ナレッジライブラリ

株式市場の流動性を左右する要因を調べ、符号付き注文フローと価格インパクトの関係に注目しています。Kyle型の取引・流動性理論モデルを、公開されている約定および気配データに見られるパターンと結び付けています。報告された実証結果では、小規模な符号付き注文フローの場合、価格インパクトは注文フローの不均衡に対しておおむね線形に増加します。…

統計的裁定を目的とするポートフォリオ設計問題を定式化し、平均回帰性の強い原資産の組み合わせを探ります。投資予算の制約を設けたうえで、平均回帰の強さを測る基準とポートフォリオ分散のバランスを取る目的関数を設定します。さらに複数の具体的な定式化を展開し、それらを解く効率的なアルゴリズムを提案しています。…

大手金融会社1社が多数の小規模企業と並行して取引する場合に、均衡証券価格がどのように形成されるかを研究しています。各参加者は自身のコストを抑えるため、取引所を通じて継続的に取引します。その一方で、企業固有の不確実性と共通の不確実性、確率的な顧客注文フローの両方に直面します。…

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。…

資産をキャッシュフローで定義し、市場参加者が将来の支払いについて不完全な情報を受け取る資産価格付けアプローチを概説しています。独立した市場要因がキャッシュフローを決め、情報過程はそれらの要因に関するシグナルと市場ノイズを組み合わせます。価格は、市場で利用可能な情報を条件とする割引キャッシュフローのリスク中立期待値から導かれます。ノイズをブラウン橋でモデル化すると、この枠組みから明示的な資産価格式と、半解析的なオプション価格および感応度が得られます。…

この論文は、資金調達コストと証拠金コストを組み込んだ、カウンターパーティ信用リスクのリスク中立価格付けの枠組みを構築しています。担保率と資金調達率の非対称性に加え、外部から指定される流動性方針とヘッジ戦略を扱います。また、再担保による流動性リスクとクローズアウト額の評価上の複雑さを考慮し、標準的な市場契約書に基づく証拠金設定とネッティングにも対応しています。…

ファクターモメンタムに、株式モメンタムを超えるリターン情報が含まれるかを検討しています。先行研究で報告された72個のファクターを用い、まず方向性および横断面の両方のファクターモメンタムについて、既報の証拠を再現しています。次に、株式モメンタムとファクターエクスポージャーを調整するスパニング検定を適用し、ファクターモメンタムが独立した効果として残るかを評価しています。…

この研究は、トレンドフォローとファンダメンタル評価が金融市場でどのように共存するかを、異質なエージェントの枠組みで調べています。Chiarellaモデルをノイズトレーダーとファンダメンタリストの非線形な需要反応で拡張しています。外部の評価モデルに頼らず、モデル内でファンダメンタル価値を推定しながら、複数の資産クラスにわたる過去の価格系列にベイズフィルタリングを適用してモデルを較正します。…

この文書は、需給に投資家行動とトウモロコシのエタノール転換を組み合わせ、食品価格の動きを説明しようとする動的な定量モデルを提示しています。需給だけでは観測された価格動態を説明できないと論じています。モデルでは、トレンドフォロー投資家や、商品・株式・債券間の資金移動が商品価格に影響し、エタノールへの転換が持続的な需要圧力を加えます。…

この研究は、日中および日次の周期が顕著な系列の長期記憶に注目し、2009から2012までのチェコの時間別電力価格を調べています。構造を持つ時系列のスケーリング挙動の分析に適した手法として、トレンド除去変動分析を適用しています。著者らは、価格は非定常である一方、強い平均回帰を示すと述べています。これは、多くの他の金融資産に見られるとする単位根的な挙動とは異なります。…

この論文は、時変分散を指定すればリターンが独立であるという仮定のもとで、リターン分布を研究しています。ボラティリティ自体がランダムに変化するため、集計リターンの分布はボラティリティ水準の分布を反映します。著者らは、リターン分布の形状をボラティリティ分布の形状に直接結びつけるスケーリング形式を導出しています。 この枠組みは、リターンのべき乗則的な裾がボラティリティの同様の裾から生じると説明し、ビットコインのストレッチ指数型リターン分布を、形状が似たボラティリティ分布と結びつけています。記載された検証には、S&P…

この論文は、相関するメタオーダーに関する既提案モデルから人工市場を構築し、価格インパクト、注文フロー、ボラティリティの相互作用を調べています。中心的な前提は、メタオーダーが約定量の平方根に比例して平均的に価格を動かし、相関する注文が合わさった活動で価格ボラティリティを説明できるというものです。…

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。…

この章は、プルーフ・オブ・ステークによって新しいコインを発行する暗号資産システムで、富と取引行動がどう変化するかを概観しています。まず、プロトコルが分散化に与える影響に注目し、取引を行わない場合の富の蓄積を考察します。続いて、個々のマイナーがステーキングやコイン発行への参加とのバランスを取りながら取引するインセンティブを検討します。…

この論文は、各損失が現在の判断だけでなく過去の判断にも依存する、メモリを伴うオンライン凸最適化を扱っています。こうした依存関係は、過去の行動が現在の結果に影響する状況をモデル化できます。著者らは、変化する時系列の意思決定列を基準に性能を測る動的リグレットの最小化を目指す、射影不要のメタ・ベース学習アルゴリズムを導入しています。射影を避けることで、オンライン学習でよくある計算上のボトルネックに対処します。 この手法は、Online…

この論文は、SOFRが米ドルの主要なUSリスクフリー指標であり、翌日物金利が重要な観測入力となる市場向けに、金利の期間構造モデルを提示しています。長期金利モデルでは見落とされる可能性のある実証的特徴を重視し、金融政策決定の影響を強く受ける実効フェデラルファンド金利とSOFRのつながりも取り上げています。…

この論文は、固有リスクパリティの等方性原理を拡張し、平均分散最適化と調整可能な等方性制約を組み合わせたポートフォリオ配分の枠組みを提示しています。等方性は固有モード間にリスクを分散させ、不確実なシグナルや推定誤差への感応度を抑えるための幾何学的な正則化として機能します。配分は正準ポートフォリオの組み合わせで表せ、ペナルティーパラメーターによって、完全に等方的な平均ベースの配分から通常の平均分散最適化まで移行します。…

この文書は、仲値に対する注文板を確率偏微分方程式で表す、指値注文板モデルの一群を提示しています。乗法ノイズで注文板の形状変化を捉え、別の確率過程で表される仲値を注文フローと結びつけます。著者らは、これらの動態を有限次元マルコフ過程で表現できる条件を特定しており、推定と計算の効率化につながります。…

この研究は、対象データにおいて暗号資産市場の大部分を占めていたビットコイン、イーサリアム、リップルのリターンを、アルファ安定分布でモデル化できるか評価しています。柔軟な裾の重い分布が、暗号資産リターンに見られる過剰尖度を捉えられるかに焦点を当てています。より単純なガウスモデルでは、この特性を捉えられない場合があります。…

この論文は、資産リターンとトレードシグナルまたはウェイトが同時ガウス分布に従う場合に、動的戦略のリターンの第1から第4モーメントを導出します。過去リターンの線形フィルターや時系列モデルの予測などのシグナルを扱い、シグナルと将来リターンの相関を通じて戦略の結果を表現しています。…

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、取引が一時的な価格インパクトを生み、そのインパクトカーネルが未知である場合に、リスク資産をどのように清算するかを分析します。相関のある価格経路、取引シグナル、メタオーダーを含む静的データから、カーネル、すなわちプロパゲーターをノンパラメトリックに推定する方法を提案します。推定精度は、利用できるデータセットに明示的に依存する指標で測定します。…

本研究は、暗号資産のオンチェーン指標が価格の説明やリスク資産の識別に役立つかを検証します。過去データを分析し、価格と他のパラメータの相関を測定し、クラスタリングで暗号資産を分類したうえで、分類アルゴリズムによりリスクあり・なしのラベルを付けます。クラスターは、投資家がオンチェーン特性の似た他の銘柄と比較できるようにすることを意図しています。…