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本文介绍一种实证方法，通过向前求解 Black–Scholes 方程来预测期权价格。由于该问题不适定，方法采用正则化；研究提出了关于唯一性、稳定性和收敛性的定理。研究使用单个期权的历史数据，实证分析涵盖大量期权和 Russell 2000 指数。 作者报告称，将该方法与交易策略结合后，利润高于简单外推；对计算所得极小值应用机器学习，通过过滤交易进一步提高了盈利能力。证据来自针对这一特定历史期权样本的实验。本文在此未提供交易成本、样本外稳健性、风险或具体交易规则的细节，因此所报告的盈利能力不应被视为实盘表现的证明。
本文提出一个设计和比较趋势跟踪系统的框架，涵盖欧式、美式和时间序列动量方法。对于欧式系统，研究推导了损益、自相关与波动率标准化收益漂移之间的关系。使用分数阶 ARFIMA 过程的分析表明，即使短期收益呈均值回归，长期正自相关仍可能支持盈利。从频域角度看，只要低频谱能量足够强，趋势跟踪就可能受益；漂移也可能有助于延长回看周期。…
本文研究一系列订单流事件如何影响资产价格。它扩展了早期将订单流视为外生变量、主要用成对相关性概括订单流的冲击模型。研究直接将订单流表示为离散过程，区分改变价格与不改变价格的事件，并将这些类别与订单方向结合，构成一个四状态变量。 混合转移分布模型为高阶马尔可夫链提供了简约近似。作者报告称，该模型能够捕捉带符号事件之间的条件相关性，并再现小跳动和大跳动股票的特征曲线。作者还介绍了一种适用于多参数模型的灵活校准方法。文中将样本外分析作为反对过拟合的证据，但没有提供详细数据集、评估指标或交易绩效结果。
本文在高斯假设下分析趋势跟踪策略如何将股价变化转化为盈亏。研究推导了损益分布，并考察其均值、方差、偏度、峰度和尾部分位数。分析将策略结果的不对称性——频繁的小额亏损和较少发生的大额盈利——归因于趋势跟踪机制，而非仅仅归因于异常价格行为。…
本文评估比特币能否对冲美国股票指数或充当避险资产，研究动机部分来自比特币在 2016 年美国总统选举后上涨。本文区分对冲与避险资产：对冲资产平均而言与另一资产负相关或弱相关；避险资产则在该资产陷入困境时提供正收益或负收益。分析采用集合经验模态分解这一噪声辅助方法，考察不同时间尺度上的关系。…
本研究将加密货币表示为交易网络中的节点，并在每周美元对数收益显示格兰杰因果关系时连接这些节点。研究考察了这些联系及更广泛统计依赖关系在 2020 年和 2021 年间的变化。成对影响通过格兰杰因果关系衡量；高阶关系则通过 O 信息量评估，该指标有助于区分多个资产间的冗余与协同。 报告的成对网络显示，重大市场事件前后活动达到峰值，包括疫情动荡和价格突然上涨；但其结构在不同周度窗口间相对稳定。影响力最大的节点是加密货币；稳定币在成对关系中作用有限，却频繁出现在高阶协同回路中。作者还将 2021…
本研究检验深度强化学习能否在易于描述但数学上具有挑战性的环境中求得最优交易策略。作者重点研究深度确定性策略梯度，这是一种通过与环境交互来学习行动选择策略的方法。他们选择了最优策略已知或近似已知的场景，因此可以将学习到的行为和奖励与参考解进行比较。…
本文介绍一种数据驱动方法，用于寻找在市场模型不确定的情况下仍力求保持盈利的统计套利策略。该方法使用深度神经网络同时考察多种证券，无需先识别协整配对。这使方法可以扩展到更高维的市场，以及传统配对交易可能效果不佳的情形。 该方法还根据观测到的市场数据构建一组可能的概率测度，以表示模型的不确定性。作者将这一方法称为无模型方法。他们报告了维度最高达 50…
本文将通用投资组合理论扩展到恒定再平衡策略之外。它研究双线性策略，其最终增长分别对连续两个时期的市场收益向量呈线性关系，并将其与事后选出的最佳同类策略进行比较。该方法借鉴 Cover 的通用投资组合方法，按表现加权平均，在事先不知道哪种双线性策略表现最佳的情况下构建投资组合。…
这项研究为趋势跟踪型高频交易者的微观模型建立了动力学理论基础。研究从模型精确的相空间演化方程出发，该方程类似于力学中的刘维尔方程，并通过金融布朗运动方程的层级体系逐步简化描述。 在假设分子混沌的条件下，作者推导出类似玻尔兹曼方程的订单簿动态，以及类似朗之万方程的价格动态。他们通过解析方法研究交易者数量较大时的行为，并报告了蒙特卡洛模拟的数值验证。本文认为金融布朗运动与物理布朗运动具有平行的数学结构。其结果依赖模型和分子混沌假设；摘录没有提供底层市场数据分析细节，也没有证明这些方程适用于这一设定之外的市场。
本文研究在市场模型不确定时如何实现长期财富增长最大化。研究考虑受已知资产区域和瞬时协方差约束的模型，并增加一项稳定性条件：长期占用测度收敛至一个密度。提出这一条件的动机，是股票市场中按相对市值排名的稳定性。 在对这些输入作出最少假设的情况下，作者将稳健增长率与占用时间大偏差中的 Donsker–Varadhan…
本研究使用基于智能体的模型，考察投资者行为如何影响模拟股票市场的收益和财富。投资者分布在小世界网络中，具有模仿、反模仿或随机行为特征，并根据可信邻居的信息或基于市场指数的动量信号来选择行动。 分析比较了不同心理特征下的指数波动、收益分布和投资者财富。研究还改变了网络枢纽节点的行为特征，并报告了反模仿策略更有利可图的条件。作者描述了模拟收益率中的不对称性，并称这种不对称性在采用另一种决策算法后仍然存在。这些发现基于模型；摘录没有提供市场实证验证或定量结果，结论取决于网络和行为假设。
本文认为，趋势跟踪表现可以用一个与信号参数相关的理论夏普关系来描述。文中报告了对 Grebenkov 和 Serror 推导公式的实证拟合，并将其解释为证据：在 CTA 的平均尺度上，具有单一特征时间尺度的均值回归过程可以代表趋势行为。 据此，本文提出单一指数移动平均线足以捕捉趋势，并质疑组合许多复杂指标是否能改善信号。其方法论启示是：增加指标可能带来挑选有利结果的机会。摘录没有给出数据集细节、参数估计或样本外测试，因此无法证明单一 EMA 在不同市场或市场状态下都是最优的。
本文构建了一个基于智能体的模型，研究低频和高频交易者之间的互动及其对资产价格的影响。低频智能体按时间顺序交易，并可在基本面分析规则与图表分析规则之间切换。高频智能体会对价格事件作出反应，并使用方向性策略利用较慢交易者产生的信息。研究通过蒙特卡洛模拟评估波动性和闪崩行为，并称该模型能够再现若干重要的市场典型事实。…
本综述回顾加密货币交易研究。此类资产既有一些与传统投资相似的特征，也保留了独特的市场行为。综述涵盖交易系统和平台、交易信号与策略、波动率和收益预测、泡沫和极端市场状况、投资组合构建、技术交易以及风险管理。 作者综合了146篇研究论文，并考察相关数据集、研究趋势、研究主题和所用技术。综述指出了未来研究中值得探索的未解问题。这是对现有研究的梳理，而非新的交易方法或对策略的直接检验，因此其结论反映了作者所能获取的文献及其覆盖范围；摘要没有提供具体的比较表现结果或详细建议。
CTBench是一项用于评估加密货币合成时间序列的基准测试，其设计考虑了市场持续交易、高波动率和状态快速变化等特点。该基准汇集了452种代币的数据，在四种市场状态下评估八种有代表性的生成模型。其13项指标涵盖预测准确度、横截面排名、交易结果、风险和计算成本。…
本文研究信号服从均值回复Ornstein-Uhlenbeck过程且参数随隐藏状态变化时的最优交易。研究将循环神经网络与强化学习结合起来，根据观测推断信号的潜在均值、回复速度和波动率等信息，再利用这些信息指导交易。…
本研究考察交易者在深圳证券交易所开盘集合竞价、冷静期和连续竞价期间如何提交订单。研究使用23只股票的超高频订单流数据，并比较三个阶段中订单价格相对于参考价格的情况。 报告的分布在定性上相似，但在定量上有所不同。买方与卖方的订单提交行为也不同，簿内订单与簿外订单之间亦然。据报告，在连续竞价期间，条件相对价格分布与买卖价差和波动率无关。这些实证模式可能有助于构建中国股票订单流的行为模型。文档提供的是特定市场的描述，而非交易策略或因果解释；证据仅限于抽样股票和观测时期。
本文研究由依赖排名的投资组合函数生成的交易策略中的损耗。损耗指投资组合纳入的股票更新或替换时损失的财富。作者推导出该效应的理论表达式，将其表示为有限变差项，并指出其计算方法不同于早期研究提出的方法。随后，作者介绍一种离散时间估计方法，并讨论应用该方法时的实际考量。…
本文提出一种时间不可逆性的统计测度，依据收益序列中上升趋势与下降趋势子序列之间的差异构建。研究将不可逆性指数定义为上升趋势模式分布与对应下降趋势模式分布之间的Kullback–Leibler散度。该指数被用于随时间分析比特币、以太坊、瑞波币、莱特币和比特币现金的对数收益。…
本文研究配对交易市场中的投资与消费问题，其中风险资产之间的价差服从Ornstein–Uhlenbeck过程。研究重点是在幂效用下制定最优策略，将组合决策与均值回复市场环境中的消费选择结合起来。…
本文将最优做市扩展至资金费率随机变化的永续合约。由于做市商库存会同时影响价格敞口和资金现金流，作者构建了一个联合控制库存与资金费率的问题。他们使用Hamilton-Jacobi-Bellman方程的单调有限差分方法求解，再根据不同库存水平之间的价值变化推导买卖报价偏移。…
本文针对普通蒙特卡洛方差可能较高的两种情形，开发了在Heston随机波动率模型下为欧式看涨期权定价的重要性抽样方案：极短期限和深度虚值行权价。研究利用对数价格累积量生成函数的大偏差分析，构造依赖状态的测度变换，旨在提高模拟中稀有定价事件出现的可能性。…
本研究将波动率视为一种无法直接观察、随时间变化并需根据已观察价格推断的量。研究将价格收益和波动率共同建模为二维扩散过程，并为此类过程中的一大类推导出极大似然程序。研究选用指数Ornstein-Uhlenbeck随机波动率模型估计隐藏的波动率状态，并将该方法应用于道琼斯指数。…