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この論文は、異なる期間で運用するトレンドシステムが、コモディティ・トレーディング・アドバイザー（CTA）のリターンにどう寄与するかを検討します。リターンを短期トレンド、長期トレンド、市場ベータの各要素に動的に分解するベイズグラフィカルモデルを提案しています。トレンドフォローを単一で一様なエクスポージャーとして扱うのではなく、短期と長期のシグナルがCTA戦略内でどう相互作用するかを調べる方法となります。…

リターンの相互予測可能性と技術的類似性という2種類の情報を使い、時間変化する暗号資産ネットワークを構築しています。ネットワークの変化に応じてグループ、すなわちコミュニティを推定するため、動的な共変量支援スペクトルクラスタリングを適用しています。分析では、これらのコミュニティをリスク伝播や市場の区分を理解するうえで有用なものとして扱っています。…

この論文は、統計検定の検出力が低い場合があることや、アルファ統計量が適切な規律なしに使われうることを背景に、資産価格モデルを比較する距離ベースの指標を提案します。提案指標は、アルファの二乗と標準誤差の二乗を合わせて平方根を取り、推定された価格の誤りと不確実性の両方を考慮する単一の診断指標を提供します。…

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。…

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。…

この文書はエップス効果を紹介しています。関連資産のリターン間の相関は、一般にリターンの時間間隔が長くなるほど上昇します。続いて、外国為替市場と暗号資産市場でこのパターンから逸脱する例を説明しています。具体的には、特定の時間間隔でEUR/USDとBTC/USDのリターン間の相互相関が局所的に鋭いピークを示すという観測です。著者らは、この特徴が短期モメンタムトレーダーの存在を示す可能性があると解釈しています。…

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。…

MacroHFTは、暗号資産の分単位取引に向けた強化学習手法です。既存手法に関する2つの課題に取り組んでいます。エージェントは過学習して金融環境に方策を適応できないことがあり、単一エージェントの判断は市場環境が急変すると偏る可能性があります。この手法では、トレンドやボラティリティなどの市場指標を使ってデータを整理し、複数の専門化したサブエージェントを訓練します。それぞれのアダプターが、現在の環境に合わせて行動を調整します。…

この研究は、NASDAQ Biotechnology Indexの日次リターンに曜日パターンがあるかを、January 2002からDecember 2015までの16年間について検証しています。月曜日のリターンが最も低く、水曜、木曜、金曜のリターンは月曜日と比べて有意に高かったと報告しています。また、非対称GARCH過程を適用し、市場リスク調整後リターンを検討しています。…

エージェント間で群集行動が同期する一般モデルを提案し、集団行動が自己強化される仕組みを説明しています。同期の度合いを表す秩序変数を導入し、その指標を反応状態にあるエージェントの割合と関連付けています。また、同期を促すうえで、最も活動的でボラティリティの高いエージェントが重要な役割を果たすとしています。…

ファクターモメンタムに、株式モメンタムを超えるリターン情報が含まれるかを検討しています。先行研究で報告された72個のファクターを用い、まず方向性および横断面の両方のファクターモメンタムについて、既報の証拠を再現しています。次に、株式モメンタムとファクターエクスポージャーを調整するスパニング検定を適用し、ファクターモメンタムが独立した効果として残るかを評価しています。…

この研究は、大規模言語モデルが企業ニュースを使ってクロスセクショナル・モメンタム戦略を改善できるかを検証しています。S&P 500構成銘柄の日次リターンと高頻度ニュースを組み合わせ、最近のニュースが株価の過去の値動きの継続を裏づけるか、ChatGPTに判定させます。そのスコアは、ポートフォリオに含める銘柄とポジションのウェイトに影響します。…

この論文は、日中の価格と取引量データから構成した4つの要因を、翌日リターンの説明または予測に用いることを提案しています。各要因は、規模、ボラティリティ、モメンタム、流動性を短期視点で捉えるものです。著者らは、バリューやグロースなどの長期ファンダメンタル指標には翌日リターンの予測力がないと論じ、これらを除外しています。…

本研究は、商品、通貨、株価指数、債券を対象に、異例に長い過去期間のトレンドフォローを検証します。1960以降の先物系列と、商品および指数について1800まで遡る現物系列を使用します。市場全体の上昇傾向を考慮した後も、統計的に有意な超過リターンが報告され、その効果は時期と資産クラスをまたいで安定しているように見られます。…

本論文は、従来のトレンドフォローとモメンタム戦略が過去の価格動向に依存しており、市場環境が変わると限界がある可能性を論じています。資産運用の判断に役立てることを目的に、人工知能と機械学習を使って将来の市場トレンドを予測する方法を提案しています。…

この研究は、エージェントベースモデルを用いて、局所的な模倣と遅い情報伝達が、中国のA株市場でモメンタムとその後の反転を同時に生み出す仕組みを調べています。投資家は将来価格についてさまざまな見方を持ち、買い、売り、取引しない選択を行い、近隣の投資家に応じて行動を変えます。モデルでは複数の格子構造とランダムネットワーク構造を検証し、別の拡散過程で時間の経過に伴う情報到達を表現しています。…

取引高を乗法的な要因として組み込む、モメンタム型テクニカル分析の一般化手法を概説しています。この一般化指標を用いる戦略と古典的なテクニカル分析に基づく戦略を比較し、通常のモメンタムシグナルと並べて取引高の役割を検討することを提案しています。…

この文書は、異質なエージェントが単一資産を取引する連続時間モデルを説明しています。二階の動学によって、投資判断から取引までの遅れを表します。モデルには、価値に基づく平均回帰、投機的または逆張りの取引、市場摩擦、ファンダメンタル価値の不確実性、モメンタム効果、誤価格に対する規制上の制約が含まれます。モデルから均衡状態、持続的な価格慣行、循環的な動きが生じます。どのレジームになるかは、バリュー戦略とモメンタム戦略のバランス、ファンダメンタルズの不確実性、規制の程度によって異なります。確率的な価格経路はレジーム間を自発…

本研究では、ハースト指数を使って時系列をトレンド型か平均回帰型かに分類し、その性質に合う戦略を選びます。トレンドがある状況にはモメンタムを、価格が平均回帰を示す場合には平均回帰戦略を対応させます。どちらか一方を常に使うのではなく、市場レジームの推定に応じて戦略を選ぶのが中心的な考え方です。…

本論文は、異なる戦略、情報、資産保有を持つ大規模言語モデルが競争する模擬株式市場を説明します。市場には、継続的な注文板、成行注文と指値注文、一部約定、配当、均衡価格での清算が含まれます。エージェントは、構造化された取引判断と自然言語による推論を出力します。実験では、モデルにバリュー投資家、モメンタムトレーダー、マーケットメーカーなどの役割を与えました。模擬結果には、価格発見、バブル、反応不足、戦略的な流動性提供が含まれます。…

この文書では、モメンタム・リスクテイクを短期的な株式ボラティリティのリアルタイム管理として捉えています。提案システムは、ニュースが株価に与える影響の理論を、投資期間ごとの期待リターンを示す離散的な表に変換し、その表を自動売買の判断に用います。また、機械学習、確率過程、分数ブラウン運動、市場を超えた意思決定との関連も説明しています。…

本論文は、異なる戦略を用いる投資家グループが複数資産を取引するモデルを構築します。一部の投資家はトレンドを追い、他はファンダメンタル価値に基づいて判断します。このモデルは、行動ファイナンスの枠組みを拡張し、現金と株式の有限性、購入判断における資産間の非対称なつながり、投資家グループ間の富の移転を表現します。価格、保有量、現金、センチメントを常微分方程式で記述し、関連する変数の正値性と有界性を示します。…

平均回帰型レジームとモメンタム型レジームの転換を、緩慢分岐と急速分岐という2つの非線形メカニズムから検討しています。緩慢なケースでは、制御パラメータの変化に伴って安定性が失われるまで遅れが生じ、その前に平衡状態が変化します。著者らは、先行指標の候補としてマルコフ連鎖の拡散に基づく単一の秩序パラメータを導入しています。急速なケースでは、安定平衡点と不安定平衡点が合流し、状態変化の前に危機直前の範囲が圧縮されます。拡散時間のスケーリングを警告シグナルとして提示しています。…

本論文は、暗号資産の短期価格予測に適応型Temporal Fusion Transformerを提案しています。非定常性と急激な価格変動に対処するため、先行する最安値からの上昇幅がしきい値を超える点で終わる、長さが可変の部分系列にデータを分割します。これにより、ノイズの一部を除きながら意味のある上昇局面を特定することを目指します。ある区間の末尾にある固定長パターンを使って次の区間のカテゴリーを決め、先行する条件ごとにその後の価格経路を分類します。…