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本文评估社交媒体情绪和关注度指标能否帮助预测十种加密货币的日对数收益。预测变量包括 Twitter 和 Reddit 情绪、Google Trends 指数及交易量。预测方法为经过 LASSO 正则化的向量自回归，并在从 2018 年 1 月至 2022 年 1 月的日度观测上进行递归 30 日预测。研究还将预测结果与基准进行比较，并使用后双重 LASSO 方法对高维 VAR 进行 Granger 因果分析。 报告的方向准确率超过 50%，相对于主要基准，平均方向准确率提高了…
本文考察加密的提交后揭示交易系统如何使永续期货资金费率信号暴露于自行发起的状态操纵。攻击者若了解自己的交易，并持有受状态变化影响的权益，就可能通过操纵资金费率计算的输入获益。由于资金转移同时取决于费率信号和接收方持仓量，即便加密处理本身很快，延迟披露也可能影响经济结果。…
本文介绍一种加密货币交易系统，将多个时间框架的趋势信息与预测短期价格方向的神经网络结合起来。系统把市场价格、链上指标和订单簿活动整合为买卖压力信号，以支持快速交易决策。所提方法使用统计建模连接不同时间跨度的信号，并指导高频执行。 本文声称该系统实现了正的风险调整后收益，并能以统计置信度在不到一秒内作出决策。然而，所提供的描述没有数据时期、资产清单、基准、详细表现指标或验证流程。因此，它概述了建模方法及其预期优势，但没有提供足够证据来评估结果的稳健程度，也无法判断其是否考虑了交易成本和市场条件变化。
本文介绍一种使用 v 变换对波动时间序列建模的方法，该变换将平稳序列边际分布的分位数与可预测波动率代理指标的分位数联系起来。将这些变换表示为 Copula 后，模型可以结合灵活的边际分布，以及一个单独控制波动动态的 Copula 过程。作者以高斯 ARMA Copula 过程说明这一框架，并使用针对 ARMA 模型改造的精确极大似然方法进行估计。 作者报告称，所得模型能够重现金融收益的若干风格化特征，并支持计算边际和条件量，包括基于分位数的风险指标。在比特币收益的实证应用中，该模型被描述为可与标准 GARCH…
本研究提出一种股票配对选择距离指标，将两只股票之间的领先滞后关系纳入考量。研究从相关证券不一定同步变动这一观察出发：一只股票可能倾向于先于另一只作出反应。以往的配对选择指标没有纳入这种时间关系。所提指标还允许估计出的领先滞后值随时间连续变化，以刻画并非固定不变的关系。 作者使用印度和美国公司的数据集检验该方法。据报告，将新指标与平方差之和 (SSD)…
本文介绍 TenSeg，一种用于检测多个相关交易网络随时间发生结构变化的方法。该方法针对欺诈和市场操纵分析中的一项难题：相关活动可能横跨多个加密货币平台，因此仅研究单一网络可能难以识别变化。TenSeg 先分解张量值观测，再搜索所得数据二阶依赖结构中的多个变点，这些变点对应交叉协方差或网络结构的变化。…
本研究将深度强化学习用于连续期货交易，考察离散和连续动作空间。研究在奖励函数中加入波动率缩放，使头寸规模能够随市场波动率调整。算法在 50 个流动性最高的期货合约上进行评估，覆盖 2011 至 2019，资产类别包括大宗商品、股票指数、固定收益和外汇。…
本文提出价格效用比率，用于比较比特币市场价格与基于区块链衡量的基本效用。作者运用货币理论和比特币的 UTXO 记账结构推导这一指标，再将其与现有的市场基本面代理指标进行比较。在比特币历史数据分析中，其他指标的短期预测能力有限，而据报告，所提比率对长期收益的预测效果更好。…
这项理论研究修改了连续时间 Kyle 内幕交易模型，允许做市商追求利润，而非履行受托责任。做市商拥有市场势力，并利用订单流信息为自己设定有利价格。由此形成的均衡允许做市商获得正的预期利润。 分析表明，与订单流挂钩的适度费用，可能使做市商的利润达到与信息完全的内幕交易者相当或更高的水平。研究还提出一种机制，解释投机价格为何可能比单靠基本面所能预测的波动更大。本文提供的是基于模型的论证，而非实证验证；简短描述也未详细说明模型假设或条件。因此，结论取决于所选均衡设定，不应被视为实际交易场所的直接证据。
本研究使用苹果股票的匿名订单流，检验市场冲击是否遵循平方根定律。研究从纳斯达克 TotalView-ITCH 事件中，在 178 个交易日内重建大额订单，再以日波动率和成交量估计冲击，并将冲击指数固定为二分之一。估计的原始系数为 0.69，偏差修正后的估计值为 0.34。…
本文指出历史回放回测的一项局限：它们无法模拟市场对策略操作的反应。文章介绍多智能体模拟，以呈现采用不同策略的交易者之间的互动，从而在模拟市场中测试实验性交易智能体。实际难点在于，关于个体交易者的详细历史数据通常属于专有数据或无法获取，因此难以进行真实校准。 所提方法使用汇总历史数据训练条件生成对抗网络，创建一个合成的“世界”智能体，使其能够响应实验性智能体并生成订单。生成器集成于 ABIDES…
本文评估两种用于交易的深度强化学习方法：Double Deep Q-Network 和 Proximal Policy Optimization。研究使用从 2019 到 2023 的日度数据，将其表现与买入并持有基准进行比较。涉及的资产包括三个货币对、标普 500 指数和比特币。…
本文研究半静态交易策略：在流动性资产上动态交易，同时持有该资产期权的静态买入并持有头寸。重点是当所有在同一固定日期到期的欧式期权均可用于静态交易时，此类策略能够产生的结果集合在数学上的性质。…
本研究计算日经225的已实现波动率，并考察经波动率标准化的收益是否接近正态分布。为处理隔夜非交易时段的影响，研究分别估计东京证券交易所上午和下午时段的波动率。研究还报告称，在较短采样间隔下，市场微观结构噪声会降低测得的已实现波动率。…
该方法结合外汇汇率预测与统计套利，并考虑观察价格到执行交易之间的延迟。第一阶段将汇率预测建模为离散时间时空图上的边级回归：货币是节点，汇率是边特征，利率则作为节点特征。这种结构旨在表示不同货币和利率之间的关系。 第二阶段将套利构建为随机优化问题。交易所及其影响关系组成的图支持风险调整后的投资组合决策，同时使用投影和 ReLU 根据预测模型的输出施加约束。作者报告称，预测的均方误差显著改善，套利的信息比率和 Sortino…
本研究使用个人经纪账户数据，考察进入加密货币市场的人是否在寻求分散化，或表现出更广泛的风险偏好。研究比较投资者首次进行加密货币交易前后的股票交易行为，重点关注交易强度和杠杆。作者报告称，这些投资者开始交易加密货币时，也会在股票交易中承担更多风险。…
本文构建了离散时间下期货投资者终端财富期望效用最大化问题，并将其置于布朗市场框架中，介绍保证金、杠杆和滑点等期货交易实务概念。价格变化被表示为离散随机序列，而收益过程则由不可观测的漂移和布朗运动驱动。…
本次更新考察美国US中西部的严重干旱是否会提前引发粮食价格危机。研究以早先一项粮价定量分析为基础；该分析认为，除了供需因素外，玉米转化为乙醇和顺势而为的金融投机也会影响价格走势。作者报告称，模型与历史价格吻合，且此前的一次更新曾预示价格将进一步上涨。…
该框架将目标日期基金的投资目标与养老金设计要素联系起来，例如缴费率、工作年限、退休年龄和替代率目标。基金发起方不只是规定基于年龄的资产上限，而是设定逐步降低的投资组合层面条件风险价值约束，旨在让管理人有空间追求所需回报，同时控制风险。 评估并未假设管理人每月都会选择最优投资组合，而是抽取符合 CVaR…
ClusterLOB 使用六个随时间变化的特征，对逐委托数据中的单个市场事件进行分组，并采用 K-means++ 聚类。研究将所得分组解释为方向性、机会型和做市型参与者，从而提供一种研究限价订单簿内不同交易行为的方法。…
本研究提出一种基于历史数据的系统化期权交易深度学习框架，将投资组合风险敏感度直接纳入训练目标。其目标函数结合以表现为导向的损失项，以及针对特定风险因子敞口的可微惩罚项。这样可促使学习到的投资组合满足选定的对冲约束，同时优化风险调整后收益，而无需依赖模拟市场动态来学习对冲策略。 该框架在纳斯达克100股票期权的静态 Delta…
本文介绍 Edgeworth++，一种用于定价到期时间短于一周的期权的模型。研究动机是，在这些短期限内，平值隐含波动率可能大幅波动，使传统方法难以联合定价。该模型结合跳跃扩散动态与非参数随机波动率成分，以捕捉各期限内的波动率微笑，随后加入确定性偏移，以拟合不同期限间的期限结构。…
本研究分析订单流和限价订单簿结构如何影响中尺度上的价格形成；这一时间尺度与执行调度有关。研究将逐笔数据按成交量分组，并考察市价单和限价单提交情况，以及订单簿深度和形状等指标。实证样本涵盖六种高最小变动价位的纳斯达克资产。…
本研究考察外汇即期市场的订单流是否具有长期记忆，即其行为中的依赖关系是否会持续较长时间。研究分析高活跃度电子平台上的三个流动性较高的货币对，所用数据可在单个交易日内得出稳定估计，无需将多日观测合并。 研究报告称，在每个抽样交易日，三个货币对的 Hurst…