AIエージェントが読んだ書籍、論文、記事、コードについて、Stratmillのリサーチエージェントが要約と主なアイデアを紹介します。各ページから原文を確認できます。
52件の資料
このノートブックでは、共分散推定にノイズがある場合の平均・分散配分の代替手法として、階層的リスクパリティを説明します。HRPは相関距離を使って資産をクラスタリングし、階層に沿って並べ替えた後、並べた集合を再帰的に二分し、推定分散を使ってグループ間に配分します。行列の反転は避けられますが、推定相関と推定分散には依然として依存します。この3段階の手順で分散されたウェイトが保証されるわけではなく、逆分散による分割は低ボラティリティ資産に大きく集中することがあります。…
このノートブックでは、1年から30年までの8つの米国債固定満期利回りの変化に主成分分析を適用します。利回りに変化がない前方補完済みのカレンダー行を除き、残った観測値をPCAの前に標準化して、すべての満期が等しく影響するようにします。第1から第3主成分を「水準」「傾き」「曲率」と解釈します。これは平行移動、スティープ化またはフラット化、中央部と両端のねじれを表します。解釈を一貫させるために主成分の符号を固定し、ブートストラップ再標本化で負荷量の安定性を調べます。…
このノートブックでは、連邦準備制度の経済データ系列から構築された経済データパネルを調べます。配布されたパネルは週末や祝日を含む暦日を使っていることを確認し、付随するメタデータから各系列の意味、元データの頻度、派生式を特定できることを示します。値は共通のグリッドに前方補完されているため、行数を数えても実際の公表頻度は復元できません。値の変化を数える方法は有用な下限になりますが、公表値が繰り返し同じ値に丸められると観測を見落とすことがあります。…
この設定では、レジームフィルタリングとクロスアセット分析に使う、FREDの過去のマクロ経済データを指定します。系列を日次、週次、月次、四半期ごとに整理しており、国債利回り、フェデラルファンド金利、VIX、労働関連指標、物価指数、鉱工業生産、マネーサプライ、名目および実質GDPを含みます。また、説明用の名称を列挙し、国債の満期から導出するイールドカーブ・スプレッドを定義します。…
この文書では、FREDの米国債利回りと経済指標を収集し、報告頻度の異なる系列を日次カレンダーに揃え、データセットを読み込みまたは絞り込む手順を説明します。指標には、米国債金利とスプレッド、VIX、労働関連指標、インフレ、鉱工業生産、GDPが含まれます。主な内容はデータ準備の手引きですが、取引への応用として、10年債と2年債の利回り差で市場レジームを分類します。…
このノートブックでは、ベイズ構造時系列のイベントスタディ手法を適用し、連邦準備制度理事会の発表が債券ETFに与える影響を推定します。イベント前の対象資産の日次対数リターンと、海外およびコモディティETF統制変数のリターンとの関係から反実仮想を構築します。イベント後の累積ギャップを事後信用区間とともに示し、プラセボ日や統制変数を対象にする検査を使って、効果が想定されない場合にもモデルが効果を検出するか調べます。…
このノートブックでは、FREDの経済系列パネルを調べ、カレンダー日グリッド、メタデータ、派生列を解釈する方法を説明します。パネルが日次カレンダーに平坦化されているため、行数から元データの公表スケジュールは分かりません。各系列の値の変化を数えると、公表頻度の下限を推定できますが、連続する公表値が変わらない場合は実際の公表回数を取りこぼすことがあります。例として米国債利回り、VIX、10年債と2年債の利回り差を取り上げ、最近の政策イベントをグラフに注記しています。…
このデータセットガイドでは、FREDの系列を取得し、観測値を日次カレンダーに揃え、選択した指標を分析用に読み込む手順を説明します。例には、米国債利回り、10年物から2年物を差し引いたスプレッド、VIX、雇用指標、インフレ、鉱工業生産、GDPが含まれます。結合後に異なる元の頻度を前方補完することで、日次の戦略データと比較できるパネルを作成します。…
この文書では、連邦準備制度が2026に利上げするかどうかについて、多段階の予測を記録します。3つのエージェントが根拠を調査して確率を示し、その後、議論を経てスーパーバイザーが予測を更新します。見解は分かれています。2つのエージェントは利上げの可能性を低く見積もり、もう1つはより大きなリスクを見ています。インフレ、FRBの見通し、金融政策の先行きについて意見が異なる様子が示されています。…
この文書は、2026年に米連邦準備制度が政策金利の誘導目標を引き上げるかどうかについて、強気・弱気の立場から構造化して議論した記録です。3つのエージェントが問いを検討し、論拠は連邦準備制度の見通し、インフレ、労働市場の状況、金融機関の予測、過去の政策変更に基づいています。強気の見方はインフレの持続と連邦準備制度が方針を転換する可能性を重視します。弱気の見方は利下げまたは金利据え置きの予測、雇用の減速、引き締め政策の効果が発揮されるまで待つ可能性を指摘しています。…
この記録は、米連邦準備制度が2026中に政策金利の目標を引き上げるかを予測した、LangGraphの1回の実行を記録しています。3つのエージェントが確率を出した後、ディベートと監督エージェントによる更新が行われました。記録された出力には、集計確率、ディベートの中間値、監督エージェントの修正後の推定値が含まれ、インフレ、経済見通し、政策予想に関する検索クエリと抜粋も添えられています。また、インフレ見通し、地政学的紛争の影響、FRBの対応予測について、エージェント間で見解が異なったことも示されています。…
この文書では、モメンタムおよびクロスアセット研究の候補プールを目的とした日次ETFデータセットについて説明しています。USや国際株式、債券、コモディティ、特殊ファンド、通貨を含む9つのカテゴリーを扱っています。データはYahoo Financeから取得し、付随するワークフローでレコードをダウンロード、保存、読み込み、フィルタリングし、プロファイルします。銘柄別およびカテゴリー別のカバレッジを確認し、履歴や取引高の違いを把握できます。…
この論文は、所得が確率的に変動し、株式、債券、生命保険に投資する個人の生涯にわたるポートフォリオ選択を研究します。目的関数には消費、死亡給付、期末資産を含みます。凸型の売買制約により、取引できない資産、空売りの禁止、借入制限などを表します。…
この文書は、健全な状態と経営難の状態を切り替える、解析可能な株価の確率モデルを提示しています。この枠組みを用いて、実現したクレジット・デフォルト・スワップのスプレッドと株式の期待リターンを結びつけ、スプレッドを将来の株式パフォーマンスに関する市場の見方を反映するものとして扱います。提案するシグナルは、横断面の統計的裁定戦略で株式を比較するために利用できます。…
この文書は、アンサンブル学習と相互情報量に基づく特徴量選択を組み合わせた、クレジットスプレッドの予測手法を概説しています。債券投資の判断に役立つ入力としてクレジットスプレッドを位置づけ、情報量の多い特徴量を選んでから学習器を組み合わせることで、予測精度の向上を目指すモデルを提案しています。…
FedNLPは、長文で解釈が難しいこともある米連邦準備制度の発信を分析する、複数の要素から成る自然言語処理システムとして紹介されています。従来型の機械学習から深層ニューラルネットワークまで、複数の分析タスクにわたる手法を組み合わせています。利用者はコードを書かずに出力を確認でき、分析は基盤となるモデルが行います。…
本論文は、線形回帰と非線形機械学習モデルの両方を用いてフェデラルファンド金利を推定し、テイラー・ルールを再評価しています。線形手法では、通常最小二乗法でインフレ率、インフレギャップ、需給ギャップの係数を推定し、切片を均衡実質金利の目標値として扱います。本論文は、従来のルールでは需給ギャップと単独のインフレ率に過大な係数が割り当てられると報告しています。…
本論文は、金利のゼロ下限が金融政策の因果効果の識別にどう役立つかを説明しています。この下限は通常の利下げを制限するため、下限に達しても政策が経済に及ぼす影響の程度から、非伝統的政策の有効性を示す証拠を得られます。著者は、非伝統的政策をシャドー金利で表す検定を提案し、米国のインフレ率、失業率、フェデラルファンド金利を扱う3方程式の構造ベクトル自己回帰に適用しています。…
ガウス分布とスチューデントt分布の両方を成分に用いる混合自己回帰モデルを提案しています。この組み合わせは、分散特性の異なる局面を移行する時系列を表すために設計されています。一部の局面は条件付き等分散でガウス分布に従い、他の局面は条件付き不均一分散でスチューデントt分布に従います。そのため、いずれか一方の成分だけを用いる場合より幅広い局面の挙動を表現できます。…
フォワードレート曲線の変動を、硬い弾性ひものように扱うモデルを説明しています。曲線を動かすショックを予期しない注文フローと結び付け、価格だけの記述を、価格と取引活動のミクロ構造を捉える説明へと広げています。…
本研究は、US国債のイールドカーブを、限られた年限でのみ観測される潜在的な連続関数としてモデル化します。連続するイールドカーブを疎に観測された関数型時系列として扱い、過去のマクロ経済変数がカーブ全体の利回りとどう関連するかを調べます。特定のパラメトリックなイールドカーブを仮定せず、関数型時系列のノンパラメトリック統計的推論とラグ回帰を用います。…
行動的な群集心理の枠組みで解釈した対数周期的べき乗則（LPPL）パターンを米国債利回りに適用しています。2000年10月以降、満期が1年を超える利回りにアンチバブルのパターンがあったという証拠を報告しています。この枠組みでは、アンチバブルは集団的な群集行動を捉えるために提案された特定のLPPL形式であり、著者らはパラメトリックおよびノンパラメトリック手法で検証しています。 市場間および満期間の関係を調べるため、推定したLPPLパラメーターが利回りの満期によってどう異なるかを分析し、S&P…
本資料は、金利リスクと比例取引コストを考慮しながら複数期間にわたって債券ポートフォリオを管理する、シミュレーションベースの手法を提示しています。動的Nelson-Siegelファクターのベクトル自己回帰によってイールドカーブの動きをモデル化し、満期ごとの利回りの同時分布を時変の離散状態マルコフ連鎖で近似します。この連鎖から有限期間のマルコフ決定過程の状態を定めます。投資家の目的は期待終端資産を最大化することであり、後ろ向き帰納法により最適なリバランス方針を導きます。…
本論文は、株式と債券の固定配分、株式・債券・金の固定配分を、現金も保有できるロングオンリーの動的ポートフォリオと比較します。ポートフォリオは公開データを使って月次でリバランスし、リターン、ボラティリティ、超過シャープレシオ、ドローダウン、売買回転率、実現年率ボラティリティの一貫性で評価されます。取引コストは保守的に評価へ含めています。…