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この文書では、エージェントが時間整合的な動的スペクトルリスク尺度を最適化する、リスク感応型の強化学習の枠組みを提示します。条件付きエリシタビリティを用いて厳密に整合的なスコア関数を構築し、推定時のペナルティとして機能させます。深層ニューラルネットワークでリスク尺度を推定し、この種の尺度を任意の精度で近似できることを証明しています。…

この研究では、S&P 500銘柄の残差相関を、密な部分グラフをサンプリングする光量子手法であるガウスボソンサンプリング用の隣接行列に変換します。従来のクラスタリング手法であるSpectralとSPONGEを、量子手法のGBS Boostおよび提案手法のGBS Rootsと比較します。得られたクラスターを用いて、1年ごとのローリング期間で動的なマーケットニュートラルの統計的裁定ポートフォリオを構築します。…

この研究は、Binanceの過去の取引データからアルゴリズム取引の活動を特定し、測定する方法を開発しています。焦点は間接的な内部交換です。トレーダーが仲介コインを通じて別のコインに交換し、直接交換より有利なレートを得る取引を指します。著者らはこれを三角裁定取引のサブ戦略と位置づけ、収益性とリスクに加え、ボットが損失を抑える2つの方法を検討しています。…

本研究は、コモディティ先物を階層構造としてモデル化します。原資産が一つの層をなし、個別の先物契約がもう一つの層を構成します。各層内の資産を関係性が結び、層をまたぐリンクが契約と原資産市場を結び付けます。階層グラフ学習モデルは、契約間の満期依存のつながりを含むこれらの関係を使い、先物価格の動きを予測してカレンダースプレッドのポジションを生成します。本論文は、モデル予測をスプレッド取引に変換する方法も説明します。…

この論文は、共和分に基づく統計的裁定取引を研究し、複数の要因を用いて候補となる株式ポートフォリオを見つける方法を比較しています。株式群に対するK-meansクラスタリング、グラフィカル・ラッソ、それらを組み合わせたハイブリッド手法を評価しています。報告結果では、グラフィカル・ラッソ単独よりクラスタリングが優れ、ハイブリッド手法はさらに良い成績でした。…

本研究は、暗号資産プラットフォームで多変量ペア取引を行うための最適取引手法を紹介します。暗号資産に関連する法定通貨のグループを選び、裁定機会をまとめて監視します。相反するシグナルを調整するため、収益性とリスク選好のバランスを取る二目的凸最適化を用い、ボラティリティ罰則と行動閾値を調整可能にしています。説明されている裁定取引では、外部での空売りや、裁定期間中に中継的な役割を果たす資産の保有は必要ありません。…

本資料は、ユーザーがサイトを訪問している間に個々のディスプレイ広告枠を売買する方法として、リアルタイム入札（RTB）を紹介します。媒体社の広告在庫を集約し、広告枠ごとに判断することで、RTBは自動購入とユーザーに応じたターゲティングを可能にします。…

この研究は、相関する資産間の価格差を取引する統計的裁定手法である暗号資産のペアトレードを、強化学習で改善できるかを調べています。著者らは取引環境を構築し、暗号資産ペアをいつ、どのように取引するかを選ぶエージェントを訓練しています。また、取引判断を動的に適応させることを目指し、学習タスクの報酬整形、観測空間、行動空間も設計しています。…

この論文は、σ代数などの情報系で表される特定の市場状態に関連づけて利益を定義し、統計的裁定の概念を拡張しています。この枠組みには古典的裁定が特別な場合として含まれ、Bondarenkoに帰属する統計的裁定の概念も扱います。さらに著者らは、静的および準静的なポジションを含みうる、一般化された収益機会を導入しています。…

この研究は、モデルに潜在因子が含まれ、意思決定者が単一の行動を直接選ぶのではなく、行動の分布を選択する最適制御を調べています。離散時間と連続時間の両方で、状態空間の探索に対する報酬としてツァリスエントロピーを導入しています。著者らはqガウス型の最適状態分布を導き、それぞれの設定における前進後退方程式によってその位置を特徴づけています。…

この研究は、取引所の市場データを用いて、暗号資産やその他のデジタル資産の日次リターンの横断面に対するファクターモデルを調べています。暗号資産のリターンに大きく寄与するとみられる主要因子を特定しています。また、データのダウンロード、リスク要因の計算、アウト・オブ・サンプルのバックテストを行うための補足資料についても説明しています。…

本資料は、2つを超える資産を含められる統計的裁定を見つける最適化手法を提示します。価格を指定したバンド内に保ち、レバレッジ制約を守りながら、ボラティリティの高いポートフォリオを探す問題として定式化します。このバンドは価格経路を一定範囲内に保つもので、通常の固定バンド設定を、バンドの中点が時間とともに変化する場合へ拡張しています。…

提案手法は、価格の観測から取引執行までの遅延を考慮しながら、外国為替レート予測と統計的裁定を組み合わせます。第1段階では、離散時間の時空間グラフ上のエッジ単位の回帰として為替レート予測をモデル化します。通貨をノード、為替レートをエッジ特徴量とし、金利をノード特徴量に用います。この構造は通貨間および金利間の関係を表すことを意図しています。…

この研究は、価格を直接予測するのではなく、一連の意思決定として取引選択を捉え、深層強化学習を外国為替取引に適用します。Sure-Fire統計的アービトラージ方策を3つの行動に適応させ、連続する価格履歴をGramian Angular Field画像に変換します。著者らは、EUR/USD、GBP/USD、AUD/USDの4時間足データを使ってDeep Q LearningとProximal Policy Optimizationを比較しています。…

本論文は関数生成ポートフォリオを研究し、追加の有限変動過程を含めた場合にその挙動がどう変わるかを扱います。KaratzasとRufの枠組みを用いて、十分に長い期間にわたってトレード戦略が確実に市場を上回り、市場に対する強い裁定となる条件を定式化します。 著者らは平滑化とKomlosの定理を使い、この性質を持つ候補戦略の幅広いクラスを構成します。理論的な展開をS&P…

本研究は、資産価格ファクターモデルの残差を取引する深層学習による統計的裁定手法を再現します。米国株式データの2016から2024までを使い、元の手法をより新しいアウトオブサンプル期間に適用します。先行研究のデータ前処理とファクターモデリングに沿い、畳み込みニューラルネットワークとTransformerを用います。情報漏洩を避けるため、時点整合性を守る手法を適用したと著者らは述べています。…

本論文は、強い平均回帰を示すリターンまたはスプレッドを持つポートフォリオを求め、統計的裁定のポートフォリオ構築を検討します。最適化では、平均回帰の強さを示す基準とポートフォリオ分散、投資予算の制約をバランスさせます。この定式化では、リスクと資金の使用も結果に影響するため、平均回帰だけを最適化するより実用的な設計問題となります。…

本稿は、動的凸リスク尺度で成果を評価する逐次最適化のため、モデルフリーの強化学習手法を提示します。時間整合的な動的計画法の原理で方策を評価し、より良い方策を見つけるための方策勾配更新を導きます。ニューラルネットワークを用いたアクター・クリティック手法で方策を最適化します。…

本研究は、大口取引者が一定期間にわたって継続的に売買することが、マイノリティゲームの市場インパクトにどう影響するかを検討します。メタ注文は市場環境を変え、統計的裁定機会を生み、他の取引者に戦略の適応を促します。分析では、市場の情報効率性と大口注文の執行コストおよび影響の持続性を結び付けます。…

本研究は、トレーダーの識別情報やウォレットアドレスが公開データに含まれない中央集権型暗号資産取引所の現物取引記録から、一方向裁定（OWA）の可能性が高い一連の取引を特定する手法を示します。匿名化された取引から連続する取引を推定し、この活動の発生頻度や総取引量、利益を見積もれるようにします。…

この研究は、専門家問題におけるメモリ付きオンライン学習を、一般的なオンライン凸最適化に拡張しています。この設定では、損失が過去の行動系列に依存する意思決定をモデル化し、通常の期間ごとの最適化では捉えにくい時間的制約を扱います。メモリを含む損失を持つ敵対者に対して低リグレットを目指す2つのアルゴリズムを提示しています。…

この研究は、グラフクラスタリングで銘柄間の関係を特定する、米国株向けの複数ペア統計的裁定取引の枠組みを提案しています。定量手法、機械学習分類器、ケリー基準を組み合わせ、シグナル検出、リスク管理、取引コストへの耐性の向上を目指します。また、日次取引の利確と損切りルールの設定方法も検証します。…

この論文は、潜在的な市場状態を直接観測できない異質なエージェント間のアルゴリズム取引をモデル化しています。エージェントはフィルタリングで状態を推定し、最適執行または統計的裁定取引を行います。各主体の行動は恒久的および一時的な価格インパクトを生み、相互作用する参加者からなる大規模な確率ゲームを形成します。…

この論文は、単一通貨内の取引追跡を扱う研究を広げ、別々のブロックチェーン台帳間で暗号資産取引を結び付けられるかを検討しています。異なる取引履歴を結ぶ経路になり得る、ある暗号資産を別の暗号資産に交換するサービスに焦点を当てています。台帳をまたぐ取引のリンクを特定するヒューリスティックを開発し、通貨間交換のパターンを調べています。…