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この文書は、企業間の関係性を示す代理指標としてCharacteristic Vector Linkagesを提案しています。特性を用いてつながりを推定し、まずユークリッド距離で類似性を測り、次にQuantum Cognition Machine Learningを適用して類似性を学習します。企業間のつながりを表現し、モメンタム波及型トレード戦略に役立てることが目的です。…

この文書は、統計的裁定のためのオンライン学習手法を紹介しています。一般的な非定常確率過程では成り立たない場合がある仮定に依存する平均回帰モデルベースの既存戦略と対比しています。提案する代替手法は、そうした仮定を必要とせずに運用することを意図しています。…

この文書は、不規則な観測時刻と離散的な価格変化に対応する高頻度価格モデルを提示しています。ゼロ過剰スケラム分布をスコア駆動型ボラティリティの枠組みに組み込み、市場マイクロストラクチャー・ノイズの除去を意図した移動平均成分を加えています。取引間隔とボラティリティの関係、およびその日中変化を表すため、平滑化スプラインを用いています。…

この短報は、有限時間で特異点に達し、特異点が近づくにつれて振動が加速する2次元力学系を概説しています。提案される仕組みは、非線形の正のフィードバックと慣性の反転を組み合わせています。金融面の解釈では、非線形のトレンド追随者と非線形のバリュー投資家が株価の動きを形作り、相反する影響が系の進行とともに相互作用します。…

この論文は、強気相場への参加を維持しながら、ポートフォリオをテール損失から守る動的戦略を説明しています。バリュー・アット・リスクの上限目標を設定し、分類器を使ってこのリスク閾値を超える確率を推定します。推定した超過確率を、テール事象をヘッジするための売買シグナルに変換します。…

この論文は、凸型スコア関数で表されるリスク目的を持つ意思決定問題のための強化学習の枠組みを提示しています。この枠組みでは、分散、期待ショートフォール、エントロピー型バリュー・アット・リスク、平均・リスク効用などの指標を表現できます。焦点は、時間の経過に伴ってこうした目的を扱えるようにすることです。リスク最適化には時間的不整合が生じる場合があり、早い時点で望ましい方策が、後の意思決定時点では望ましくなくなることがあります。…

この予備分析では、平均回帰トレード戦略に向けて、オルンシュタイン–ウーレンベック過程でペア株式間のスプレッドをモデル化しています。この方法を、ローリングウィンドウでスプレッドの平均と標準偏差を推定する、より単純な方法と比較しています。比較ではシグナルの挙動とリスク調整後の運用成績の両方を扱っています。…

この研究はクロスインパクト、すなわちある資産の取引がその資産自身や他の資産の価格をどう動かすかを分析しています。取引への応用に適したカーネルベースのモデルとパラメータ選択を、2つの特性に着目して検討します。マルチンゲール条件を満たすカーネルは、予想される将来の注文フローを考慮しながら価格をマルチンゲールにします。統計的裁定が存在しない条件を満たすカーネルは、起こり得る価格操作を排除します。 著者らはこの2つのクラスの関係と重なりを明らかにし、データからクロスインパクト・カーネルを較正する式を示しています。S&P…

この文書は、ブラック–ショールズの枠組みでヨーロピアン・コール・オプションがプラスのリターンを得る確率を調べています。この確率はモデルの市場入力だけでなく株式の成長率にも依存し、数値的な価格の偏りはその成長率と関連すると報告しています。…

この論文は、持続的で予測可能な注文フローに指値注文板の流動性がどう反応するかを調べています。買いと売りの成行注文を方向で符号化すると、その符号の自己相関はゆっくり減衰します。注文が価格を動かし得るため、この持続性は市場効率性に関する問いを生じさせます。著者らは非対称な流動性を論じ、注文の価格インパクトは、その注文が発生する確率に概ね反比例するとしています。…

この研究は、裾確率と損失・利益の大きさに着目し、ビットコインとS&P 500の日次リターン分布を比較しています。高速分数フーリエ変換と複合ニュートン・コーツ求積を組み合わせた数値手法を用いて、7パラメータの一般テンプド安定分布を当てはめています。報告された分布特性では、S&P 500のリターンは尖度が高く、ビットコインのリターンは裾が厚くなっています。 当てはめたモデルでは、S&P…

この文書では、標本外で実現リスクが期待値を統計的に上回るポートフォリオを検出するランダム行列理論の検定を説明しています。これらのポートフォリオを「一時的モード」と呼び、その超過リスクを、構成資産間の関係が変化した証拠と解釈しています。提案された検定は幅広く適用でき、真の相関構造を事前に知る必要はないとされています。…

本研究は、共分散行列または相関行列のスペクトルから得られる危機指標に基づくシステム取引戦略を説明します。指標の一つは、各日の固有値分布を平穏または動揺した市場の参照分布と比較します。別の指標群は、トレース、スペクトル半径、フロベニウスノルムなどの統計量を追跡します。特異値分解を用いてスペクトルを効率よく計算します。…

本論文は、イベント件数と変化する市場状態が互いに影響し合う、状態依存型ホークス過程を構築します。状態によって自己励起と相互励起を支配する励起カーネルが決まり、計数過程のイベントが状態変化を引き起こすこともあります。本研究では存在と一意性を証明し、シミュレーションを説明するとともに、パラメトリックモデルの最尤推定を開発します。…

本研究は、2010から2018までのエネルギー、金属、農産物にわたるインドの商品17銘柄の現物価格を使い、ペア戦略を検証します。訓練サンプルにヨハンセンの共和分検定を適用して長期的な関係を持つ商品ペアを選び、選定した各ペアの対数スプレッドを単一因子の確率的手法でモデル化します。…

本研究は、統計物理学に着想を得た手法で、レベル3の指値注文板データから価格ボラティリティと期待リターンを予測します。注文を物理系の要素として捉え、注文板の状態を表すため、運動エネルギーや運動量に似た指標を定義します。この手法は、最良気配値を超えた市場のミクロ構造を捉えることを目指します。…

本論文は、成行注文に基づく簡略化した非平衡価格形成モデルを用いて、売買スタイルが市場ダイナミクスに与える影響を調べます。分析の枠組みからは、二次の振動的な価格挙動が導かれます。バリュー投資だけで価格が推定価値に沿うとは限りません。一方、トレンドフォローは短期的なトレンドと長期的な振動を同時に生む可能性があります。両者を組み合わせると、線形パターンが弱い場合でも、好況と不況のサイクル、過剰で持続的なボラティリティ、ファットテールの価格変動が生じる可能性があります。…

本研究は、ビットコインのリターンが先行研究で報告された厚い裾のパターンに従うか、またボラティリティが時間とともにどう変化するかを検討します。以前の推定では累積リターンの裾指数は約2とされていましたが、他の多くの資産では約3です。より新しいビットコインデータを用いた研究では裾指数が約3となり、裾の特性がサンプル期間によって変わる可能性が示されています。…

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。…

本資料は、広く観察されているレバレッジ効果が、一部資産のリターン分布にはなぜほとんど影響しないように見えるのかを検討します。レバレッジ効果とは、一般に資産リターンとボラティリティの変化との間に見られる負の関係です。提案されている説明は、平均回帰との相互作用です。レバレッジが大きく平均回帰が弱い場合はリターン分布への影響が最も強くなり、レバレッジが大きくても平均回帰が強ければ影響が弱まることがあります。著者らは、この相互作用を間接的に測る方法も提案しています。 実証分析では、S&P…

本資料は、対数最適ポートフォリオ問題を解くデータ駆動型のスライディングウィンドウ手法について説明します。ポートフォリオのウェイトを一つに固定するのではなく、時間とともに変化するウェイトを生成します。データの移動窓を使って配分を適応させる方法ですが、窓の長さ、推定手順、ウェイトを更新する頻度は説明されていません。…

本論文は、資産リターンを記述し、価格の上昇、下落、横ばいの動きを区別するための制約付き混合モデルを提示します。ガンマ分布とガウス分布を組み合わせ、単純な分布仮定では金融データを十分に表せないことがある要因である、厚い裾と高い尖度を考慮しながら、リターンのパターンを表現します。…

ガウス過程モデルにおいて、最適化されたトレード戦略の定常状態での売買回転率を導きます。売買回転率を資産の流動性、リスク回避度、アルファ予測の自己相関と関連付け、モデルの仮定のもとで閉形式を示します。流動性で調整されたリスク回避パラメーターに対して予測シグナルの平均回帰速度が異なるとき、取引の強度がどう変化するかを明らかにすることを目指しています。…

期待資産リターンが不確実な場合のポートフォリオ成長最適化を研究しています。資産価格が確率的ファクターに依存する、不完備かつ高次元の市場を対象とします。ドリフトを完全に固定する代わりに、共通するボラティリティ構造、長期の同時分布、エルゴード性条件を含む、指定されたファクターダイナミクスによって許容モデルを制約します。…