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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…

取引所における通貨ペアの選択を最適化問題として扱います。取引所は運用の複雑さを抑えながら、すべての通貨を取引可能にし、流動性の高いペアを優先する必要があります。考えられるペアの大半は取引量が観測されないため、提案手法ではまず正則化付き切り詰め固有値分解で欠損値を推定します。次に、すべての通貨が取引可能な状態を保つ連結性制約の下、ヒューリスティックによる誘導と枝刈りを用いた分枝限定法でペアを選びます。…

リターンの相互予測可能性と技術的類似性という2種類の情報を使い、時間変化する暗号資産ネットワークを構築しています。ネットワークの変化に応じてグループ、すなわちコミュニティを推定するため、動的な共変量支援スペクトルクラスタリングを適用しています。分析では、これらのコミュニティをリスク伝播や市場の区分を理解するうえで有用なものとして扱っています。…

この論文は、1日を超える保有期間におけるポートフォリオのボラティリティと資産リスク寄与度の推定方法を検討します。一般的な平方根時間則による尺度調整は、リターンに系列相関がないことを仮定します。この仮定の下では、ボラティリティ寄与度も同様に尺度調整できます。…

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。…

この論文は、統計検定の検出力が低い場合があることや、アルファ統計量が適切な規律なしに使われうることを背景に、資産価格モデルを比較する距離ベースの指標を提案します。提案指標は、アルファの二乗と標準誤差の二乗を合わせて平方根を取り、推定された価格の誤りと不確実性の両方を考慮する単一の診断指標を提供します。…

この文書は、Poloniexで取引されるトークンから、パンプ・アンド・ダンプが疑われる事象を特定する教師なし手法を説明します。価格と出来高の閾値を、指数加重移動平均やボラティリティ指標と組み合わせます。通常の異常検知手法では小さな活動の急増を意味のある事象と誤認しうる、流動性の低い資産や長期間取引がない資産も考慮できるよう、閾値は観測された取引パターンに合わせて設定されています。…

この論文は、ノイズ取引の流動性が確率的に変動する場合の、カイルのインサイダー取引モデルにおける連続時間均衡を導出します。資産のファンダメンタル価値に一般的な分布を認め、株価とボラティリティの動学が相関することも許容します。ファンダメンタル価値が正の範囲にある場合、この枠組みを使って、ノイズ取引のボラティリティ変化が資産ボラティリティに与える影響を検討します。…

この文書は、取引技術や市場参加者の変化に伴う市場設計の変遷を概観します。立会場での取引から電子注文板、高頻度取引へと進み、その後、バッチオークション、ダークプール、ブロックチェーン上の自動マーケットメーカー、ブロックビルダー、AIエージェントを取り上げます。これらの段階を通じて、参加者が機密情報を守りながら、市場が希少資源を効率的かつ公平に配分する方法を問いかけています。…

この記事では、ガウス過程（GP）とベイズ最適化を紹介し、GP回帰がベイズ機械学習をどう支えるか、またハイパーパラメーターをどう選ぶ必要があるかを説明します。ベイズ最適化は確率モデルを使い、特にパラメーター数が少ない場合に、導関数を必要とせずブラックボックス関数の最適値を探索します。…

この論文は、大口のメタ注文による価格インパクトが、取引量の平方根にほぼ比例して増大する理由を説明するために設計されたエージェントベースモデルを再検討します。このモデルでは、市場流動性の多くは潜在的であり、価格が拡散するにつれて現在価格の近くで減少すると仮定します。著者らは、成行注文が情報を持つ一方、指値注文は受動的かつランダムに到着するという当初の設定への批判を検討します。また、注文フローに反応する指値注文や、執行プロトコルを変更した場合の変種も調べています。…

この研究では、公開されているBinance…

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。…

本論文は、RTS指数先物の統合注文板に関する実証分析とポアソン型マルチエージェントモデルを組み合わせます。このモデルは注文を出すエージェント群を表現し、研究者らは群ごとのパラメータを変えて実際の注文板に見られる特徴をシミュレーションします。対象にはビッド・アスク・スプレッド、注文板の形状、大幅な価格変動が含まれます。…

本研究では、ポストCOVID期のBitcoinとEtherについて、高頻度取引の特徴を調べています。時間スケール間の非線形な依存関係の検出に適した、多重フラクタル脱トレンド交差相関分析を用いて、リターン、時間単位あたりの平均取引件数、取引高を分析しています。各系列を個別に見るとともに、2つの暗号資産間の関係も検討しています。…

本稿は、価格リターンの確率密度をノンパラメトリックなカーネル法で推定します。推定分布が帯域幅に大きく左右されるため、情報理論と複雑系の研究に基づく新たな複雑性指標を最大化して帯域幅を選ぶ方法を提案します。目的は過学習と学習不足の両方を避けることです。…

本稿は、一般の市場参加者が資産の将来キャッシュフローに関するノイズを含む情報を観測する一方、あるトレーダーは別のノイズを含むシグナルも受け取る、非対称情報モデルを提示します。追加シグナルのノイズは市場情報のノイズと相関する場合があります。情報を持つトレーダーは、追加リスクを考慮しながら統計的裁定の機会を特定するためにこのシグナルを使います。…

本研究では、ノイズ共分散行列と予測された共分散の推定値が不確実な状況に対応するカルマンフィルター手法を開発します。妥当な代替モデルを考慮するため、分布ロバストな定式化を用い、双因果最適輸送によって不確実性集合を定義します。…

本論文は、ビットコイン取引の研究を目的とした人工暗号資産市場を説明しています。ランダムトレーダーとチャーティストという異質な二つのトレーダー群をモデル化し、各自の戦略と保有するビットコインまたは法定通貨の残高に応じて、売買注文を出します。ビットコインの供給量は実市場に連動した速度で時間とともに増加しますが、マイニングの過程自体はモデル化していません。…

本論文は、連続する株価変化が互いにどう依存するかを調べています。最初の変化を駆動要因、次の変化を応答として表し、これらの変化の二変量確率分布を調べて非対称な依存パターンを特定しています。先行研究で開発された識別手法を2,000銘柄に適用し、銘柄ごとの特徴を説明するとともに、相関、逆相関、マーケットミルのパターンに分類しています。…

この文書は、短期的な流動性変動を測定し、暗号資産市場で仮装売買の可能性を検出する方法を提案しています。流動性ジャンプを変動の大きさ、流動性拡散をそのボラティリティと定義しています。提案するシグナルは、両指標が同時に上昇することです。通常の流動性変化と相場操縦に関連する活動を区別することを目指し、比較対象としてUS株を用いています。…

この文書は、指値注文板を採用した初期のイーサリアム分散型取引所、IDEXとEtherDeltaにおける仮装売買の特定・測定方法を検討しています。自己取引、複数口座の組み合わせ、より複雑な構成など、仮装売買の法的定義に該当する口座や取引構造を探しています。本研究は、関与した口座と構造の下限推定値に加え、仮装売買の取引量が米ドル換算で159百万ドルに相当すると推定しています。…

この文書は、市場取引のランダム性が価格とリターンの確率的な動きに寄与すると提案しています。平均化期間における取引額と取引量を確率変数として扱い、価格とリターンのボラティリティをそれらのボラティリティおよび相関に関連づけています。また、マクロ経済投資の精度を例に、この見方をマクロ経済変数の精度限界にまで広げています。…

本論文は、市場の異常を考慮しながら中期の株価を予測することを目的とした深層学習モデル、Mid-LSTMを提案しています。市場トレンドを隠れ状態として表現します。説明されている手法ではまず、隠れ状態とCAPMを組み込んだ中期ARMAモデルを定式化し、次にLSTM、隠れマルコフモデル、線形回帰ネットワークを組み合わせます。予測誤差の累積を抑え、株価に関連する要因を説明することを目指しています。 S&P…