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この論文は、多変量ホークス過程を用いてビットコインのブロック到着と価格急変をモデル化しています。ホークス過程は、ある事象が後続の事象を誘発しうるものとして表す点過程の枠組みです。公開されているブロックチェーンデータを使用し、最尤法でモデルパラメータを推定しています。この設定は、事象系列内の自己励起と、ブロック採掘とビットコイン価格ボラティリティ間の交差励起の両方を捉えることを目的としています。…

この論文は進化的マイノリティゲームを用いて、価格や戦略の変化に伴う市場インパクトと、利益・損失への投資家の非対称な反応の相互作用を研究しています。モデルでは市場インパクトが小さい場合と全面的な場合を区別し、それぞれに異なる投資家行動と価格変動のパターンを結びつけています。インパクトが小さい場合、利益と損失への感応度によって群集行動が生じ、投資家が同じような極端な行動に収束して大きな価格変動が起こる可能性があります。…

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。…

この文書では、選択したペア間の重複を抑えるペアトレードのポートフォリオ構築手法を提示しています。資産をグラフのノード、共和分関係にある候補ペアを重み付きエッジとして表し、エッジの重みは共和分の強さを示します。最大重みマッチングでポートフォリオを選び、強いペアを採用しつつ、各資産が一つのペアだけに含まれるようにします。これにより、共和分だけでペアを選ぶ場合に複数のペアが同じ資産を再利用し、リスクが集中するという問題に対処します。 著者らは、2017から2023までのS&P…

この研究は、ボリンジャーバンドをローリング回帰の時系列モデルと結び付け、その統計的基礎を検討しています。この枠組みをペアトレードに適用し、バンドに基づく戦略の取引期間とリターンの関係を導いています。 著者らはさらに、ボリンジャーバンドの移動平均をランダムウォーク・プラス・ノイズモデルの近似と解釈し、Fixed Forecast Maximum Duration…

この文書は、統計的裁定のためのオンライン学習手法を紹介しています。一般的な非定常確率過程では成り立たない場合がある仮定に依存する平均回帰モデルベースの既存戦略と対比しています。提案する代替手法は、そうした仮定を必要とせずに運用することを意図しています。…

この短報は、有限時間で特異点に達し、特異点が近づくにつれて振動が加速する2次元力学系を概説しています。提案される仕組みは、非線形の正のフィードバックと慣性の反転を組み合わせています。金融面の解釈では、非線形のトレンド追随者と非線形のバリュー投資家が株価の動きを形作り、相反する影響が系の進行とともに相互作用します。…

この予備分析では、平均回帰トレード戦略に向けて、オルンシュタイン–ウーレンベック過程でペア株式間のスプレッドをモデル化しています。この方法を、ローリングウィンドウでスプレッドの平均と標準偏差を推定する、より単純な方法と比較しています。比較ではシグナルの挙動とリスク調整後の運用成績の両方を扱っています。…

本論文は、ペア取引を含む統計的裁定で用いられる平均回帰スプレッドをモデル化する状態空間手法を開発します。観測されたスプレッドを隠れた状態のノイズを含む観測値として扱い、その状態をリアルタイムで推定して、一時的な市場の非効率性を特定します。従来のガウス線形状態空間モデルを拡張し、パラメータを時間とともに変化させることで、データ生成過程の変化に推定値を適応させます。…

本研究は、2010から2018までのエネルギー、金属、農産物にわたるインドの商品17銘柄の現物価格を使い、ペア戦略を検証します。訓練サンプルにヨハンセンの共和分検定を適用して長期的な関係を持つ商品ペアを選び、選定した各ペアの対数スプレッドを単一因子の確率的手法でモデル化します。…

本論文は、成行注文に基づく簡略化した非平衡価格形成モデルを用いて、売買スタイルが市場ダイナミクスに与える影響を調べます。分析の枠組みからは、二次の振動的な価格挙動が導かれます。バリュー投資だけで価格が推定価値に沿うとは限りません。一方、トレンドフォローは短期的なトレンドと長期的な振動を同時に生む可能性があります。両者を組み合わせると、線形パターンが弱い場合でも、好況と不況のサイクル、過剰で持続的なボラティリティ、ファットテールの価格変動が生じる可能性があります。…

本資料は、最大ドローダウンとその後の回復に基づく銘柄選択ルールを検証します。さまざまな株式市場で、これらの指標から構築したポートフォリオは、価格の方向を予測し、銘柄間のリターンの違いを捉えると報告されています。月次では、最大ドローダウンで順位付けした戦略が、累積リターンに基づく従来型を含む他の代替モメンタム・ポートフォリオを上回ります。週次では、回復に基づくルールが平均回帰の検出に最も有効な銘柄順位を付けており、異なる時間軸でモメンタムと逆張りの両方に応用できます。…

本資料は、広く観察されているレバレッジ効果が、一部資産のリターン分布にはなぜほとんど影響しないように見えるのかを検討します。レバレッジ効果とは、一般に資産リターンとボラティリティの変化との間に見られる負の関係です。提案されている説明は、平均回帰との相互作用です。レバレッジが大きく平均回帰が弱い場合はリターン分布への影響が最も強くなり、レバレッジが大きくても平均回帰が強ければ影響が弱まることがあります。著者らは、この相互作用を間接的に測る方法も提案しています。 実証分析では、S&P…

市場マイクロ構造ノイズがパラメーター推定に偏りをもたらす可能性がある、高頻度観測からの平均回帰価格ダイナミクスの推定を研究しています。ノイズを考慮し、不規則な間隔の観測にも対応するオルンシュタイン・ウーレンベック過程の最尤推定量を提案します。また、独立なガウス白色ノイズを伴うOU過程を等間隔で観測すると、ARMA(1,1)表現になることを示しています。…

ペアトレードに着想を得て、平均回帰する価格スプレッドを取引するタイミング手法を構築します。スプレッドをオルンシュタイン・ウーレンベック過程としてモデル化し、取引コストを含めてポジションの開始と終了を二重停止問題として定式化します。確率論的な分析から、取引のエントリーと決済に最適な価格区間を導きます。…

この研究では、US銘柄のポートフォリオを対象に、条件付きファクターモデルを用いた統計的アービトラージ手法を構築します。状態空間モデルでは、リターンをファクター値と、潜在的かつ時間変動するファクターリスクプレミアムのノイズを含む組み合わせとして扱います。オンラインのフィルタリングと予測でプレミアムを推定し、期待リターンを算出して実績リターンと比較します。大きな乖離は平均回帰の候補とみなされます。…

この文書は、相互作用する拡散過程の平均場モデルを分析しています。各構成要素は二安定ポテンシャルによる安定化力を持ち、システムの経験平均からも影響を受けます。ダイナミクスを形作るのは、内在的な安定化、外部からのランダムな摂動、協調の3要素です。協調は、各構成要素がシステム平均へ回帰する速度で表されます。分析には、その平均を通じて結合した拡散過程の大偏差理論を用いています。…

このノートは、平均回帰を定量的に扱い、ペアトレードから始めて、平均除去、回帰、加重回帰、制約付き最適化、ファクターモデルへと進みます。この流れを通じて、より一般的な手法を使って平均回帰戦略やポートフォリオを構築する方法を示します。…

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。…

本研究は、ペア株間の統計的裁定を対象とするモデルフリーの強化学習枠組みを提示しています。まず、スプレッドが平均回帰するまでの時間を示す経験的指標が最小になるよう資産係数を選び、平均回帰するスプレッドを構築します。これにより、固定されたモデル仮定に依存せず、観測された回帰時間を基準として用います。…

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。…

本論文は、US株式のポートフォリオ選択に深層学習を用いる手法を説明しています。残差型切替ネットワークは、一つのモジュールで市場環境を特定し、別のモジュールでモメンタムと反転を予測します。レジームの変化に応じて、二種類のシグナルを切り替えます。このアーキテクチャは、残差ネットワーク、ノイズの多い金融データで過学習を抑えることを意図した積層ブロック、予測強化を意図した注意機構を組み合わせています。…

この文書は、金融市場では数か月にわたってトレンドが続く一方、数年単位では平均回帰する傾向があると論じています。このパターンは、価格が本源的価値から大きく離れた後、数年かけて戻ることがあるという考えと整合すると説明しています。…

この論文では、ペアトレードを含む統計的裁定に使うため、原資産からポートフォリオを構築する方法を検討しています。投資レバレッジの制約のもとで、望ましい平均回帰性を持ちながら分散も抑えるポートフォリオを目指しています。…