ナレッジライブラリ

この文書では、平均回帰取引の問題に深層強化学習を適用する方法を説明しています。多くの手法から選んだり、古典的な基礎からエージェントを構築したりする必要がある実務者に向けて、近年の強化学習手法を利用しやすくすることを目指しています。提案された実演では、もともと戦略ゲーム向けに開発された強化学習ライブラリを使い、金融上の意思決定に適用しています。…

この文書では、現実資産に連動するデジタルトークンを発行するための分散型プラットフォーム案、Exeumを提示しています。連動トークンは、基軸トークンを使ってユーザーがロングまたはショートのポジションを取るシステムを通じて取引される仮想資産によって裏付けられます。プラットフォームは、資産の交換レートを制御して連動を維持し、ペッグが崩れた際には裁定取引者が取引することを想定しています。また、このマーケットメイクの役割を分散化するため、統計的裁定ソフトウェアを配布する案も説明しています。…

この文書では、暗号資産アドレスの検知手法の開発と評価を支援するデータセット、Real-CATSを紹介しています。現実の報告で犯罪に関与すると特定されたアドレスと、取引所顧客に関連する良性のアドレスを組み合わせ、入手可能な実データが不足していた研究分野にラベル付きの例を提供します。…

この研究では、ビットコインの内部ネットワークデータと外部特徴量を用い、複数の機械学習モデルで日次の価格方向を予測しています。予測は、2021の第1四半期に収集された未使用データを使った取引戦略で評価されています。二値シグナルによるリターンは、3か月のテスト期間でバイ・アンド・ホールドに匹敵すると報告されています。…

この研究では、暗号資産リターンの主要なモメンタムファクターに関連する平均回帰に基づき、暗号資産の統計的裁定シグナルを提示しています。アルゴリズムの概要とソースコードを示していますが、利用可能な説明ではシグナルの構築方法、ポートフォリオのルール、取引頻度は明らかにされていません。…

PulseRedditは、大規模なReddit上の議論と高頻度の暗号資産市場統計を対応づけ、ソーシャル情報が短期取引に役立つかを調べます。本論文は、このデータを取り込むLLMベースのマルチエージェントシステムを評価し、その性能を従来のベースラインと比較します。…

本資料は、実現ボラティリティから少数の時変因子を抽出して資産ボラティリティを予測する、モデルに依存しない枠組みを説明します。この因子は、計算負荷を抑えながら資産間の連動性の変化を捉えることを目的としており、静的な因子負荷の限界と完全な多変量モデルの計算コストに対処します。市場全体と個別資産の動きを表すため、統計的手法やAIベースの予測手法に追加できます。…

本資料は、トレード戦略の開発と分単位の実行を分けるクオンツ取引向けマルチエージェントシステム、TiMiを紹介します。市場情報の解釈、取引ボットのプログラミング、数学的推論などの専門タスクを言語モデルに割り当てます。大まかな市場パターンから戦略の個別化へと進み、フィードバックループを用いて方針を改善し、実行に移します。…

この研究では、COVID-19パンデミックが株式市場と暗号資産市場の効率性に影響したかを検討します。ハースト指数を用いて価格リターン、絶対リターン、ボラティリティ増分を分析し、リターン系列のマルチフラクタル性も評価します。標本には複数の株価指数とボラティリティ指数のほか、ビットコインとイーサリアムが含まれます。…

この研究では、Coinbase Pro、Binance、Uniswap V2におけるビットコインとイーサのボラティリティおよび取引高の反復パターンを調べます。曜日、時間帯、各時間内の区間による違いを分析しています。著者らは、ボラティリティと取引高の両方に系統的な周期性があり、時間とともにパターンが強まったと報告しています。アルゴリズム取引の活動や先物市場の資金調達時刻との関連を示唆していますが、説明ではそれらを因果要因とは立証していません。…

確率密度関数に利用可能な数式表現がない場合に、一般化テンプド安定分布の7つのパラメータを推定する方法を提示する論文です。この制約により、直接の最尤推定は適しません。代わりに、分布の特性関数と分数フーリエ変換を組み合わせてパラメータを推定します。 この方法を、裾が厚いとされるビットコインとイーサリアムのリターン、および尖度が高いとされるS&P 500およびSPY…

本論文は、法定通貨担保型ステーブルコインのデペッグ時に、裁定取引者と個人トレーダーが一次市場と二次市場でどう相互作用するかをモデル化しています。動的なエージェントベース平均場ゲームにより、市場摩擦を均衡価格と純注文フローに結び付け、価格をペッグに戻す圧力の要因を特定し、市場インフラが不十分となる条件を評価します。…

本研究は、ビットコインのミキシングサービスが、取引やアドレスを通じた資金の流れをどのように見えにくくするかを扱っています。著者らは、ミキサーの活動追跡、ミキシング取引やミキサーアドレス、送信元・受信先アドレスの特定、さらに汚染された資金と浄化された資金とされるものの区別方法を説明しています。手法は、ミキシングサービスに関連する活動で観察された統計的パターンに基づいています。…

本研究は、暗号資産のリターン極値が資産の年齢や時価総額によって異なるかを調べています。7,000を超えるデジタル通貨を分析し、対象ポートフォリオの期間にわたるリターン分布の裾で、べき乗則の挙動を推定しています。報告された結果では裾に非対称性があり、多くの資産で大幅なプラス変動がマイナス変動より起こりやすく、裾指数は年齢、時価総額、またはその両方とともに変化することが多いとされています。…

本研究は、Fama–Frenchの株式ファクターがBitcoinの超過リターンや固有リスク特性の説明に役立つかを問います。異なる移動平均期間にわたってファクターの説明力を評価し、複数の統計手法を適用して、株式市場のファクターがBitcoinのシステミックリスクのモデル化に役立つ可能性を調べています。…

本研究は、リターンの相互予測可能性と技術的類似性という2種類のつながりを用いて、変化する暗号資産ネットワークを構築しています。両方の情報を考慮しながらコミュニティを推定するため、動的共変量支援スペクトラル・クラスタリングを適用しています。このネットワークは、リスクがどのように伝播し得るか、市場がどこで分断されているかを明らかにすることを目的としています。…

本論文は、テクニカル・シグナルとニュース・センチメントを組み合わせる動的な暗号資産ポートフォリオ手法を提案しています。モメンタムの表現には14日間の相対力指数と単純移動平均を用い、ニュースのセンチメントはVADERで分析して、Google Geminiで検証しています。統合したシグナルを、制約付き平均分散最適化の期待リターン推定に利用しています。…

本論文は、BitcoinとEthereumの関係分析およびEthereumリターンの予測に、次元削減手法を評価しています。データセットには対数リターンと追加の共変量を用いています。著者らはまず、2つの暗号資産の関連性を予備的に測る指標としてPearson相関を用い、続いて正準相関分析と主成分分析によりデータの次元を削減して、資産間の関係を調べています。…

本研究では、ビットコインのリターンとボラティリティが曜日や祝日前後で変化するかを調べています。非対称確率的ボラティリティモデルを、2013から2019までのビットコインデータに適用し、観察されたパターンを株式、通貨、金の特性と比較しています。また、ビットコインのフェデラルファンド金利への反応と、交換手段としての役割も検討しています。…

本論文は、中央集権型取引所に頼らず、異なる暗号資産間の取引を可能にすることを目指す分散型取引プロトコルを提示しています。中央集権型プラットフォームがもたらすセキュリティリスクと、別々のブロックチェーン上の資産を直接交換する難しさを、設計の動機として挙げています。提案された設計では、Ethereum上のスマートコントラクトが取引を調整します。…

本資料は、メイカー注文が約定する確率と、約定後のリターンとのトレードオフを検討しています。根拠となるのはBinanceのBitcoin無期限先物を対象にした実取引実験です。分析では、注文板の仕組み、キューのサイズと順位、即時から短期にわたる価格変化の持続性を考慮しています。約定確率と約定後リターンには負の関係があり、約定しやすい注文ほど、その後のリターンが不利になりやすいと報告しています。…

本資料は、ティック単位の市場データと定期的な予測シグナルを組み合わせた高頻度マーケットメイクの枠組みを示しています。深層強化学習を適用し、マーケットメイクの行動を決める際に、素早い注文単位の情報と頻度の低い予測の両方を活用します。大量のティックデータと複雑な市場環境のもとでは、単一の情報源から有効な流動性供給戦略を構築することが難しいという問題意識に基づいています。…

本研究は、ネットワークノードを介して取引を中継するオフチェーン決済システム、Bitcoin Lightning Networkの参加者が得る手数料収入を検討しています。ネットワークの維持に貢献する最大規模のルーティングノードに焦点を当て、ネットワークの集中が経済的に持続可能かを問います。分析では、参加者のリターンを推定するため、決済額、ルーティングアルゴリズム、トラフィック分布について仮定を置いています。…

本研究は、暗号資産のフォーク事象が親通貨であるビットコインに与える影響を調べます。修正指数型GARCHモデルを使い、ボラティリティ・クラスタリングとファットテールのリターン分布を考慮して、リターンとボラティリティの変化を分析します。モデルは市場動態も考慮しますが、資料には具体的な制御変数や推定の詳細がありません。…