arXiv 計量ファイナンス（q-fin）。
説明ラフボラティリティ向け戴森-シュウィンガー有効作用法：キャリブレーション・エキゾチック・リスクのための相関応答フレームワーク
要約本論文は、量子場理論の2粒子既約有効作用と戴森-シュウィンガーギャップ方程式に基づく、確率的ボラティリティ・オプション価格決定の非摂動的フレームワークを提案する。対数価格や対数ボラティリティの座標で、状態変数の同時分布を自己無撞着なガウス分布で近似し、相関やラフ（Volterra）モデルも扱う。複数のベンチマークでモンテカルロ参照値とよく一致し、Haganの展開や粗いSABRなどの手法とも比較されている。
説明LASSOソルバーによる効率的フロンティア
要約本論文は、scikit-learnの標準LASSOソルバーlars_pathを用いて、SchmelzerとHastieの結論（マルコウィッツの臨界線アルゴリズムとLASSOパスは同一曲線を描く）を数値的に検証しています。レバレッジ上限付きのロング・ショート、固定レバレッジでのリスク選好の変化、古典的なロングオンリーの満額投資フロンティアを対象とし、独立した二次計画ソルバーの結果と一致することを示しています。スクリプトや検証過程、Fama-Frenchのデータも公開されています。
説明流動性制約による債務不履行と戦略的債務不履行の分離：ディープラーニングによるアプローチ
要約本論文は、1998年から2021年までの商業用抵当貸付の独自パネルデータに深層ニューラルネットワークを適用し、観察上似通った二つの延滞要因、すなわち流動性制約による債務不履行と戦略的債務不履行を区別します。延滞の状況下では、物件の純営業収益（NOI）が貸付価値比率（LTV）よりも債務不履行率をより強く左右すること、そして特定された閾値は2008年の金融危機および2020〜2021年の新型コロナ禍の商業用不動産への衝撃を通じて安定していることを示しています。
説明スプレッドで制御されるHawkes-Flockingモデル：最良売買気配値の動学と指値注文への応用
要約本論文は、指値注文板における最良買気配値と最良売気配値の同時動学を、スプレッド依存のHawkes-Flockingモデルで記述します。最良気配値の変動を四種類に分け、スプレッドが最小の一ティックのときはスプレッドを縮める変動を無効にし、スプレッドに応じて作動する板の両側をつなぐ項を導入しています。有限の時間区間で過程が爆発しないことを示し、O(N)の再帰尤度と最尤推定量のシミュレーションによる検証を与えています。INTCとMSFTの実データでは、跨側項を除く制約が棄却され、完全なモデルがAICとBICで適合を大きく改善しました。応用として、最良または次善の気配値に置く単期間指値注文の最適数量を閉形式で導出しています。
説明ヘッジが払い戻しを変えるとき：価格インパクトと執行コストを伴うオプション複製
要約本論文は、原資産の売買によりデリバティブをヘッジする際、取引自体の価格インパクトと執行コストによって、複製したい払い戻しが変化する現象を研究しています。二項モデルでは不動点方程式により複製を特徴づけ、連続時間では非線形の価格決定偏微分方程式を導出しています。コールやプットなど単調で凸のリプシッツ型払い戻しについて、中点執行コストの下で正確な複製を示し、数値実験で影響を検証しています。
説明二つの配分：テールにおけるリスク資本寄与とリスク寄与の比較
要約本論文は、複数のリスクの総テールリスクに対して構成要素が持つ寄与を測る二つの比例的な方法を比較する。一つは条件付きテール期待値（CTE）のもとで構成要素に配分されるテールリスク資本の割合、もう一つは幾何テール期待値（GTE）のもとでの実現リスク share の期待値である。両者が一致する条件、一致しない場合の順序、極端テールにおける漸近的な乖離を特徴づけ、その差が正規化されたテール共分散であることを示す。
説明CZAR損失関数：金融の対数収益率予測に向けた専用の目的関数
要約本論文は、平均二乗誤差や平均絶対誤差などの一般的な対称回帰損失が金融収益率予測に適さず、ゼロ予測をほぼ最適にしてしまうことを指摘します。そこで、予測値について凸で勾配とヘッセ行列が閉形式で得られる区分二次型のCZAR（Composite Zero-Agnostic Return）損失を提案します。理想化された検証と、LightGBMによるビットコインの日中対数収益率の実験では、「ゼロ収益バイアス」が減少し、大きな変動を伴う収益の方向精度が向上したと報告されています。
説明FinAutoRubric：専門家の指針に基づく金融リサーチエージェント評価のための評価基準自動生成
要約本論文は、金融リサーチエージェントを評価するためのフレームワークFinAutoRubricを提案します。専門家が再利用可能な評価指針を定め、エージェントとコードがクエリごとの評価基準を生成・レビュー・検証し、再利用可能な基準はタスクバンクに保存されます。3つの専門家作成の金融ベンチマークで、評価基準は最も強力な比較生成器に近い水準で専門家の採点と一致し、人間の採点とも一致しました。社内アナリストもブラインドレビューで本手法の基準を好みました。また、100件のクエリからなるFinAutoRubric Benchmarkも公開されています。
説明事前学習済み画像エンコーダに伴う「表現リスク」：同じ画像でもエンコーダによって予測結論が大きく変わる可能性
要約論文は、研究者が事前学習済み画像エンコーダを実装上の細部として扱いがちである一方、エンコーダが画像を異なる特徴空間へ写像し、下流の予測結論を大きく変えうると指摘します。著者はこれを「表現リスク」と呼びます。住宅価格、競走馬の成績、乳がん組織像、胸部レントゲン、顔による年齢推定、稲の病害など複数の応用で、十種類の凍結エンコーダを比較しています。検証データで選択する手順を推奨し、分析に用いたソフトウェア LOOKAGAIN-ML も公開しています。
注目点表現リスクという概念を提案し、10種の凍結エンコーダを多数の応用で比較して選択差の大きさを示した。
説明共和分から樣本外での失敗まで：ペプシコとコカ・コーラ（PEP-KO）を題材としたペアトレードの事例研究
要約本論文は、ペプシコとコカ・コーラの間で共和分に基づくペアトレード戦略が統計的に頑健で、経済的に実行可能かを検証する。著者らはまず2013～2018年に共和分を検定し、スプレッドの平均回帰特性を推定した。その後これらの統計パラメータを固定し、2018～2023年のサンプル内で閾値型取引戦略を最適化している。取引コストやパラメータ感度の検定、ウォークフォワード検証、調整済み・デフレート済みシャープレシオにより頑健性を評価し、2023年から現在までのサンプル外で戦略を評価した。結果として、スプレッドの平均回帰の弱まりが、サンプル外での戦略の有効性を損なうことが示されている。
