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この論文は、ベイズ共和分ベクトル自己回帰モデルのための適応型行列変量マルコフ連鎖モンテカルロ法を開発します。グリッディ・ギブスサンプリングを自動適応メトロポリス法に置き換え、相関するパラメーターブロックを持つ高次元システムでも、事後分布の推定を実用的に行えるようにすることを目指します。モデルでは共和分ランクも未知とし、ベイズ事後分布とベイズファクター分析を通じて、ランクとモデルパラメーターを同時に推定します。…

市場マイクロ構造ノイズがパラメーター推定に偏りをもたらす可能性がある、高頻度観測からの平均回帰価格ダイナミクスの推定を研究しています。ノイズを考慮し、不規則な間隔の観測にも対応するオルンシュタイン・ウーレンベック過程の最尤推定量を提案します。また、独立なガウス白色ノイズを伴うOU過程を等間隔で観測すると、ARMA(1,1)表現になることを示しています。…

ペアトレードに着想を得て、平均回帰する価格スプレッドを取引するタイミング手法を構築します。スプレッドをオルンシュタイン・ウーレンベック過程としてモデル化し、取引コストを含めてポジションの開始と終了を二重停止問題として定式化します。確率論的な分析から、取引のエントリーと決済に最適な価格区間を導きます。…

この研究では、エージェントが過去の価格を限られた範囲で記憶して売買を選ぶマルチエージェント人工株式市場を記述します。自己学習の過程を通じてトレード戦略が変化するため、参加者が増えるにつれて市場の振る舞いがどう進化するかをモデルで調べられます。…

この論文は、長期相関によって成行注文のフローが予測可能であるにもかかわらず、価格が長期的に拡散的に振る舞う理由を扱います。こうした予測可能性と、注文が一般に正の価格インパクトを持つことは、ブラウン運動のような価格ダイナミクスと一見矛盾します。…

この論文は、外国為替市場の高頻度トレーダーの観測データから、金融価格の動きをミクロに記述します。個々のトレーダーの軌跡を追跡し、従来の板モデルでは捉えられない集団的なトレンドフォロー傾向を報告しています。…

この論文では、異質なエージェントが二次の取引コストを負うリスク共有経済において、均衡価格とトレード戦略を研究しています。経済状態とエージェントの意思決定の推移を同時に記述する、連立した前進・後退型確率微分方程式によって均衡を特徴付けます。著者らは、エージェントの選好が十分に似ている場合、一般に一意解が存在することを示しています。…

この研究では、注文フロー、価格インパクト、流動性リスクの市場価格を結び付けるフレームワークを構築します。分析では微分方程式を導き、閉形式解を二つ示します。一方は古典的な情報優位トレーダーモデルに関連する線形の注文フロー・インパクトを再現します。情報の非対称性がより小さい場合は、注文フローと価格インパクトの関係はS字型になります。…

この研究では、株式とそのワラントの注文フローデータを用いて、成行注文の即時価格インパクトを推定します。べき乗仕様と対数仕様を比較し、各モデルのパラメーターをどれだけ安定して推定できるか、またアウト・オブ・サンプルでどれだけ適切に予測できるかに焦点を当てています。…

この研究では、US銘柄のポートフォリオを対象に、条件付きファクターモデルを用いた統計的アービトラージ手法を構築します。状態空間モデルでは、リターンをファクター値と、潜在的かつ時間変動するファクターリスクプレミアムのノイズを含む組み合わせとして扱います。オンラインのフィルタリングと予測でプレミアムを推定し、期待リターンを算出して実績リターンと比較します。大きな乖離は平均回帰の候補とみなされます。…

この論文は、ビットコインのリターンのボラティリティ推定にsGARCH、iGARCH、tGARCHモデルを比較します。各モデルにスチューデントt分布、一般化誤差分布、正規逆ガウス（NIG）分布を組み合わせ、ボラティリティ・クラスタリング、厚い裾、歪度などの特徴を表します。比較では、モデルと分布の組み合わせがリターン系列の挙動をどの程度捉えるかに焦点を当てています。…

この論文は、自己回帰条件付き期間モデルにおける尤度ベースの推論のためのブートストラップ手法を開発しています。観測値は一定期間内に記録された継続時間であるため、観測数はランダムになり得ます。また、期間の期待値が無限となる場合は漸近的な挙動も変わります。著者らは2つの再帰的ブートストラップ設計を検討しています。1つは期間を固定し、もう1つは期間の数を固定して時間幅を変動させます。…

この文書は、日次の株式注文フローから価格インパクトを把握し、株式リターンの予測に役立てられるかを調べています。月次の売買方向付きフロー指標を作成し、価格変化を注文フローに回帰する方法と、アミフド型の価格インパクト比率を用いてKyleのラムダを推定します。標本は2020年から2025年までの米国株式です。…

この論文は、複雑な関係を近似する低コストのAIシステムが、トレード戦略における情報の価格への反映をどう変えるかを考察します。市場効率性を均衡価格過程の枠組みで捉え、投資家の信念とモデルや最適化された戦略の複雑さを用いて、効率性の水準を区別しています。…

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。…

この論文は、異なる期間で運用するトレンドシステムが、コモディティ・トレーディング・アドバイザー（CTA）のリターンにどう寄与するかを検討します。リターンを短期トレンド、長期トレンド、市場ベータの各要素に動的に分解するベイズグラフィカルモデルを提案しています。トレンドフォローを単一で一様なエクスポージャーとして扱うのではなく、短期と長期のシグナルがCTA戦略内でどう相互作用するかを調べる方法となります。…

この研究は、パリ、ロンドン、フランクフルトの各取引所に上場する株式について、5年間にわたるティック単位の取引データと気配値データを調べています。2つのデータソースを同期するアルゴリズムを開発し、再構築方法の選択が集計データから推定される注文フローに与える影響を評価しています。著者らは取引の特徴も分析し、時間差の選び方に関する指針を含めてLee-Ready手法を改良しています。…

この研究は、ビットコインとイーサリアムの日次リターンの裾を比較します。先行研究に基づく一般化テーパード安定分布の7パラメータ推定値を用い、観測リターンが正規分布を基準とした場合とどう異なるかを評価するため、正規分布との分位点・分位点プロットを調べています。…

この研究は、金融価格系列にランダムウォークを超える構造が検出可能な形で含まれているかを検討します。従来の時系列手法では、ランダム性からの小さな逸脱を見分けにくい場合があるとして、核物理学で用いられる手法に着想を得た最新の多変量統計的推論を適用しています。…

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。…

この論文は、適応的なトレーダーが参加する市場ゲームを分析しています。群衆と異なる行動を取るファンダメンタリストと、他者を模倣するトレンドフォロワーの2種類を扱います。それぞれの比率が、市場の情報効率性と市場全体の変動にどう影響するかを調べています。…

この文書は、相互作用する拡散過程の平均場モデルを分析しています。各構成要素は二安定ポテンシャルによる安定化力を持ち、システムの経験平均からも影響を受けます。ダイナミクスを形作るのは、内在的な安定化、外部からのランダムな摂動、協調の3要素です。協調は、各構成要素がシステム平均へ回帰する速度で表されます。分析には、その平均を通じて結合した拡散過程の大偏差理論を用いています。…