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このノートブックでは、固定された検証候補群から選ばれたFX通貨ペアの設定を再構成し、検証とホールドアウトの証拠を評価します。選択には適格な候補のうち最も高い検証シャープレシオを用い、同値の場合はバックテスト識別情報で決定的に順位付けします。コスト違いの設定は候補群に含めません。モデル系列、設定、ラベル、チェックポイントによってホールドアウトの系譜を照合します。実際に再学習すれば学習識別情報が異なるためです。分析では、登録済みのホールドアウト予測とバックテストを読み込み、出所を確認し、検証、ホールドアウト、および両…

このノートブックでは、ETFパネルを使ってペア分析と横断面特徴量を説明します。Engle–Granger検定とJohansen検定による共和分検定を比較し、定常なスプレッドと単なる連動を区別します。エネルギーETFと原油ETFの例では、どちらの検定にも合格しません。ファンドの保有銘柄や先物のロールコストの違いは、固定比率の組み合わせが変動する理由の説明に役立ちます。共和分検定で棄却された場合、そのヘッジ比率は取引可能な関係の証拠ではないと、このノートブックは注意を促しています。…

本論文は、2資産間の価格スプレッドを平均回帰過程に従う潜在状態としてモデル化しています。スプレッドのイノベーションは非ガウスかつ異分散であることを許容し、平均回帰は非線形としています。フィルター後のスプレッド推定値を取引シグナルに用い、モンテカルロ・シミュレーションによって売買ルールを選択する戦略を提案しています。…

このノートブックでは、価格水準から金融特徴量を抽出する局所線形トレンドの状態空間モデルを説明します。隠れ状態には価格水準と傾きが含まれ、観測値はノイズを含む終値です。各ステップでフィルターは状態を予測し、観測値のイノベーションを測定して、カルマンゲインに従って推定値を更新します。得られる水準、傾き、イノベーション、不確実性は、トレンド、予想外の変化、確信度を示すために使えます。ノイズ設定は推定値の反応速度を左右し、最尤法による当てはめは手動設定に代わるデータに基づいた方法です。…

本論文は、ロバストな正の期待値定理を単一銘柄から2銘柄のペアへ拡張します。元の結果は、特別に設計されたロングとショートの線形フィードバック制御器を組み合わせ、幅広い確率的株価過程にわたって期待値がロバストに正となる損益関数を生み出すことに関するものです。…

このノートブックでは、通貨ペアの予測ランキングを取引するベースラインに変換します。各判断時点で、順位が最も高いペアをロング、最も低いペアをショートとして同数ずつ組み入れ、FXバックテストエンジンで評価します。ポジションサイズや配分に関する後続の判断からランキングの寄与を切り分けるため、均等加重を用います。ポートフォリオサイズのグリッドで各側の集中度を変え、対象となる通貨ペア数によって各側で保有可能な異なるペアの数を制限します。…

このノートブックでは、金融価格から特徴量を抽出する方法としてカルマンフィルターを解説します。局所線形トレンド状態が潜在的な価格水準と傾きを追跡し、観測モデルがノイズを含む終値を扱います。各更新で、フィルター済みの水準、傾き、イノベーション、不確実性の推定値が得られます。カルマンゲインは、モデルと観測の不確実性に基づき、新たな観測が状態をどの程度変化させるかを調整します。また、二つの資産間で時間とともに変化しうるヘッジ比率の推定にもフィルターを適用します。…

複数の資産系列を必要とする特徴量を作成します。共和分についてEngle-Granger検定とJohansen検定を比較し、連動して動くだけでは定常スプレッドを意味しない理由を説明します。全期間の回帰と、情報を前向きに更新するカルマンフィルターの両方でヘッジ比率を推定します。平均回帰の半減期は学習期間のみから推定し、その値でシグナル期間を設定することで、選択に将来情報を使わないようにします。また、時間方向の指標をクロスセクション順位、ベンチマークとの相対値、ユニバース全体のレジーム要約に変換する方法も紹介します。…

この文書はペアトレードを動的ポートフォリオ最適化問題として定式化します。関連する2つの証券のスプレッドはガウス型平均回帰過程に従い、ドリフト率は観測できない有限状態の連続時間マルコフ連鎖に応じて変化します。局面が潜在しているため、著者らは確率フィルタリングを用いて部分情報問題を完全情報の定式化に変換します。対数効用を用いて変換後の問題を解き、実現ポートフォリオ・ボラティリティに連動する期末資産のペナルティを含めます。…

この文書は、相関する2つの資産にロングとショートのポジションを同時に取る、市場中立型戦略としてペアトレードを紹介しています。大まかな手順として、共和分のあるペアを特定し、相対価格の動きから売買シグナルを作り、リターンの改善を目指してモデルのパラメータを最適化する方法を説明しています。市場全体の方向に頼るのではなく、資産間の関係の変化から利益を得ることを目指します。…

この論文は、株価差が平均回帰すると仮定せず、一般的な幾何ブラウン運動に従う2銘柄を対象にペアトレード戦略を定式化しています。トレーダーは銘柄間の相対的な強さを比べ、強い銘柄を空売りし、弱い銘柄を買ってポジションを取り、相対成績が反転した時点でペアを決済しようとします。各取引には固定手数料がかかり、売買の開始と終了を通じた全体リターンの最大化を目指します。…

この論文は、一方の株を買い、もう一方を空売りする株式ペアトレードをいつ決済するかを検討しています。取引制約の下での決済判断を、最適な売却と買い戻しの問題として定式化しています。モデルでは、2銘柄の株価が二次元幾何ブラウン運動に従い、取引が許可されるかどうかは2状態マルコフ連鎖で決まります。…

本研究は、ペア取引を二つの段階が連動する階層的な意思決定問題として捉えています。長期の時間軸で資産ペアを選び、部分的にしか観測できない状況で、より短い時間軸の取引を執行します。フィードバックが遅れて届き、曖昧な場合もあるため、成績不振はペアの選択、執行ポリシー、またはその両方に起因し得ます。提案手法では、大規模言語モデルを両階層のポリシーとして用い、勾配ベースのファインチューニングではなくプロンプト更新によって適応させます。…

本論文は、関連する株式の特定、相対的な割高・割安の検出、取引コストを考慮した売買ポリシーの構築に向け、条件付き潜在ファクターを学習する枠組みを開発しています。アテンションファクターは企業特性の埋め込み表現から構築され、特性間の相互作用を可能にします。系列モデルが残差ポートフォリオから時系列シグナルを抽出し、コスト控除後のリスク調整後収益を目指して、ファクター推定と裁定戦略を同時に最適化します。…

本論文は、予測シグナルが市場データの経路に依存する場合の統計的裁定について、最適執行の枠組みを提示しています。アルファシグナルと取引速度を、時間情報を加えた市場経路の打ち切りシグネチャの線形関数として表し、実現したシグナルの履歴に応じて執行できるようにします。この定式化では、一時的なマーケットインパクト、在庫、最終時点での清算、および近似的なドル中立性を考慮します。…

共和分に基づくPepsiCoとCoca-Colaのペア戦略が統計的に妥当で、経済的にも成り立つかを検証するケーススタディです。過去データでスプレッドの平均回帰性を推定し、その統計的推定値を固定したまま、後のインサンプル期間のデータで閾値型売買ルールを最適化しています。抜粋にはエントリー・決済の閾値や詳細な成績統計が示されていません。…

原資産の外国株式と取引時間が一致しない市場におけるアジアの米国預託証券を分析します。ADRのリターンを米国市場の取引時間中と夜間に得られる部分に分け、各ADRをS&P 500に連動するETFであるSPYと比較します。リターン差は平均回帰系列として振る舞うと報告され、最尤法でオルンシュタイン・ウーレンベック過程に当てはめられています。…

本研究では、Brent、WTI、上海原油先物におけるペアトレードの拡張を検討します。3つの価格系列は共和分していると報告し、そこから生じるスプレッドを、隠れマルコフ連鎖が体制を規定する平均回帰過程としてモデル化します。オンライン・フィルターに基づくパラメータ推定を用いて、統計的裁定戦略を実装し検証します。…

本研究では、変動の大きい暗号資産市場において、ペアトレードの執行を補助する仕組みとして深層強化学習を検証します。まず候補ペアを絞り込み、順位付けし、次にProximal Policy OptimizationエージェントとLong Short-Term Memory層を用いて執行を判断します。固定リスクと適応平均を組み合わせた設計および決定論的なリスク管理により、乖離リスクの低減を目指してエージェントを制約します。評価には時間足のBinance…

この文書は、市場モデルの不確実性のもとでも収益性の維持を目指す統計的裁定取引戦略を見つける、データ駆動型の手法を説明しています。深層ニューラルネットワークで多数の証券をまとめて扱うため、最初に共和分するペアを特定する必要がありません。これにより、従来のペアトレードがうまく機能しない場合や、より高次元の市場にも手法を広げられます。…

シグナルが平均回帰型のオルンシュタイン・ウーレンベック過程に従い、そのパラメーターが隠れた状態に応じて変化する場合の最適取引を研究しています。再帰型ニューラルネットワークと強化学習を組み合わせ、観測値からシグナルの潜在平均、平均回帰速度、ボラティリティに関する情報を推定し、その情報を取引に活用します。…

この論文は、より大きな資産集合から平均回帰ポートフォリオを構築する最適化手法を提示します。スプレッドがオルンシュタイン・ウーレンベック過程によく適合するポートフォリオを求め、過程のパラメーターを最尤推定で推定します。選定の目的は、より強い平均回帰と低い分散に簡潔性を組み合わせ、結果としてロングとショートのポジションに使う資産を少数に抑えることです。…

この論文は、リスク資産間のスプレッドがオルンシュタイン・ウーレンベック過程に従うペア取引市場で、投資と消費の問題を研究しています。平均回帰市場におけるポートフォリオ判断と消費選択を組み合わせ、べき効用のもとで最適戦略に焦点を当てています。…

この研究は、US株式を対象とした平均回帰型ペア戦略を構築しています。慣例的なペア取引の手法でペアを選ぶのではなく、最尤推定でオルンシュタイン・ウーレンベック過程に適合する静的ポートフォリオを組成します。推定したモデルパラメーターから逆張りシグナルを生成し、複数の検定を通じて取引しきい値とインサンプル期間の長さを選択します。 この文書は、インサンプル期間とアウトオブサンプル期間の両方でシャープレシオが1.9を上回る有望なペアを9組報告しています。例としてCCIとHCP、およびCCIとRealty…