ナレッジライブラリ

この文書は、清算する数量が固定されているAlmgren–Chrissの最適執行設定を拡張し、必要な取引量が不確かで、受渡期限が近づくにつれて明らかになる場合を扱います。電力市場をこの種の問題の例として挙げています。推定値が時間とともに変わるため、トレーダーは執行方法を適応させる必要があります。…

この文書では、注文の存続期間、変更回数、変更のタイミングで注文をフィルタリングすると、板の不均衡（OBI）が短期リターンをよりよく捉えるかを検証しています。インドの株価指数先物市場のティックデータを用い、注文全体のフローから得たシグナルと、約定した取引の親注文から構築したシグナルを比較しています。…

この研究は、自己励起および相互励起するホークス強度を持つマーク付き点過程を用いて、ティック単位の資産価格変化をモデル化しています。正と負の価格急変は、別々の計数過程で表します。単一資産または2資産間の上昇・下落イベント強度を結びつけることで、短期の平均回帰と、細かな時間尺度でリターン相関が弱まるEpps効果を捉えつつ、長期ではブラウン運動に似た挙動を保ちます。…

この論文は、米国の卸電力市場における仮想入札について、リスク制約付きポートフォリオ最適化手法を提示しています。市場清算によって生じる依存関係を利用し、リカレントニューラルネットワークで時間帯間の地点別限界価格スプレッドを予測します。制約付き勾配ブースティング木で、ネット仮想入札に対するスプレッドの反応をモデル化し、ポジション自体が価格に与え得る影響を戦略に考慮させています。…

この文書では、天然ガス先物取引に実用的な深層強化学習手法を提示しています。戦略のシャープレシオはトレンドフォローや平均回帰のベンチマーク、および先行研究の結果を上回ると報告しています。また、モデルの安定性と頑健性を高めて取引成績の向上を目指すアンサンブル手法も導入しています。…

この論文は、取引ごとの価格変化と取引が到着する時点を決める過程を分けて、高頻度株式リターンをモデル化しています。流動性の高い期近のE-mini S&P 500先物契約について、予定されたニュースを考慮すると、ごく短い間隔での取引時点リターンは概ねガウス分布に従うと報告しています。次にガウス型の取引時点リターンと、取引間隔を表す修正マルコフ・スイッチング・マルチフラクタル期間モデルを組み合わせています。…

この研究はクロスインパクト、すなわちある資産の取引がその資産自身や他の資産の価格をどう動かすかを分析しています。取引への応用に適したカーネルベースのモデルとパラメータ選択を、2つの特性に着目して検討します。マルチンゲール条件を満たすカーネルは、予想される将来の注文フローを考慮しながら価格をマルチンゲールにします。統計的裁定が存在しない条件を満たすカーネルは、起こり得る価格操作を排除します。 著者らはこの2つのクラスの関係と重なりを明らかにし、データからクロスインパクト・カーネルを較正する式を示しています。S&P…

この論文は、ある先物市場のモメンタム情報が、他市場のモメンタム予測に役立つかを調べています。商品、株式、債券、通貨の連続取引される契約64本について、価格から得たモメンタム特徴量を用いてネットワークを構築します。事前に企業間のつながりやその他の経済関係を指定する必要はありません。…

この文書では、標本外で実現リスクが期待値を統計的に上回るポートフォリオを検出するランダム行列理論の検定を説明しています。これらのポートフォリオを「一時的モード」と呼び、その超過リスクを、構成資産間の関係が変化した証拠と解釈しています。提案された検定は幅広く適用でき、真の相関構造を事前に知る必要はないとされています。…

本論文は、マルチスケール確率的ボラティリティのもとで、先物デリバティブの価格の一次近似を計算する方法を提示します。特異摂動法に代わる手法であり、ペイオフの正則性について追加の仮定を必要としないよう設計されています。また、インプライド・ボラティリティにモデルを較正する簡便な手順にも対応します。原資産デリバティブの一次近似が得られる場合、中心となる議論は金利デリバティブや複合デリバティブにも拡張できる可能性があります。…

本資料は、ネットワーク・モメンタムの機械学習フレームワークであるL2GMOMを紹介します。ネットワーク・モメンタムは、資産間の関係を使って将来リターンの予測を支援します。提案するフレームワークは、まずネットワークを構築し、その後別工程でポートフォリオを最適化するのではなく、金融ネットワークと売買シグナルを同時に学習します。ニューラルネットワークの構造はアルゴリズム・アンローリングに基づき、解釈可能とされています。負のシャープレシオを含む、さまざまなポートフォリオ成績の目的関数を利用できます。…

短期のトレンドフォロー戦略のリターンが2009頃から弱まった理由を調べます。1995～2025の流動性の高い先物契約の横断データとCTAの代理指標を分析し、シグナルの速さや資産クラスごとに比較します。運用容量、電子取引、注文フローとのCTAの相互作用の変化、市場マイクロ構造による説明を検討しています。…

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。…

本研究は、中国市場で取引される流動性の高いコモディティ先物について、Covid-19の発生前後を調べます。商品間の関係がペアトレードに関連することを動機の一部として、商品ごとの実証リターンのモーメントと共和分を比較します。平均リターン、ボラティリティ、共和分関係にあるペア数の変化を分析します。…

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。…

本論文は、時系列モメンタムで用いるボラティリティ調整の枠組みと深層学習を組み合わせたDeep Momentum Networksを提示します。ニューラルネットワークがトレンド推定とポジションサイズを同時に学習し、シグナルのシャープレシオを最適化するようにパラメータを訓練します。これにより、各要素を別々に手作業で指定する必要がなくなります。…

この論文では、平均回帰型トレードの枠組みに損切りルールとレバレッジを加えています。証券価格をOrnstein–Uhlenbeck過程としてモデル化し、比例的な取引コストを考慮した自己金融ポートフォリオを通じて反復売買を評価しています。選択した損切り水準ごとに、最適レバレッジと市場への参入・退出閾値を導いています。…

この研究では、テクニカル分析、注文フロー、注文板のデータから得た特徴量を使い、先物契約の短期的な方向変化を予測しています。上海先物取引所に上場する銀先物を対象にTabNet深層学習モデルを訓練し、これらの入力を組み合わせて次の値動きの方向を分類しています。…

過去の価格変動指標とオプションから導かれるボラティリティが、将来のリターンと実現ボラティリティの条件付き分布にどう関係するかを調べています。積分分散、上方・下方半分散、ジャンプ変動に注目し、分布の異なる領域の結果をモデル化するために柔軟な分位点回帰を用いています。 S&P…

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。…

本研究は、コモディティにおける低順位銘柄と高順位銘柄の差に注目します。価格と順位が低いコモディティは、高いものよりその後のリターンが高いという効果です。ノンパラメトリックな計量経済手法を用い、この効果は資産間の相対価格が定常分布に従うことから生じると論じています。つまり、説明のつかないアノマリーではなく、長期的な価格変動の構造的な帰結だとしています。…

DeePMは、分散されたマクロポートフォリオを運用するエンドツーエンドの深層学習システムとして提示されています。遅延に基づく因果メカニズムで非同期の市場データに対応し、経済知識を取り入れたグラフで資産間の関係を制約します。また、エントロピー的なテールリスクの代理として過去の成績が悪い期間にペナルティを課す、ロバストなリスク調整後目的関数で学習します。入力は日次終値とされ、ポートフォリオの対象は分散された先物です。…

このレポートは、BTUSD逆オプションの価格を将来のビットコインリターンの経験分布で表せるかを調べています。オプション価格にロジスティック確率密度を適合させたところ、適合度は良好で、分布はわずか3つ、場合によっては1つのパラメーターで表せると報告されています。適合後の形状は、スケーリング係数を適用した先渡し価格の動きに対応します。…