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この文書は、暗号資産価格のレンジを、市場環境とレバレッジポジションのコストが相互に作用した結果として捉えています。市場環境を評価する時間軸として4時間足に焦点を当て、無期限先物の資金調達率が、トレーダーの方向性ポジション保有意欲に影響する要因として説明されています。…

この論文では、中央集権型取引所での取引が、プルーフ・オブ・ステークのブロックチェーンにおけるステーキングの選択やトークン分布にどう影響するかをモデル化します。連続時間の平均場フレームワークでは、参加者はバリデーターと、取引が価格に影響する中央集権型市場のトレーダーの両方を担います。著者らは、示された前提の下で局所適切性を証明し、均衡取引行動を半明示的に特徴づけています。…

この質的研究は、暗号資産取引所の利用者が売買をどのように経験し、取引所のセキュリティをどう評価するかを調べています。中心的な観察結果は、取引対象の資産が分散型であるにもかかわらず、中国人参加者15人全員が主に中央集権型取引所を利用していたことです。この一見矛盾した状況を調べるため、中央集権型と分散型の取引所について、使いやすさ、手数料、プライバシー、匿名性、規制に対する認識を比較しています。…

この文書は、5つのブロックチェーン・エコシステムにおける暗号資産リターンの相互関係を調べています。あるチェーンで大幅な上昇があると他のチェーンで損失が生じることが多く、株式市場でよく見られる正の連動とは異なるパターンだと報告しています。分析には2022から2025までのオンチェーン観測データを用い、株式市場全体のリターン、金利、ビットコインを考慮しています。…

この文書では、金とビットコインの日々の投資判断を行うためにチームが開発したCTPモデルを紹介しています。資金と時間が限られ、利用できるデータが過去の日次価格のみという制約から出発し、価格予測と投資リスク・リターンの評価を組み合わせる方法を説明しています。 このシステムは、毎日の取引内容と、異なるリスク水準に応じた最大リターンを定める方法として提示されています。抜粋にはモデルの構造、リスク指標、データ期間、検証、実証結果の詳細がないため、この説明だけでは性能や実用上の限界を評価できません。

この論文は、一般化極値理論をBitcoin先物市場のテールリターンに適用し、ロングとショートの両ポジションについて強制清算リスク、レバレッジ、証拠金水準を検討しています。実証分析にはBitMEXの無期限先物を使っています。未決済先物残高に対する日次清算率はロングが3.51%、ショートが1.89%と報告され、強制清算されたトレーダーの平均レバレッジは60倍だったとしています。著者らは、リターンが正規分布に従うと仮定すると、テールリスク管理に必要な証拠金が過小評価されると主張しています。…

この論文は、Bitcoinを原資産とする欧州型オプションの価格評価を扱い、BitcoinとUSドルの為替レートに焦点を当てています。暗号資産取引の拡大と、Bitcoinの為替レート動態を記述するモデルの必要性を踏まえて分析を行っています。提案する枠組みでは、連続的な変動と急激なジャンプの両方で価格推移を表すジャンプ拡散モデルを使います。…

この文書は、確率優越関係を統計的に検定するPython・StataパッケージPySDTestを紹介しています。複数の公表済み手法とその拡張による手順を概説し、数値デルタ法を含む再標本化手法と検定統計量を組み合わせる選択肢を説明しています。また、複数の選択肢から確率的に最大の選択肢を特定するなど、より複雑な問いにも対応します。 ポートフォリオ選択の例では、BitcoinとS&P 500指数の日次リターンを比較しています。報告された結果は、S&P…

この研究は、Bitcoinの対数ボラティリティがラフで反持続的な挙動を示すかを検討しています。対数ボラティリティの増分にマルチフラクタルDFAを適用し、一般化ハースト指数を推定しています。報告された値は0.5未満で、増分がラフであることを示しています。また、推定値は一定ではなく変動しており、著者らはこれをマルチフラクタル挙動の証拠と解釈しています。…

この研究は、Bitcoin、GBP/USD、金、天然ガスの対数リターン系列の複雑性を比較しています。マルチフラクタル DFA と改良複合マルチスケールサンプルエントロピーを適用し、異なる側面から複数の時間スケールにわたる構造を定量化しています。この比較は、資産クラスによって市場の予測可能性や関連するリスクがどのように異なるかを理解することを目的としています。…

本論文は、満期がなく、定期的な資金調達支払いを通じて価格が現物価格と連動する永久先物の無裁定価格を導出しています。離散時間と連続時間の両方で、線形、インバース、クアント契約を扱います。中心的な結果は、契約価格を、資金調達に基づく価格アンカーの強度によって時点が決まるランダムな時刻に観測された現物価格のリスク中立期待値として表します。…

本論文は、マルコフ切替GARCHと確率ボラティリティモデル（確率自己回帰ボラティリティSARVを含む）を用いて、ビットコインの日次リターンの条件付き分散予測を比較しています。設計では標本外予測の成績を評価し、平均方程式と分散方程式の係数を別々の段階で推定することを推奨しています。この分離を推定手順の根拠として示しています。…

本研究は、有限標本の大きさがビットコイン実現ボラティリティのハースト指数推定に与える影響を調べています。サンプリング間隔が長くなると推定指数が低下し、単純な有限標本関係が観測値に適合するとしています。非常に細かなサンプリングへ外挿すると2分の1を下回る値が得られ、著者らはこれを粗いボラティリティの証拠と解釈しています。一般的に用いられる5分間隔では、報告された相対誤差は1％です。…

資金調達率によって暗号資産の無期限先物を目標値に連動させる方法を検討しています。発行者がエクスポージャーをヘッジするための複製ポートフォリオを構築し、実用的な代替案として、当初の仕組みに代わる経路依存型の資金調達率も検討しています。…

暗号資産インフルエンサーや報道機関のTwitter投稿に表れた売買シグナルが、市場価格と関連するかを研究しています。大規模言語モデルで投稿を買いシグナルまたは非買いシグナルに分類し、主要な暗号資産9銘柄の価格と比較しています。集約したシグナルと価格変動のタイミングや関係を調べるため、ベクトル自己回帰、グレンジャー因果性検定、相互相関を用いています。…

中央銀行の政策をめぐる言説がBitcoinのリターンを説明するか、市場の期待と実際に行われた政策を分けて検討しています。大規模言語モデルで市場のメッセージをタカ派またはハト派に分類し、週次の金融政策期待指数を構築します。指数が短期から中期の予測情報を持つか検証し、複数のラグで有意なグレンジャー因果性の結果を報告しています。抜粋にはメッセージの情報源、分類の検証方法、正確なリターン期間が記載されていません。…

複数状態の隠れマルコフモデルを用いて、Bitcoin、Ether、Rippleのリターンを予測・説明しています。非均質な隠れマルコフモデルを含むモデル種を比較し、金融・経済・暗号資産固有の予測変数を検討しています。3資産すべてで、非均質モデルの4状態仕様が、比較対象モデルの中で最も高い1期先予測性能を示しています。…

本論文では、過去データが限られた資産で学習する横断戦略における過学習を扱います。ソースデータセットで学習したエンコーダー・アテンションモジュールの表現を、より小規模なターゲットデータセットに特化した別モジュールと組み合わせるFused Encoder Networksを導入します。情報の共有と融合によって汎化性能の向上を目指し、セルフアテンションにより学習時と推論時の両方で銘柄間の相互作用をモデル化します。…

本研究では、過去の価格とテクニカル指標を用いて、ビットコイン、イーサリアム、ライトコインの短期的な値動きを分類します。1時間先の上昇・下落を特定する分類手法を比較し、陽性的中率と陰性的中率の成績を報告します。次に、予測を売買判断に変換し、取引環境を再現するよう設計されたバックテスターで評価します。…

本論文では、合法な取引の確認をブロックチェーンの合意形成に組み込む規制の枠組みを提案します。パーミッションレス型の合意形成プロトコルは、取引される資産に管轄区域ごとの規則が適用される場合でも、一般に合法な取引と違法な取引を区別しないと論じています。この問題の背景として、Silk Roadのダークネット市場を事例に取り上げます。この枠組みでは、違法・合法な活動が不明な割合で混在し得る通常の取引よりも、合法な取引の処理量が多くなる条件を定めます。…

本研究では、ビットコインのリターン予測にCOVID-19の健康指標が予測力を加えるかを検証します。パンデミック関連の特徴量としてワクチン接種、入院、検査の指標を含む場合と含まない場合で、LightGBM回帰モデルを比較します。遺伝的アルゴリズムを用いて独立した31回の実行でモデルを最適化し、重なり分析とマン・ホイットニーのU検定でR²、RMSE、MAEの分布を比較します。個々の入力の寄与を評価するため、置換特徴量重要度を用います。…

本論文では、暗号資産の投資家層の変化が、固有ボラティリティの変化と関連するかを検討します。投資家層の変化の代理指標としてサブレディットのフォロワー数の変化を用い、その指標と暗号資産固有のボラティリティとの関係を分析します。また、時価総額、モメンタム、流動性、取引量など、他の市場特性によってその関係を説明できるかも検討します。…

本研究では、変動の大きい暗号資産市場において、ペアトレードの執行を補助する仕組みとして深層強化学習を検証します。まず候補ペアを絞り込み、順位付けし、次にProximal Policy OptimizationエージェントとLong Short-Term Memory層を用いて執行を判断します。固定リスクと適応平均を組み合わせた設計および決定論的なリスク管理により、乖離リスクの低減を目指してエージェントを制約します。評価には時間足のBinance…

本資料は、慈善寄付者への条件付き贈呈として暗号資産の報酬を提供した2つの研究を報告します。1つ目は、ビットコインとイーサリアムを受け付けたウクライナ政府の募金活動を検証します。暗号資産報酬がある場合、1時間当たりの寄付件数はビットコインよりイーサリアムで大きく増えた一方、寄付額はイーサリアムでより大きく減りました。著者らは、イーサリアムで報酬を利用できる機会が多かったことが差の説明になる可能性を示唆します。…