ナレッジライブラリ

この文書は、時間とともに変化する相関行列を推定するベイズ手法を提示しています。低ランク因子モデルで依存関係を表し、局所適応的な正則化のために動的縮小事前分布を持つ潜在状態を用い、因子確率的ボラティリティで観測誤差をモデル化します。この手法は、変化する推定値の不確実性を定量化しながら、構造変化に対応するよう設計されています。…

この研究は、確率的割引因子の枠組みにおけるポートフォリオ最適化に用いる市場状態表現を学習する、検索拡張型拡散モデルRADARを提案しています。その背景には、市場のレジームが変化すること、価格やニュースなどの金融入力にノイズが含まれること、従来の拡散モデルが状態ごとの不確実性の変化を反映しない一様なガウスノイズを課す可能性があることがあります。…

Tail-GANは、高次元のマルチアセット・ポートフォリオについて、分布の裾における損失に重点を置きながら、現実的な同時価格変動をシミュレーションするデータ駆動型シナリオ生成器です。Value-at-RiskとExpected Shortfallの同時識別可能性を利用し、これらのリスク特性を保持するよう敵対的生成ネットワークを学習させます。想定される用途には、シミュレーションした市場シナリオの下で静的および動的なトレード戦略を評価することが含まれます。…

この論文は、連続時間の確率的ポートフォリオ理論における枠組み、関数生成ポートフォリオを拡張しています。標準的な定式化では、生成関数が確率積分を使わない経路ごとのマスター方程式を通じて、パッシブなベンチマークに対するポートフォリオリターンを記述します。この論文は二つの点で枠組みを広げています。基準となるニュメレールを任意の厳密に正の富過程にでき、生成関数は補助的な連続経路・有限変動過程に応じて動的に変化できます。…

この論文は、米国の卸電力市場における仮想入札について、リスク制約付きポートフォリオ最適化手法を提示しています。市場清算によって生じる依存関係を利用し、リカレントニューラルネットワークで時間帯間の地点別限界価格スプレッドを予測します。制約付き勾配ブースティング木で、ネット仮想入札に対するスプレッドの反応をモデル化し、ポジション自体が価格に与え得る影響を戦略に考慮させています。…

この文書では、選択したペア間の重複を抑えるペアトレードのポートフォリオ構築手法を提示しています。資産をグラフのノード、共和分関係にある候補ペアを重み付きエッジとして表し、エッジの重みは共和分の強さを示します。最大重みマッチングでポートフォリオを選び、強いペアを採用しつつ、各資産が一つのペアだけに含まれるようにします。これにより、共和分だけでペアを選ぶ場合に複数のペアが同じ資産を再利用し、リスクが集中するという問題に対処します。 著者らは、2017から2023までのS&P…

この論文は、証券の追加や投資制約の緩和によって、プロスペクト理論に基づいて成果を評価する投資家の投資機会が広がるかを検定する方法を開発しています。サブサンプリングと線形計画法を用いて、入れ子になったポートフォリオ集合間のプロスペクト・スパンニング検定を定式化しています。…

この文書は、均等加重株式ポートフォリオと時価総額加重株式ポートフォリオの間で配分を切り替えるアクティブ戦略を説明しています。均等加重は長期にわたり上回ることが多かった一方、市場集中度と相関が高まる局面では劣後する可能性があることが、その動機です。確率ポートフォリオ理論を用いてこのレジーム依存性を捉え、確率的な多様性・分散モデルでポートフォリオ配分の予測を行います。…

この論文は、ある先物市場のモメンタム情報が、他市場のモメンタム予測に役立つかを調べています。商品、株式、債券、通貨の連続取引される契約64本について、価格から得たモメンタム特徴量を用いてネットワークを構築します。事前に企業間のつながりやその他の経済関係を指定する必要はありません。…

本資料は、対数最適ポートフォリオ問題を解くデータ駆動型のスライディングウィンドウ手法について説明します。ポートフォリオのウェイトを一つに固定するのではなく、時間とともに変化するウェイトを生成します。データの移動窓を使って配分を適応させる方法ですが、窓の長さ、推定手順、ウェイトを更新する頻度は説明されていません。…

本資料は、ネットワーク・モメンタムの機械学習フレームワークであるL2GMOMを紹介します。ネットワーク・モメンタムは、資産間の関係を使って将来リターンの予測を支援します。提案するフレームワークは、まずネットワークを構築し、その後別工程でポートフォリオを最適化するのではなく、金融ネットワークと売買シグナルを同時に学習します。ニューラルネットワークの構造はアルゴリズム・アンローリングに基づき、解釈可能とされています。負のシャープレシオを含む、さまざまなポートフォリオ成績の目的関数を利用できます。…

本論文は、統計的裁定におけるポートフォリオ構築の課題を扱います。多数のペアから得られるシグナルは互いに矛盾することがあり、多数の証券にまたがる機会を組み合わせるのが難しくなります。証券間の選好関係をグラフで表現し、その構造を使って矛盾するペア取引シグナルを調整し、統合ポートフォリオを構築する方法を提案します。 報告された実験では、S&P…

期待資産リターンが不確実な場合のポートフォリオ成長最適化を研究しています。資産価格が確率的ファクターに依存する、不完備かつ高次元の市場を対象とします。ドリフトを完全に固定する代わりに、共通するボラティリティ構造、長期の同時分布、エルゴード性条件を含む、指定されたファクターダイナミクスによって許容モデルを制約します。…

この論文は、ベイズ共和分ベクトル自己回帰モデルのための適応型行列変量マルコフ連鎖モンテカルロ法を開発します。グリッディ・ギブスサンプリングを自動適応メトロポリス法に置き換え、相関するパラメーターブロックを持つ高次元システムでも、事後分布の推定を実用的に行えるようにすることを目指します。モデルでは共和分ランクも未知とし、ベイズ事後分布とベイズファクター分析を通じて、ランクとモデルパラメーターを同時に推定します。…

取引所における通貨ペアの選択を最適化問題として扱います。取引所は運用の複雑さを抑えながら、すべての通貨を取引可能にし、流動性の高いペアを優先する必要があります。考えられるペアの大半は取引量が観測されないため、提案手法ではまず正則化付き切り詰め固有値分解で欠損値を推定します。次に、すべての通貨が取引可能な状態を保つ連結性制約の下、ヒューリスティックによる誘導と枝刈りを用いた分枝限定法でペアを選びます。…

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、1日を超える保有期間におけるポートフォリオのボラティリティと資産リスク寄与度の推定方法を検討します。一般的な平方根時間則による尺度調整は、リターンに系列相関がないことを仮定します。この仮定の下では、ボラティリティ寄与度も同様に尺度調整できます。…

このノートは、平均回帰を定量的に扱い、ペアトレードから始めて、平均除去、回帰、加重回帰、制約付き最適化、ファクターモデルへと進みます。この流れを通じて、より一般的な手法を使って平均回帰戦略やポートフォリオを構築する方法を示します。…

この文書は、安全資産一つとリスク資産一つからなる市場で、比例取引コストがレバレッジ投資をどう制約するかを検討しています。平均ボラティリティ水準を維持しながら長期リターンの最大化を目指す戦略を取り上げ、レバレッジを高めるとリバランス費用が増加する仕組みを説明しています。…

本論文は、市場の異常を考慮しながら中期の株価を予測することを目的とした深層学習モデル、Mid-LSTMを提案しています。市場トレンドを隠れ状態として表現します。説明されている手法ではまず、隠れ状態とCAPMを組み込んだ中期ARMAモデルを定式化し、次にLSTM、隠れマルコフモデル、線形回帰ネットワークを組み合わせます。予測誤差の累積を抑え、株価に関連する要因を説明することを目指しています。 S&P…

本論文は、トレンドフォローシグナルを軸とするポートフォリオの枠組みを構築しています。自己相関モデルをトレンドとリスクプレミアムの共分散と組み合わせ、トレンド共分散行列のモデルを定めています。得られる最適ポートフォリオは、マルコウィッツ配分、リスクパリティ、非依存型リスクパリティ、リスクパリティ・ポートフォリオに適用するトレンドフォローの四つの要素に分解されます。これにより、一つの枠組みの中で複数のポートフォリオ手法を理論的に関連づけています。…

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。…

この研究では、相対的リスク回避度が2つの極限、すなわち無限大と1に近づくときの、べき効用のもとでの最適消費と投資を調べています。一般的な半マルチンゲールモデルにおける最適消費と、連続モデルにおける最適トレード戦略について、収束結果を確立しています。極限での挙動は、べき効用による意思決定を指数効用および対数効用と結び付けています。…

この論文では、ペアトレードを含む統計的裁定に使うため、原資産からポートフォリオを構築する方法を検討しています。投資レバレッジの制約のもとで、望ましい平均回帰性を持ちながら分散も抑えるポートフォリオを目指しています。…