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334件の資料
このノートブックでは、日次ETFリターンを使い、GARCHモデルがボラティリティ・クラスタリングを捉えて、取引日ごとの特徴量に変換する方法を説明します。まず、視覚的な診断とARCH-LM検定により、二乗リターンが自身の過去の値に依存するかを評価します。続いて、GARCH(1,1)モデルで直近ショックの影響と過去の分散推定値の持続性を分け、パラメーターの合計からショックの減衰速度を判断します。モデル適合のためにリターンはパーセント表示し、ボラティリティは1取引日あたりの標準偏差として解釈して、必要に応じて年率換算し…
このケーススタディでは、S&P…
このノートブックでは、S&P 500株のアット・ザ・マネーのショート・ストラドルについて、将来リターンのラベルを作成しています。日次パネル上の名目30日ストラドルは、セッションごとに異なる契約を表すため、価格系列を単純にずらすと異なる金融商品が混在します。その代わりに、ラベルは実際に建てたコールとプットの個別契約を追跡し、その後の価格または決済価値を取得して、各取引に有効なエントリーと決済のデータがあるか確認します。また、満期保有リターンを主要指標とし、デルタヘッジ型を含む固定期間の診断指標と区別しています。…
この研究は、投資機会が確率的ファクターに依存する不完備市場において、べき効用を持つ投資家の無限期間の投資と消費を扱います。有限状態ファクターと伊藤拡散過程でモデル化したファクターの両方を対象とし、動的ポートフォリオ選択をハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式の解と結び付けています。…
このノートブックでは、隠れマルコフモデルがリターンと直近のボラティリティから、観測されない市場状態を推定する方法を説明します。まず、ストレス相場を判定するボラティリティ指数の閾値と、トレンドを判定する長期移動平均に対する価格という、シンプルな比較ルールを設定します。2状態の例でフォワードアルゴリズムを示し、当該セッションまでに得られる観測値を使って状態確率を更新します。…
このノートブックでは、永久先物のプレミアムのzスコアが、その後8時間のリターンと関連するかを、処置前の6つの統制変数で調整してダブル機械学習により推定します。高ボラティリティと低ボラティリティのレジームで別々にフィットし、処置とレジームの交互作用も使って効果を比較します。データは複数銘柄のパネル形式で構成されているため、クロスフィッティング、エンバーゴの適用、Driscoll–Kraay標準誤差の計算では、各タイムスタンプを1つの意思決定期間として扱います。…
このノートブックでは、バリュー・アット・リスク（VaR）と期待ショートフォール（ES）を目標とする金融リターン・シナリオ生成手法、Tail-GANを説明します。微分可能なソートを使い、分位点推定を通じて勾配を伝播させ、VaRとESの関係を定める制約へリスク推定値を射影します。ETFリターンをローリング・シナリオにまとめ、ランダムなロング・ショートのポートフォリオウェイトと組み合わせてPnLの例を作ります。スケーリングも重要です。入力値を生成器の出力クリップ範囲内に写像し、極端な観測値も表現できるようにします。…
このケーススタディでは、アット・ザ・マネーのショートストラドルを対象に、満期までのリターンを予測する勾配ブースティングモデルを比較します。木の複雑さと、二乗誤差、絶対誤差、Huber損失という3つの適合目的を変えて評価します。ボラティリティイベントがあった年を含む2つの期間でウォークフォワード検証を行い、予測を情報係数（IC）で評価します。各ブースティング段階で独自の予測を生成するため、チェックポイントは別々のモデル候補として扱います。…
この設定では、S&P 500構成銘柄を対象に、週次のアット・ザ・マネー・ストラドル売りを検証します。ポジションは金曜日に建て、満期に向けて保有し、オプションのデルタ変化に応じて日次で株式ヘッジを行います。ポートフォリオでは期間が重複するコホートに資本を分散し、主な評価指標を満期までのリターンとします。時系列順の学習、検証、ホールドアウト期間に加え、複数のポートフォリオ配分方法と、分散リスクプレミアムがリターンを説明できるかの分析を用いて評価します。…
この文書は、従来の時系列分析では金融リターンがランダムに近く見えても、現代的な多変量統計によって検出できるパターンが含まれる可能性があると論じています。核物理学で用いられる手法に着想を得た分析を、ユーロ先物の高頻度価格変動に適用しています。特定された要素はボラティリティの範囲によって変化するトレンドフォロー挙動であり、関連条件を符号化するために売買システムを使用しています。…
この研究は、ローリングウィンドウを用いて日次ビットコインリターンを分析し、市場特性の変化に伴うボラティリティの非対称性とマルチフラクタル特性を追跡します。反転したボラティリティ非対称性が報告され、その強さは時間とともに変化し、最近では小さくなっています。この非対称性は、より高頻度のリターンにも見られます。尖度、歪度、平均リターン、系列相関、マルチフラクタル度など、その他の分布や依存性の指標も時間とともに変化するとされています。…
この論文は、ビットコインのリターンとボラティリティがGoogleトレンド上の検索関心とどう関係するかを調べます。暗号資産に特化した検索関心と、Googleの検索データから作成した広範な不確実性指標を区別しています。報告された結果では、ビットコインと一般的な不確実性指標との関係は確認されていません。一方、暗号資産に特化した検索関心は、ビットコイン市場の活動と関連しています。…
この文書は、市場で観測された範囲を超える権利行使価格において、インプライド・ボラティリティの外挿がデュピール局所ボラティリティの推定値に与える影響に焦点を当てています。一般的な実装ではまず、インプライド・ボラティリティ曲面を滑らかに表現する近似を当てはめ、次に対応するコール価格曲面から局所ボラティリティを導きます。市場データが極端な権利行使価格の領域をカバーしていないため、その領域まで曲面を拡張する必要があり、その選択がモデルの挙動に影響する可能性があります。…
この論文は、リスクプレミアム戦略の超過リターンと非対称なテールリスクの関係を調べます。歪度の新たな定義を導入し、リスクプレミアムはテールリスクの歪度と強く関連する一方、ボラティリティとはほとんど関係しないと報告しています。株式、ファマ・フレンチ、外国為替のキャリー、ショート・ボラティリティ、債券、クレジットの各戦略では、シャープレシオと負の歪度の間におおむね線形の関係があるとしています。…
この文書は、ボラティリティが時間とともにどの程度滑らかに変化するかを、近年の高頻度データで調べています。さまざまな妥当な時間スケールで、対数ボラティリティが非常に低いハースト指数を持つ分数ブラウン運動におおむね従うと報告しています。これに基づき、著者らは指数が2分の1未満の分数確率ボラティリティの枠組みを採用し、これをラフFSVと呼んでいます。…
この研究は、市場が不完備で、情報構造が任意であり、資産価格のボラティリティが誤特定されている場合の平均分散ヘッジを扱っています。偶発請求権をヘッジするロバストな売買戦略を説明し、資産価格を多次元連続半マルチンゲールとしてモデル化しています。また、この手法では、微小ノイズを含む拡散過程のドリフトにある未知の多次元パラメータについて、最適なロバスト推定量を構築します。…
この文書は、有限期間までの現物価格とオプション価格のシミュレーション経路を対象に、リスク中立測度を学習する数値手法を概説しています。設定には凸な取引コストと凸な取引制約が含まれます。学習されるのは最小エントロピー・マルチンゲール測度で、オプション価格の市場シミュレーターを訓練した後に得られます。この測度は、確率的インプライドボラティリティのモデリング、リスク中立価格評価、ディープヘッジに活用できます。…
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。…
この研究は、2018 US通商戦争期の6業種の株式について、高頻度の注文系列をモデル化しています。一次の時間斉次離散時間マルコフ連鎖を用い、カイ二乗検定でマルコフ性の仮定を確認し、最尤法で遷移確率を推定しています。ヒートマップとそこから導いた連鎖統計量を使い、ボラティリティの高い日と低い日の注文行動を比較しています。…
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。…
本資料は、適応的で帰納的に合理的なエージェントの行動が、単純化された市場のボラティリティに与える影響を検討しています。こうしたモデル市場で過剰なボラティリティが生じる要因を二つ特定しています。一つは、エージェントが価格受容者として行動するため、自らのマーケットインパクトを考慮しないことです。もう一つは、反応が過剰になる可能性です。著者らは公開情報のないモデルでこれらの仕組みを詳しく論じ、より一般的なケースについて臨界学習率を導出しています。…
本資料は、高頻度金融データ向けに、サブサンプリングを用いた象限相関推定量を紹介しています。ボラティリティが時間とともに変化する際の相関測定の難しさを扱います。標準的な象限推定量はボラティリティの変動に頑健ですが、ガウスサンプリングでは効率が低くなる可能性があります。提案する変法は、符号情報とサブサンプリングを用い、頑健性と計算の簡便さを保ちながら効率を高めます。サンプリング期間を除けば平滑化パラメーターが不要で、大規模な横断面分析に役立つ可能性があります。…
本論文は、スポットボラティリティが急変しても頑健性を保つよう設計された、スパースな高頻度ボラティリティ推定量を開発しています。提案する推定量は既存の手法にℓ1ペナルティを適用し、ボラティリティ測定の基本的な手法群であるパワー変動推定量に焦点を当てています。著者らは、観測されない基礎ボラティリティと変化点の位置の両方を推定する整合性を証明し、特定の推定量についてミニマックスレートを達成しています。…