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この文書は、カルマンフィルター、ボリンジャーバンドのシグナル、KalmanNetアーキテクチャに基づくニューラルネットワークを組み合わせたペア取引方針KBPTを紹介します。従来の手法では、2資産間の関係をガウスノイズを伴う線形状態空間過程としてモデル化します。このモデルはペアの挙動を近似するにとどまる可能性があるため、そこから得られる指標や取引の信頼性が低い場合があります。これに対してKBPTは、部分的な共和分を許容する拡張状態空間モデルを用い、追跡プロセスの改善を学習します。…

本論文は、取引系列の累積リターンの上限を導出して証明し、その後、先進国と新興国の株式市場で従来型のテクニカル売買ルールを評価しています。市場を上回るリターンを生み出せるのかという、長年の問いを扱っています。収益性を調べるためにブートストラップ法を用い、結果をランダムな売買戦略と比較しています。…

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。…

この文書では、短期トレンドの量子長短期記憶（QLSTM）予測と量子非同期アドバンテージアクター・クリティック（QA3C）を組み合わせた、ロングオンリーのUSD/TWD取引エージェントについて説明しています。状態にはQLSTMの特徴量とテクニカル指標を用い、報酬はトレンドフォローとリスク管理を支援するよう設計されています。報告された設定では、系列長を4、QA3Cワーカー数を8とし、2000から2025までのデータを学習用とテスト用に分割しています。…

この研究は、ボリンジャーバンドをローリング回帰の時系列モデルと結び付け、その統計的基礎を検討しています。この枠組みをペアトレードに適用し、バンドに基づく戦略の取引期間とリターンの関係を導いています。 著者らはさらに、ボリンジャーバンドの移動平均をランダムウォーク・プラス・ノイズモデルの近似と解釈し、Fixed Forecast Maximum Duration…

本資料は、最大ドローダウンとその後の回復に基づく銘柄選択ルールを検証します。さまざまな株式市場で、これらの指標から構築したポートフォリオは、価格の方向を予測し、銘柄間のリターンの違いを捉えると報告されています。月次では、最大ドローダウンで順位付けした戦略が、累積リターンに基づく従来型を含む他の代替モメンタム・ポートフォリオを上回ります。週次では、回復に基づくルールが平均回帰の検出に最も有効な銘柄順位を付けており、異なる時間軸でモメンタムと逆張りの両方に応用できます。…

この論文は、多数の証券を売買するのではなく、優良大型株一銘柄にデイトレードを集中させることを提案しています。一銘柄に特化すれば、その銘柄への理解を深めながら、トレンドフォロー、ニュース取引、レンジ取引、スキャルピング、テクニカル分析、スプレッド獲得など、確立された日中取引手法を活用できる可能性があるという考えです。この議論では、信用取引を伴うデイトレードに関連する一部のリスクを減らす方法として、特化を提示しています。…

この論文は、DNNフォワードテスティングと呼ばれる戦略選択プロセスを提案します。過去の価格に対する結果だけでトレード戦略を選ぶのではなく、まず深層フィードフォワードニューラルネットワークで将来の価格経路を予測し、その予測値にテクニカル指標を適用して評価します。選ばれた指標を、実際の将来市場での取引に用います。説明された手順には、10銘柄の探索的分析、k-meansに基づくボラティリティ分析、銘柄を限定して共通のボラティリティ係数で学習し、今後30日間の価格を予測する工程が含まれています。…

この論文は、資産のトレンドが観測不能で、オルンシュタイン・ウーレンベック過程に従う場合に、モデルに基づく最適トレード戦略とテクニカルルールを比較します。各戦略の設計に用いたモデルパラメータが誤って指定された場合のパフォーマンスに焦点を当てています。…

この論文では、暗号資産価格を、時間とともに変化する非線形ポテンシャル場の中の軌道としてモデル化しています。ベイズ推論とガウス過程を組み合わせて過去の価格から場を推定し、推定したアトラクターとリペラーを市場環境や暗号資産間の構造的関係を示す指標として使います。提案するポテンシャル関数の存在を裏付けるため、リアプノフ安定性解析を用いています。 著者らは、April 2017からNovember…

このシステム案は、大型株のボラティリティの関係からトレンドシグナルを生成します。まず相関・自己相関分析、テクニカル指標、仮説検定、統計モデル、変数選択を用いて価格データを調べます。次に、NYSEとNasdaqGSの大型株9銘柄の平均ボラティリティをk-means++で分類し、得られた中程度のボラティリティ・クラスターに注目します。…

この文書では、テクニカル指標を使って株式取引を判断する強化学習エージェントQTMRLを紹介します。入力データセットは、各セクターを代表するS&P 500構成銘柄の日次価格と出来高を組み合わせ、トレンド、ボラティリティ、モメンタムを捉えることを意図した特徴量を含みます。Advantage Actor-Criticの枠組みでデータ処理、方策学習、売買行動を結び、市場環境の変化に応じた判断を目指します。…

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。…

この研究では、テクニカル分析、注文フロー、注文板のデータから得た特徴量を使い、先物契約の短期的な方向変化を予測しています。上海先物取引所に上場する銀先物を対象にTabNet深層学習モデルを訓練し、これらの入力を組み合わせて次の値動きの方向を分類しています。…

この論文は、幾何ブラウン運動を拡張し、価格の非効率性を表す2変数の潜在マルコフ時系列モデルを提案しています。変数の1つである適正価格は観測されません。モデルの最も単純な形では、経路積分法とグリーン関数法を使い、潜在的な適正価格に対する市場価格の動きを分析します。…

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、幾何マルチスキュー・ブラウン運動に従う価格を持つ資産をいつ清算するかを分析します。モデルでは、局所時間の効果を通じて支持線と抵抗線を表現し、支持線では価格に上向きの押し上げ、抵抗線では下向きの押し下げが生じます。価格だけを用いて価格過程のマルコフ性を保ち、その枠組みで無期限の清算問題を分析します。…

データ集約者が市場データのプライバシーを保ちながら分析者が取引シグナルを生成できるよう、暗号化された市場データ上でトレンドフォロー指標を計算できるかを検討しています。2つの準同型暗号ライブラリSEALとHEAANで指標を実装し、暗号化した計算結果を平文実装と比較しています。動機となったのは、仲介者が取引判断を集約して暗号化された入力を分析者と共有し、生データへのアクセスを制限する市場データの仕組みです。…

取引高を乗法的な要因として組み込む、モメンタム型テクニカル分析の一般化手法を概説しています。この一般化指標を用いる戦略と古典的なテクニカル分析に基づく戦略を比較し、通常のモメンタムシグナルと並べて取引高の役割を検討することを提案しています。…

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。…

本研究は、ビットコインのバブルを特定し、暴落を予測するための対数周期べき乗則特異性（LPPLS）信頼度指標を評価しています。過去2年間の日次ビットコイン価格を用い、特に上昇バブルでは、急激な価格変動時に日次指標が機能しないことがあると報告しています。…

本資料では、日中モメンタム取引への隠れ状態アプローチを説明しています。ノイズを含む証券リターンを潜在的なモメンタム状態から生じる観測値としてモデル化し、トレンド反転時にデジタルフィルターがもたらす可能性のある遅れを避けることを目指しています。隠れ状態の数は、交差検証、ペナルティ付き尤度基準、シミュレーションに基づく周辺尤度選択で評価され、これらの手法は2状態または3状態を支持します。離散化された一変量ガウス放出モデルのもとで、バウム・ウェルチ法とマルコフ連鎖モンテカルロ法によりパラメータを推定します。…