アルゴリズムトレーダーの方に役立ちそうな論文をピックアップします.
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テクニカル分析

Financial Technical Indicator Based on Chaotic Bagging Predictors for Adaptive Stock Selection in Japanese and American Markets

Tomoya Suzuki, Yushi Ohkura (Physics A, 2016)
コメント
・物理学において(おそらく初めて)テクニカル分析の有用性を積極的に主張した稀な論文です.
・出版社の統計によると,2016.4.30現在で約400アクセスだそうです(インパクトがあるのは嬉しいが,批判が怖い...).
Highlights
・We propose new technical indicators based on chaotic bagging predictors.
・Our technical indicators evaluate the consensus of the ensemble given by predicted price movements.
・We adaptively select the most reliable and the least risky stock whose indicator shows the highest consensus.
・We demonstrate the predictability and profitability of financial markets by our technical indicators.
Abstract
In order to examine the predictability and profitability of financial markets, we introduce three ideas to improve the traditional technical analysis to detect investment timings more quickly. Firstly, a nonlinear prediction model is considered as an effective way to enhance this detection power by learning complex behavioral patterns hidden in financial markets. Secondly, the bagging algorithm can be applied to quantify the confidence in predictions and compose new technical indicators. Thirdly, we also introduce how to select more profitable stocks to improve investment performance by the two-step selection: the first step selects more predictable stocks during the learning period, and then the second step adaptively and dynamically selects the most confident stock showing the most significant technical signal in each investment. Finally, some investment simulations based on real financial data show that these ideas are successful in overcoming complex financial markets.

金融市場のジャンプに対する反応を利用したテクニカル売買戦略

小泉洋八, 鈴木智也 (Technical Analysts Journal, 2015)
コメント
・単銘柄に着眼したジャンプ検出(異常検知)です.
・現在,複数銘柄の相関性を利用した異常検知にも取り組んでいますが,単銘柄の方がデータ取得の面で実装が手軽です.
概要
テクニカル分析の妥当性について様々な検証がなされているが,未だ明確な結論は得られていない.そこで本研究では,統計学的に妥当性を証明できるテクニカル売買戦略の実例を示す.この戦略のエッセンスとして,金融市場で突発的に発生する大変動(ジャンプ)に着眼し,実データ解析を通じて,ジャンプ発生直後の反応に明らかな偏り(アノマリー)が存在することを発見した.これは金融市場の予測可能性およびテクニカル分析の妥当性の源泉になるため,このアノマリーを利用した新しいテクニカル売買戦略を考案した.その後,実データを用いた投資シミュレーションによって本売買戦略の有用性を確認し,さらに統計的仮説検定によって,投資タイミングおよびポジション選択の両観点から統計学的にも妥当な売買戦略であることを確認した.

突発的な裁定機会を利用した共和分ペアトレーディング

鈴木智也, 成松優 (Technical Analysts Journal, 2015)
コメント
・上記の異常検知をペアトレードにも応用したものです.
概要
本論文では,昨年度に提案されたBPVレシオの新しい応用事例として,ペアトレーディングに着眼した.BPVレシオは時系列データの突発的な大変動(ジャンプ)を検出するテクニカル指標であるが,本論文では2銘柄間の価格差に適用することで,突発的な裁定機会(サヤ取りのチャンス)を検出した.類似の指標としてボリンジャーバンドが一般的であるが,BPVレシオにより突発的な大変動のみを対象にすることで,ペアトレーディングの効率性を向上できる.つまり収益性の高い裁定機会に限定し,だましの可能性を極力抑えることで,1取引当たりの平均利益額を最大化する運用方法を検討した.その結果,ボリンジャーバンドよりもBPVレシオを用いた方が,ペアトレーディングの効率性を向上できることを確認した.さらに,2銘柄間の価格差の平均回帰性を高めるために,共和分関係にある銘柄に厳選することで運用成績を向上できることも確認した.

決定論的非線形予測に基づいた時空間テクニカル分析

鈴木智也, 林大賀 (電子情報通信学会論文誌A, 2015)
コメント
・これも「ペアトレーディング」について論じています.
・これも工学系の論文誌にも関わらず,テクニカル分析に特化した稀な論文です.
概要
ヒストリカルデータに基づいて金融市場の動向を分析する手法としてテクニカル分析があるが,データの参照期間を増やすほど情報量は増加する一方,急速に変化する市場に対応できなくなる.そこで本研究では,時間軸に基づく価格情報の代用として,市場のダイナミックスを反映した空間的情報(近傍点集合)に注目した.例えば,ペアトレーディングでは現在価格が異常かどうかを判別する必要があるが,近傍点集合に基づく予測値を適正価格と考えれば,現在価格が予測値から乖離するほど市場のダイナミックスに反した異常現象である.更にテクニカル分析のボリンジャーバンドと同様に,確率分布に基づいた異常値検出に拡張すべく,集団学習の一種であるバギングによって予測値を多数複製し確率分布を構成した.この手法の妥当性を検証すべく,実データを用いた投資シミュレーションを行ったところ,従来のボリンジャーバンドよりも投資パフォーマンスを向上できたので報告する.

シストレ

非線形ポートフォリオモデルを用いた外国為替自動取引システムの構築

和知 宏武, Vu Tat Thanh, 猪瀬 悟史, 神成 敦, 鈴木 智也(電子情報通信学会 信学技法, 2014)
コメント
・MetaTraderとMatlabを連携して,複雑なアルゴリズムに基づくシストレを構築.
・学術論文ではなく技術レポートなので,シミュレーション結果は参考程度に留めてください.
概要
先行研究において我々は非線形ポートフォリオモデルを提案し,株式市場における有用性を示した.しかし外国為替市場における検証は未だなされていない.外国為替市場は全世界で24時間取引されているため,株式市場よりも流動性が高く,流動性リスクが低い.また株式市場のような空売り規制や単元株制度が無いため,個人投資家でも参入しやすく,少額からポートフォリオを運用できる.そこで本研究では,非線形ポートフォリオモデルを外国為替市場に適用できるように拡張した.その結果,先行研究と同様に,従来の平均分散ポートフォリオモデルよりも高収益かつ低リスクな投資を実現できた.さらに実際の運用を想定して,非線形ポートフォリオモデルを用いた自動取引システムを構築した.個人投資家向けの自動取引ソフトウェアとしてMetaTraderが有名であるが,プロ グラム形式が特殊であり,またバージョン間の互換性に乏しいという問題がある.そこで本研究では,非線形ポート フォリオモデルについては汎用的なプログラム言語であるMatlabを用いて実装し,新規データの取得と取引注文の発注についてはMetaTraderで自動化した.さらに両者を結合することで,毎日の取引プロセスを完全に自動化した.



株式ポートフォリオ

Enhancing Predictive Power and Risk-reduction Efficiency of the Portfolio Models Based on Principal Component Analysis

Kazuki Yanagisawa, Tomoya Suzuki (Journal of Signal Processing, 2015)
コメント
・主成分でポートフォリオを組むと,リスク分散効果の向上は当然ですが,さらに予測精度も向上するようです.
・おそらく主成分への変換がノイズ低減に役立っているようです.
概要
In our previous study, we enhanced the predictive power of the principal-component portfolio (PCP) model by applying a nonlinear prediction model. However, the present study points out that this modification destroys the no-correlation relationship among principal components, and accordingly the portfolio effect for risk reduction is weakened. To solve this problem, we combined the advantages of the PCP model and our nonlinear portfolio model. To confirm this validity, we performed some investment simulations with real stock data, and confirmed that our new portfolio model improves the predictive power and risk-reduction power simultaneously, that is, improves the efficiency and safety of portfolio management.

Nonlinear Portfolio Model and its Rebalance Strategy

Inose Satoshi, Tomoya Suzuki, Kazuo Yamanaka (Nonlinear Theory and Its Applications 2013)
コメント
・下記の日本語レポートの方がわかりやすいかもしれません.
概要
A nonlinear portfolio model was formulated by applying a nonlinear prediction method and its prediction error to the Markowitz mean-variance portfolio model. Also, the Sharpe ratio, which is a typical evaluation function of portfolio optimization, was modified to adopt stock-trading commissions and the trading-unit system, which are inevitable for portfolio rebalancing in real investment. Then, we discussed the best rebalancing frequency from the viewpoint of the trade-off between prediction accuracy and rebalancing costs. By investment simulations based on real stock data, we confirmed that shorter-term rebalancing is more effective even if we are required to pay higher commissions because short-term nonlinear prediction works better to estimate future return rates and to reduce investment risks.

DCCモデルを適用した非線形ポートフォリオモデルにおけるロングショート戦略

猪瀬 悟史, 鈴木 智也, 山中 一雄(電子情報通信学会 信学技法, 2014)
コメント
・学術論文ではなく技術レポートです.
・上記の英文から発展して,DCCモデル(多変量GARCHモデル)を組み込んでいます.
概要
先行研究で提案した非線形ポートフォリオモデルでは,将来のリターン変動を積極的に予測すべく非線形予測モデルを導入したが,しかし将来のリスクについては積極的に推定していない.そこで本研究では,多変量リスク推定モデルの一種であるDCCモデルの導入し,非線形ポートフォリオモデルの改良を行った.さらに,期待リターンを正にするポートフォリオと負にするポートフォリオを同時に構築し,後者を空売り (ショート) した代金で前者を購入 (ロング) する.これによりポートフォリオの構築銘柄数を増やすことで,市場変動による影響を軽減し,ポートフォリオ全体のリスク分散効果を向上できると考えられる.そこで実データを用いて投資シミュレーションを行ったところ,従来のモデルよりも高収益かつ低リスクな投資を実現できたので報告する.







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Ghost plays with truck
watch hidden Ghost plays with truck

https://youtu.be/BnDzkZgQofw

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Posted by ajeebmedia 2017年06月17日(土) 06:18:32

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