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このノートブックでは、固定されたロングオンリーのETFモメンタム・ベースラインが、2010から2024までのさまざまな市場環境でどう推移したかを診断します。各日次リターンが始まる前にわかっていたボラティリティとトレンドの指標を使い、拡張した過去データの中央値で高低の状態を定義します。利回り曲線のスプレッドも、選択したモメンタムETFを保有するか、ディフェンシブな債券の組み合わせを保有するかを決めます。次に、ボラティリティとトレンドの4通りの組み合わせごとにリターンとリスク指標を分け、各区分の観測数を報告し、加法的…

この特徴量エンジニアリング用モジュールは、システマティックなマクロ・ポートフォリオモデル向けに日次価格データを準備します。推定ボラティリティで調整した期間別リターン、複数スケールのMACDシグナル、対数価格のローリングZスコアを作成します。リターン期間には設定済みの組み合わせを使うことも、未加工のモメンタム特徴量向けに密な範囲を使うこともできます。事前ボラティリティは日次リターンの指数加重標準偏差で推定します。また、学習ターゲット用に1期先の未加工リターンとボラティリティ調整済みリターンも導出します。…

この文書は、従来の時系列分析では金融リターンがランダムに近く見えても、現代的な多変量統計によって検出できるパターンが含まれる可能性があると論じています。核物理学で用いられる手法に着想を得た分析を、ユーロ先物の高頻度価格変動に適用しています。特定された要素はボラティリティの範囲によって変化するトレンドフォロー挙動であり、関連条件を符号化するために売買システムを使用しています。…

この論文は、大型US株の価格付けに用いる単方向TransformerモデルSERTを提案し、株価予測とファクター投資に事前学習済みTransformerを適用します。コロナ禍前、パンデミック期、パンデミック後1年間を対象に、標準的なTransformerやエンコーダーのみのTransformerと比較し、市場ストレス時の成績にも注目します。著者らは、極端な市場変動時にSERTが最も高いアウト・オブ・サンプルR²を示し、事前学習済みTransformerがそれに続くと報告しています。…

この論文は、リスクプレミアム戦略の超過リターンと非対称なテールリスクの関係を調べます。歪度の新たな定義を導入し、リスクプレミアムはテールリスクの歪度と強く関連する一方、ボラティリティとはほとんど関係しないと報告しています。株式、ファマ・フレンチ、外国為替のキャリー、ショート・ボラティリティ、債券、クレジットの各戦略では、シャープレシオと負の歪度の間におおむね線形の関係があるとしています。…

本研究は、異なる予測期間でトレンドに追随するエージェント群として金融予測をモデル化しています。実際の為替レート系列で表される、確率的に時間変化する環境で、集団がどう変化するかを調べています。互いに相互作用しないエージェントと、集団内の相互作用が行動に影響するエージェントを比較しています。…

本資料は、トレンド追随型とトレンドに逆らうトレーダーに関連する実効的な力という観点から、価格変動を分析するモデルを説明しています。目的は、売買ルールを提示することではなく、選択した期間にどちらの行動が優勢かを推定することです。まず少数派・多数派ゲームのデータで手法を検証し、推定された行動をモデル内の戦略と比較できるようにしています。…

本研究は、トレンドフォロー型または平均回帰型の取引行動が全体として資産価格の動態をどう変えるかを調べています。取引の方向を明示的にモデル化し、各スタイルを系列相関に結び付けています。トレンドフォロー行動は正の相関を生み、平均回帰は負の相関を生む可能性があります。モデルを用いて、こうした相関がランダムウォークを基準とした長期分散にどう影響するかを調べています。…

本研究は、リターンが相関する可能性のある複数資産に、トレンドフォロー戦略をどう配分するかを検討しています。市場がガウス分布に従い、戦略が線形であるという仮定のもと、ポートフォリオの平均と分散の公式を導き、リスク調整後の配分を構成します。著者らは、n資産間の動的配分を、トレンドフォローのポジションに先行遅行調整を加えた、nの二乗個の仮想資産への静的配分として表せることを示しています。…

この戦略は、LSTMを基盤とするDeep Momentum Networkにオンライン転換点検出を組み合わせています。ネットワークがトレンドの推定値とポジションサイズを学習し、検出モジュールが転換点の候補とその深刻度を示します。これにより、持続的なトレンドへの追随を目指す遅い時系列モメンタムと、局所的な動きに応じてエクスポージャーを反転できる速い平均回帰のバランスを取れます。急激なレジーム変化の近辺で生じるモメンタム損失への対処を意図しています。…

本論文では、集計したS&P 500高頻度リターンのスケーリング特性を用いて、マルチンゲール確率モデルを構築します。このモデルは午前の取引時間帯の条件付き期待値を再現するよう設計され、その後、午後の取引にも適用できるよう拡張されます。モデルの予測から日中のトレンド追随シグナルを生成します。シグナルはチャートパターンではなく、モデルに基づいています。提案戦略は、S&Pデータには存在し、モデルにはない線形相関を利用することを目指します。…

この文書は、資産価格の振る舞いが約2世紀にわたりほとんど変わっていないように見える理由を問いかけます。価格が大きく変動し、市場が非効率だった時期を示す歴史的証拠を挙げたうえで、トレンド追随に関する理論研究や神経学的な説明を簡潔に概観します。こうしたパターンが時代を超えて続く理由について、概念的な説明を提示しています。…

本論文は、リターン系列の上昇トレンドと下降トレンドの部分系列を対比し、時間非可逆性を測る統計指標を提案します。上昇トレンドのパターンと下降トレンドのパターンの分布間のカルバック・ライブラー情報量を、非可逆性指数として定義します。この指数をビットコイン、イーサリアム、リップル、ライトコイン、ビットコインキャッシュの対数リターンに適用し、時間の推移を調べます。…

この文書は、欧州型、米国型、時系列モメンタム型を含むトレンドフォロー・システムの設計と比較の枠組みを構築しています。欧州型のシステムについては、損益、自己相関、ボラティリティで正規化したリターンのドリフトの関係を導きます。分数ARFIMA過程を用いた分析では、短期リターンに平均回帰があっても、長期の正の自己相関が収益性を支え得ることが示されています。周波数領域の見方では、低周波数側のスペクトル量が十分に強い場合にトレンドフォローが有利となり、ドリフトもより長いルックバックに役立つ可能性があります。…

この文書は、ガウス分布の仮定のもとで、トレンドフォロー戦略が株価変動をどう損益に変えるかを分析しています。損益分布を導き、その平均、分散、歪度、尖度、裾の分位点を調べます。頻繁に発生する小さな損失と、頻度は低いものの大きな利益という戦略の非対称な結果を、異常な価格変動だけでなく、トレンドフォローの仕組みに結び付けています。…

この研究は、トレンドフォロー型の高頻度取引者を扱う微視的モデルの運動論的基盤を構築しています。力学におけるLiouville方程式に類似したモデルの厳密な位相空間発展方程式から出発し、金融ブラウン運動を記述する方程式の階層を通じて記述を簡約します。…

この文書は、トレンドフォローのパフォーマンスを、シグナル・パラメーターに結び付く理論的なシャープレシオの関係で説明できると論じています。GrebenkovとSerrorが導いた公式に実証結果が当てはまると報告し、特性時間尺度が一つの平均回帰過程が、CTAの平均的な尺度でのトレンド挙動を表現できる証拠と解釈しています。…

AdaptiveTrendは、6時間間隔のトレンドシグナルと月次のポートフォリオ更新を組み合わせた体系的な暗号資産戦略です。ボラティリティに応じたトレーリングストップを使い、ローリング・シャープレシオと時価総額フィルターで資産を選び、ロングとショートに非対称に資本を配分します。著者らは市場に過去のプラスのドリフトがあることをロング寄りの配分の根拠とし、ボラティリティと資産成績の変化に合わせてエクスポージャーを調整する仕組みとして提示しています。…

ノイズの多い市場でどの取引スタイルが存続するかを、大規模なエージェントベース・シミュレーションで調べています。MAS-Utopiaモデルには五つの類型にわたる10,000体のエージェントが含まれ、5年間の高頻度データを用います。シミュレーションでは取引摩擦がなく、エージェントには無条件のベーシックインカムが与えられます。この条件下では、市場の方向に適応するトレンドフォロー型エージェントが、現在の動きに逆らう平均回帰型エージェントよりも時間の経過とともに良好な成績を示します。…

過去のデータから市場情報と価格の相関を推定し、その相関を取引判断に使うことで、トレーダーがフィードバックを生み出す仕組みをモデル化しています。十分な数のエージェントが推定された関係に基づいて行動すると、注文が価格を変え、当初頼りにしていた相関も変化します。その結果生じるフィードバックは、本来効率的な市場行動を不安定化させる可能性があります。…

本資料は、内生的なバブルと周期的な暴落を表す、簡潔な離散時間シミュレーションを提案します。市場モメンタムを使って売買のバランスを形作り、群集行動とパニック売りがどう相互作用するかを表現することを目指します。…

この論文は、Wealth Gameと呼ばれる簡略化されたエージェントベース市場の価格挙動を分析しています。マーケットメーカーを除くことで、多数派のトレーダーは総需要と総供給の均衡を保つため、株式取引を制限せざるを得ません。残る戦略には、楽観的・悲観的なファンダメンタリストとトレンド追随者が含まれ、縮約された設定でこれらのトレーダーの相互作用を調べられます。…

この文書では、線形および非線形のモメンタム取引戦略について、3次モーメントである歪度の性質を分析しています。非線形戦略を、正規化した移動平均フィルター、具体的には指数移動平均（EMA）の変換として扱います。主な焦点は、これらの戦略が一般に正の歪度を持つ理由と、歪度が期間構造に応じて変化する理由の説明です。…

本研究は、大規模言語モデルを使った生成エージェントが、異質エージェントモデルで説明されるファンダメンタル重視とトレンド追随の行動構成の変化を再現できるかを検討します。エージェントは現在の情報を使って各戦略を採用する確率を割り当て、その確率を1990から2020までのS&P 500に関する先行研究の知見と比較します。…