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本論文は、オンチェーン、取引所、マイナーのデータを含むCryptoQuantのシグナルと大口投資家のアラート投稿が、翌日のビットコインのボラティリティ、特に極端な急上昇の予測に役立つかを検証します。Synthesizer Transformer予測モデルを提案し、既存手法と性能を比較します。著者らは、これらのデータを用いると極端なボラティリティの予測でモデルの成績が上がると報告していますが、説明には標本期間、資産市場の詳細、数値による比較結果がありません。…

本研究は、大口取引者が一定期間にわたって継続的に売買することが、マイノリティゲームの市場インパクトにどう影響するかを検討します。メタ注文は市場環境を変え、統計的裁定機会を生み、他の取引者に戦略の適応を促します。分析では、市場の情報効率性と大口注文の執行コストおよび影響の持続性を結び付けます。…

本論文は、ボラティリティモデルにおける課題を扱います。市場の引けから次の寄り付きまで日中の高頻度データが得られず、モデルが重要な夜間の動きを取りこぼす可能性があります。そこで、寄り付きから引けまでと引けから寄り付きまでの期間を別々の瞬時ボラティリティ過程で表すGARCH-Itôの枠組みを提案し、取引日の両方の時間帯を取り込みます。…

本稿では、リアルタイムの板情報を含む複雑な入力をアテンション機構で処理する、先物市場向けTransformerモデルFutureQuantを紹介します。単一の将来価格を予測するのではなく、価格の範囲とボラティリティを推定し、取引判断やリスク管理に役立つ分布予測を提示することを目指します。…

本研究は、アルゴリズム取引に関連する時間帯別の活動を明らかにするため、欧州暗号資産市場の高頻度データを分析します。リターン、取引高、ボラティリティの周期的なパターン、CRIX暗号資産指数とのリターン相関を調べます。また、時間に沿った市場統計をまとめ、日中の活動変化を記述します。…

本研究は、株価と利回りが逆方向に動くという見方と、中央銀行の金利変更がその後の株式市場の方向を予測する助けになるという見方の2つを検証します。サーマル・オプティマル・パス法を月次および週次のS&P 500、フェデラルファンド金利、短期から長期までの米国債利回りに適用し、従来の比較手法としてラグ付き相互相関も用います。 報告されたパターンは両方の見方に反し、株価と利回りは同じ方向に動き、S&P…

本論文は、金融資産間でポートフォリオを再配分するモデルフリーの強化学習フレームワークを提示します。独立した評価器のアンサンブル、過去のポートフォリオ比率の記憶、オンライン確率的バッチ学習、明示的な報酬関数を組み合わせています。フレームワークは畳み込み型、再帰型、長短期記憶型のニューラルネットワークで実装されています。…

本稿は、暗号資産の無期限スワップにおける建玉が、市場活動や流動性、取引所の潜在的なレバレッジとどう関係するかを説明します。未決済契約は最低担保要件を示す可能性があるため、取引所全体の建玉を集計し、準備金証明と比較することで、支払能力リスクの評価に役立つ場合があります。…

本研究は、高頻度の実現ボラティリティとビットコイン関連銘柄間の波及を分析し、USドル建てビットコインとテザー建てビットコインを比較します。Binanceのテザー証拠金無期限契約がボラティリティ波及の主な発生源であり、他の銘柄に大きなボラティリティを伝える一方、自らが受ける波及は比較的小さいと報告しています。…

本稿は、複数の平均回帰資産のポジション管理を検討し、平均回帰しない資産もポートフォリオに含められるかを分析します。べき型効用を持つ投資家のポジション管理を最適制御問題として定式化し、半明示的な解を示します。 この解を用いて、パラメータの誤指定が最適戦略に与える影響を調べ、得られるポジションの特性を導きます。提供された文章はモデルの仮定を詳述せず、実証テストや数値的なパフォーマンスも示していないため、実証済みの取引成果ではなく、理論的なポートフォリオ上の知見を示すものです。

本資料は、情報を持つ顧客と持たない顧客の両方を扱うブローカーを、無限期間の確率制御問題としてモデル化します。閉形式の最適取引戦略を導出し、その結果を用いて、モデルの各パラメータを個別に調整せず実運用を意図したアルゴリズムを提案します。…

本論文は、取引所の注文フローを用いて高頻度の価格方向をモデル化する、深層リカレントモデルを提案します。注文フローとは、価格形成に寄与する到着注文の流れを指します。中心的な問いは、ある市場局面で学習したモデルが、環境が大きく変化した後も有用かどうかです。…

本研究は、NYSEとNASDAQに上場する株式で、15分間に通常より大きな価格変動が起きた後の価格、取引量、ビッド・アスク・スプレッドを追跡します。事象後にこれらの市場指標がどう推移するか、特に急変の後に圧力が続くか、反転するかに注目します。…

PPO-HRAPは、近接方策最適化と市場局面から導いた目標エクスポージャーを組み合わせます。方策は市場の特徴とポートフォリオの状態を観測し、学習した行動を市場局面の目標と組み合わせます。報酬にはポートフォリオの対数リターン、VIXに応じたドローダウンの増加、目標エクスポージャーからの乖離、売買回転コストを反映します。この設計は、利益重視の方策が投資比率を高く保ち続ける傾向と、強いリスクペナルティが方策を過度に慎重にする傾向に対処し、利益への参加とドローダウン抑制の両立を目指します。…

本資料は、イールドカーブを用いた取引戦略から始まり、主要通貨ペアを対象とする複数ペア戦略へと展開する平均回帰アプローチを説明します。関連するマクロ経済変数の機械学習予測を取り入れ、取引シグナルを調整します。予測情報を使ってシグナルの重みを最適化し、テクニカル要因にマクロ経済の入力情報を加えます。…

本研究は、13年にわたる高解像度のUSD-JPY為替レートデータを検証します。為替変化の分布と相関に見られる統計的パターン、特に価格変動が直近の値動きの履歴に依存するかに注目します。条件付き確率密度を使い、約1分に相当すると説明される8ティックの尺度で、トレンドフォロー型のパターンを特定します。…

本研究は、トレーダーの識別情報やウォレットアドレスが公開データに含まれない中央集権型暗号資産取引所の現物取引記録から、一方向裁定（OWA）の可能性が高い一連の取引を特定する手法を示します。匿名化された取引から連続する取引を推定し、この活動の発生頻度や総取引量、利益を見積もれるようにします。…

本理論研究は、重複する情報に基づく複数の因果的なリスク運用方針を、統合情報の下で最適となる単一の自己金融ポートフォリオで実行できる条件を検討します。不完備な連続ブラウン市場において、シグナルに応じたエクスポージャーを取引可能なリスク方向へ射影し、予測可能なヒルベルト空間で表現します。分析では、実装誤差を、取引されない構造的反応、局所的な方針間の不整合、共有する取引ポートフォリオの歪みに分けます。重複する共通リスク方向を補正するため、融合作用素を導入します。…

本論文は、指数移動平均とMACDによるトレンド・モメンタムシグナルを、RSIとボリンジャーバンドによる平均回帰シグナルと組み合わせる株式取引システムを説明します。FinBERTによる金融センチメント推定を加え、XGBoostでシグナルを生成し、ボラティリティやリターンの状況に応じてエクスポージャーをフィルタリングまたは調整します。この設計は、市場局面が変化し、従来のトレンドフォローや平均回帰の手法が機能しにくくなる状況への適応を目指しています。…

本研究は、2016から2020までの標本期間に、ビットコイン、イーサリアム、リップルの日次ドル建てリターンが、ユーロ、日本円、S&P 500、MSCIワールド・インデックスに対して安定していたかを検証します。まず1か月未満のサイクルを除去し、フィルタリング後の日次リターンの関係を3つの方法で評価します。ピアソン相関、時間差を許容する動的時間伸縮法、ブラック–ショールズモデルが示唆する境界に基づく累積予測誤差検定です。…

本資料は、リターンを追求する強化学習エージェントと、バリア関数を用いたリスクコントローラーを組み合わせるポートフォリオ管理フレームワークを概説します。学習部分は利益につながる投資判断を探し、コントローラーは市場環境を監視して、特に下落局面で潜在損失へのエクスポージャーを抑えるようポートフォリオを調整します。2つの適応機構によってコントローラーの影響度を変え、上昇市場と下落市場に異なる対応を取れるようにします。…

本論文は、将来の価格方向を示す可能性がある金融時系列の短期パターンを見つけるフレームワークを提案します。過去の事例をクラスタリングし、有用性の低いものを除くことで、高品質で重複しないパターンを抽出します。情報量の代理指標として局所エントロピーを用い、過去の値動きが一方向に強く、局所エントロピーが低いパターンほど情報量が多いとみなします。また、買いと売りのパターンを均衡よく残すことも目指します。…

本研究は、産業を対象とするロングオンリーのトレンドフォロー戦略を再検討します。この戦略は、過去に高いリターンとリスク調整後パフォーマンスが報告されていました。実務上の実装方法や市場環境の変化を踏まえても、その結果が説得力を保つかを問います。戦略が米国財務省短期証券に依存する点、代替の待機資産配分、特定産業の除外を検証します。…

本資料は、非線形確率微分方程式に駆動されるフラクタル点過程に基づき、取引活動の確率モデルを提案します。取引のタイミングや頻度に関する統計的特徴を捉えることを目的に、金融市場の取引データにモデルを適合させています。取引を独立した事象として扱うのではなく、活動に持続的な構造があることを表現する方法として示されています。…