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この論文は、暗号資産取引における深層強化学習（DRL）のバックテスト過剰適合を仮説検定の問題として扱っています。DRLエージェントを学習させ、各エージェントの過剰適合確率を推定し、過剰適合と判定されたエージェントを棄却します。目的は、過去データでの検証による偽陽性を減らし、選択した戦略がバックテスト後も良好に機能する可能性を高めることです。

この研究では、専門家の判断に基づくことが多いファンダメンタル株価収益率の推定を、動的ベイジアンネットワークで形式化しています。推定されたPE倍率は、人間の投資判断を支援したり、自動取引システムへの入力として使用したりすることを想定しています。著者らは提案するネットワークについて、前向き・後ろ向き推論と期待値最大化の手順を導出し、その構造をボラティリティに関する行動ファイナンスの解釈と結び付けています。…

この論文は、株価指数の過去の変動率を推定する内在的エントロピーモデルを提示しています。日次の始値、高値、安値、終値だけに基づく推定手法とは異なり、提案手法は取引出来高も取り入れます。期間中の総出来高に占める各日の出来高の割合を日々の価格水準と結び付け、その割合を当該価格水準に対する市場の信認の指標とみなすことで、先行する日中モデルを応用しています。…

この論文は、裁定機会のない価格過程と、統計実験におけるフィルター付き尤度過程との関係を示しています。オプションを統計的検定として解釈する方法を説明し、一部のオプション価格を検定力で表します。この枠組みは、金融価格理論とル・カムが発展させた尤度理論の手法を結び付けます。…

移動平均取引ルールに基づく株価動学モデルを分析した論文です。トレンド追随と逆張りの需要の相互作用が価格のカオス的な挙動を生むとし、発散、カオス、振動が生じるパラメータ範囲を示しています。モデルには無限個の均衡点があり、すべて不安定だと報告されています。また、モデルのパラメータによるリアプノフ指数を導出し、価格がカオス的な場合のリターン変動率も調べています。…

本研究は、目に見える取引行動が暗号資産市場のその後の活動に影響するかを実験的に検証します。研究者らは6か月にわたり217種類の暗号資産で低コスト取引を行うボットを稼働させ、10万回を超える取引を実施しました。個々の買い行動の後、介入そのものの数百倍に当たる買い側活動の短期的な増加が続いたと報告しています。…

本論文は、原資産の共分散構造を正確に把握できない投資家のポートフォリオ選択を扱います。適切な許容共分散構造のクラス全体で、漸近成長率を頑健に最大化する戦略を目指します。つまり、共分散推定値を確実に既知とはみなせない場合の投資先選択に焦点を当てています。…

本論文は、ジャンプを含む金融モデルで用いられる多次元の非局所偏微分積分方程式（PIDE）を研究します。抽象的な半線形放物型方程式の理論を適用し、ベッセルポテンシャル空間における解の存在と一意性を確立します。従来の1空間次元の結果を多次元に拡張し、ゼロ近傍および無限遠での増大条件を満たす広範なレヴィ測度を扱います。…

Bitcoin-NGでは、各エポックはキーブロックに続く複数のマイクロブロックで構成されます。取引手数料の分配ルールは、現在と次のリーダーに手数料を分配します。本資料は、従来のインセンティブ分析では、より持続的な敵対的戦略や、高額な取引が現れた際にマイニング行動が変わる可能性が見落とされていると論じます。…

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。…

本研究は、平均回帰が速くボラティリティ・オブ・ボラティリティが大きい平均回帰型Hestonモデルを通じて、ラフボラティリティとジャンプモデルを結び付けます。ハイパーラフHeston仕様から出発し、1次元のマルコフ近似族を構築します。時間尺度パラメータが平均回帰速度とそれに伴うボラティリティの挙動を制御し、Hurstパラメータが元の区間を超える値を取ることも認めます。…

本論文は、暗号資産取引の強化学習による意思決定に因果分析を取り入れることを目的とした枠組み、CausalReinforceNetを紹介します。ベイズ法と動的ベイジアンネットワークの手法を強化学習と組み合わせ、エージェントが取引を選ぶ際に市場の関係性を推論できるようにすることを目指します。Binance Coin、Ethereum、Litecoin、Ripple、Tetherにこの枠組みを適用します。…

本論文は、簡略化した金融の例、数学的定式化、確率的グラフィカルモデルによる表現を通じてカルマンフィルターを解説します。グラフィカルな見方でカルマンフィルターと隠れマルコフモデルを結び付け、拡張カルマンフィルターの推論手法を説明します。また、金融市場の変化する動態をこれらのモデルでどう表せるかも検討します。…

この理論的な市場ミクロ構造モデルは、非対称情報のもとで取引する合理的エージェントの均衡行動から、線形の価格インパクトを導きます。ファンダメンタル情報が明らかになる最終時点を取り除くことでKyleモデルを一般化し、情報に基づく取引とノイズによる取引を維持しながら、市場を定常的に扱えるようにします。…

本資料は、価格の速度と加速度から市場の動きを確率的に分類する方法を提案します。ランダムウォークからの乖離を、加速度と速度を比較するフルード数と、学習期間で尺度化した予測期間という2つの無次元量で表します。このシナリオ枠組みは、価格単位の変化に左右されず、同じ価格履歴から複数の経路があり得ることを考慮するよう設計されています。…

本研究は、ビットコインの実現分散について確率予測を行い、点予測にとどまらず、条件付き分位点を推定してボラティリティの起こり得る結果の不確実性を表します。HAR、GARCH、ARFIMAなどの統計モデルによる予測と機械学習手法による予測を組み合わせ、基礎モデルの予測に確率的スタッキング手法を適用します。…

この研究は、主要取引所で使われる仕組みである連続ダブルオークションにおける投資家行動の確率的な板モデルを構築しています。群集行動を2種類表現しています。投資家が最近の価格トレンドに追随する注文を出す場合と、トレンドに逆らう注文を出す場合です。著者らはシミュレーションによる価格系列を使って、一方向に続く価格変動の幅を調べ、異なる行動モデルが生む累積分布を比較しています。…

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。…

この論文は、保険会社の再保険と配当に関する共同意思決定を確率制御問題として定式化しています。リスク過程はブラウン運動に従い、内生的な局面転換によってドリフトとボラティリティが変化します。配当支払いには固定取引コストがかかり、保険会社の準備金が枯渇するまで、コスト控除後の割引配当期待値を最大化することを目的としています。…

この論文は、競合企業の目標ポジションサイズや市場インパクトモデルといった重要な戦略情報が分からない状況で、企業がどのように取引ポジションを構築すべきかを研究しています。企業ごとの不確実性や異なる信念をベイズゲームの枠組みで扱い、競争的取引均衡の分析を拡張しています。市場状況や競合の行動に関する見方が、各企業の最適な取引判断をどう左右するかを分析しています。…

この論文は、規制当局への開示で報告される米国マイクロキャップ企業の公開市場でのインサイダー買いが、その後の異常リターンの予測に役立つかを検証しています。2018から2024までの期間に、発行体1,343社による購入17,237件を分析しています。時価総額の範囲は30百万ドルから500百万ドルです。勾配ブースティングモデルは、インサイダーの特性、過去の取引行動、開示時点で得られる市場状況を使用します。保留した2024年のデータでは、分類器のAUCは0.70です。選択した閾値における適合率は0.38、再現率は0.69…

この研究は、ファクター・アルファの減衰を双曲線型としてモデル化し、ゲーム理論に基づく均衡モデルからその形を導き、線形型や指数型と比較しています。検証には1963から2024までの8つのファーマ＝フレンチ・ファクターを用いています。著者らによると、報告された検証では双曲線型は、バリューやクオリティのような判断ベースのファクターより、モメンタムやリバーサルのような機械的ファクターによく適合しました。また、2015以降に混雑が加速した証拠を見いだしています。一方、アウト・オブ・サンプル検証では、モデルは残存するアルファ…

この文書は、ドリフト係数とボラティリティ係数が区分的に一定となる連続時間の局所ボラティリティモデルを提示しています。価格の閾値を境にダイナミクスが局面間で切り替わり、価格低下に伴ってボラティリティが上昇するレバレッジ効果と平均回帰的な挙動の両方を表現できます。この手法は、自己励起型閾値自己回帰モデルの連続時間版として説明されています。 係数と閾値を推定する手順が提案されています。複数の期間にわたるNYSEおよびS&P…