短期の暗号資産取引フレームワークです。情報源ごとに異なるモダリティのエージェントが分析し、その評価を証拠文書に集約して、確信度を調整した判断につなげます。この設計は、ノイズや見せかけの相関に基づく判断を抑えることを目指しています。…

この論文は、金融センチメントデータからルールベースの売買戦略を導くため、進化的最適化を用いています。センチメントシグナルは、オンライン取引コミュニティが個別株に対して示す強気または弱気の見方を表し、StockTwitsから取得しています。著者らはDow Jones Industrial Average構成銘柄の数値結果を報告し、この手法を従来型のリスク・リターンに基づくポートフォリオ選択と比較しています。…

米連邦準備制度の発信が、フェデラルファンド金利の決定予測に有用な情報を加えるかを検証しています。経済指標のみ、テキスト特徴量のみ、両者の組み合わせを使うモデルを比較します。対象には従来型の機械学習、トランスフォーマーに基づく言語特徴量、深層学習の手法が含まれます。…

この研究は、大規模言語モデルが企業ニュースを使ってクロスセクショナル・モメンタム戦略を改善できるかを検証しています。S&P 500構成銘柄の日次リターンと高頻度ニュースを組み合わせ、最近のニュースが株価の過去の値動きの継続を裏づけるか、ChatGPTに判定させます。そのスコアは、ポートフォリオに含める銘柄とポジションのウェイトに影響します。…

この研究は、Mt. Goxの18百万件の取引データを用いて、市場環境によってビットコインのウォッシュトレードがどう変化するかを調べています。正当な取引量が少ないとウォッシュトレードが増え、多いと減ると報告しており、操作者が自らの活動の影響力を高めるため、取引が少ない時間帯を選ぶという見方と整合します。また、活動が複数のプラットフォームに広がり、株式や金の取引が増えると減少することも分析しています。…

この研究では、取引指標やソーシャルメディア指標が、テクニカル指標だけの場合と比べて、暗号資産の価格変動の分類精度を高めるかを検証しています。2017から2021までのビットコインとイーサリアムの日次・時間足データを評価し、テクニカル指標のみの限定的な特徴量セットと、取引・ソーシャル指標も含む拡張セットを比較しています。モデルには多層パーセプトロン、畳み込みネットワーク、LSTMネットワーク、注意機構を用いたLSTMが含まれます。グリッドサーチでハイパーパラメータを選び、高度なブートストラップ手法でテストサンプルの…

本研究は、都市住宅市場の大規模なエージェントベースモデルに、グラフを用いた空間要素を導入します。取り残される不安、流行に追随する傾向、エージェントがサブマーケットで活動する範囲などの社会的・経済的特性が、地域ごとの売買判断にどう影響するかを表現します。市場全体の集計値に注目するモデルでは捉えにくい空間的な関係を捉えることを目指しています。…

この予備研究は、市場センチメントとテクニカル分析を組み合わせてビットコイン価格の動きを予測できるかを探っています。センチメント指標として恐怖・強欲指数を使い、テクニカル指標と機械学習アルゴリズムを併用しています。価格変動とセンチメントの関連が指摘されている一方、センチメント指標とテクニカル指標の組み合わせはあまり検討されていないことを研究の動機としています。著者らは初期実験で有望な投資リターンが得られ、バイ・アンド・ホールドの基準を上回ったと報告しています。提示された説明には、アルゴリズム、指標、データ期間、検証…

本研究ではイベントスタディを用い、暗号資産を証券と分類するSECの発表が、明示された資産のリターンと取引高に与える影響を検証します。発表後に大幅なマイナスリターンが生じ、その下落が直後のイベント期間を超えて続いたと報告しています。また、市場センチメントや、規模、経過年数、ボラティリティ、流動性の低さといった資産特性によって反応が異なるかも分析しています。…

本研究は、日次のTwitterセンチメントが株式リターンの予測や取引判断に役立つかを調べます。機械学習でセンチメントシグナルを評価し、強化学習、具体的にはQ学習を組み合わせて、そのシグナルから取引方針を導きます。…

本研究は、ビットコインの取引活動に関連する要因を調べます。オンライン検索の人気度、関連のない株式市場の取引量、関連する金融ニュースのセンチメントを、ビットコイン取引量に影響し得る要素として検討します。抜粋によると、検索人気度が高いほどビットコイン取引量も多いという正の関係があり、関連のない株式市場の活動とは負の関係があります。…