arXiv 計量ファイナンス（q-fin）。
説明FinNextAssist：専門的な金融分析向けディープリサーチ支援システム
要約本論文は、専門的な金融分析を対象とした end-to-end のディープリサーチ枠組み「FinNextAssist」を提案しています。研究プロセスをタスク計画、証拠収集、推論エンジン、レポート作成の4段階に分け、市場横断の金融表理解を行う TabAgent と、異なるモダリティの金融データを解釈する HeteroAgent の2つの軽量サブエージェントを導入しています。複数のベンチマークでの実験において、既存の専有型およびオープンソースのエージェントを上回る結果が示され、アブレーション実験で各構成要素の寄与が確認されたと報告されています。
説明MintEval：LLMは依頼された取引戦略を正しく実装しているか？自然言語から戦略コードへの行動等価性ベンチマーク
要約本論文は、自然言語で記述された取引戦略から大規模言語モデルが生成したコードが、依頼された戦略と同じ振る舞いをするかを検証するベンチマーク MintEval を提案しています。同一の市場データと取引摩擦の条件で、生成コードと参照戦略をバーごとに実行し、コードの類似度や利益ではなく売買の行動で比較します。結果として、最先端モデルでも一定割合の実装が、気づかれないまま要求と異なる動作をすることが示されています。
注目点コード類似度や利益ではなく、バーごとの挙動等価性で取引戦略コードを評価するベンチマークを提案し、静かな失敗を実験で示している。
説明Shapley値に基づく確率ボラティリティモデルのニューラル較正の構造分析
要約本論文は、説明可能なAIのSHAPとνSHAPという相補的なShapley値の手法を用い、Hestonモデルと粗いHestonモデルのニューラル較正写像の構造を分析しています。対象は多層パーセプトロン、highway、softmaxパラメータ化highwayの各アーキテクチャです。短期の満期とスマイルの翼部分がパラメータ推定を主導し、その寄与構造は架構間でほぼ安定していることが示されました。さらに、νSHAPに基づいて粗いHestonモデルの入力次元を削減しても、完全なインプライド・ボラティリティ曲面を使う場合と同程度の較正精度が得られたと報告されています。
説明イベント履歴がスケールに勝る：低遅延の指値注文板予測のためのコンパクトな Transformer
要約本論文は、株式および日中電力市場の指値注文板から短期の価格動向を予測するため、7,203 パラメータの因果的 Transformer「MBOFormer」と、低速な時間文脈分岐を加えた 14,371 パラメータの拡張版「MBOFusion」を提案しています。両モデルは個々の注文の提出、取消し、約定を記録したマーケット・バイ・オーダー（レベル3）の履歴を入力とし、サンプリングされた板スナップショットを用いるレベル2ベースラインと比較されています。著者らは、3市場・4予測期間の12設定のうち11設定で平均マクロF1が最も高く、単一サンプルの推論中央値は1ミリ秒未満、直列化した状態辞書は70 kB 未満だと報告しています。
説明私的資産運用におけるマルチエージェントAIを入れ子型のプリンシパル・エージェント問題として扱う：スイス、ドイツ、オーストリアにおける委任条件の表現と証拠管理
要約本論文は、顧客・運用者・AIシステムの間の入れ子型委任関係と、AIに割り当てられた制約付き同時最大化を組み合わせる、モデルに依存しない定式化を提示します。法的義務、委任条件、証拠の十分性が実行可能性を決め、スイス、ドイツ、オーストリアが法的背景を示します。構成された委任とパブリック市場データによる模擬実験で、重みの扱いが選択に影響することが示されています。これは方法の例示であり、専門家や現場での検証が必要です。
説明Axient：オンチェーン金融プロトコル向けのマニフェスト束縛型証拠アーキテクチャ
要約本論文は、ハイブリッド型オンチェーン金融プロトコルのための証拠アーキテクチャを提案します。封印された実行マニフェストがシステムの識別子、役割、スキーマ、リリース識別情報を束縛し、7層の証拠を共通の相関識別子で連結します。また、主張の昇格に関する連言的規則を定め、証拠グラフを形式化して、複製されたハッシュでは独立した導出を証明できないことを示します。登録済みのローカル事例研究では、金融断言から再生可能なパッケージまでの審査可能な保管の連鎖が示されています。
説明Axient：レバレッジ付きイベント市場のための標準プロトコルグラフ構成と復旧可能な実行
要約本論文は、モジュール化されたレバレッジ付きイベント市場プロトコルを対象に、各金融ドメインに単一の保存権限を持たせ、構成コンポーネントが状態遷移を調整する標準プロトコルグラフを提案しています。原子的なポジション開設、決済確認を伴う債務プロセス、損失の優先順位付け、チェックポイント後の一度きりの再構築などを形式的に証明しています。さらに、十二の金融相互作用断言と再現可能な証拠の連鎖によって工程面の評価を示しています。
説明順序は一致、尺度は不一致：職業AI測定のためのLLM審査者の監査
要約本論文は、既存の約4万5千件の労働者評価調査に基づく監査スイートO*NET-BENCHを提案し、職業に関連するAI出力の評価において33種類のLLM審査者構成を検証しています。多くの審査者は回答の順位付けでは人間と近い結果を示しましたが、許容される回答の割合の推定は大きくずれ（3.0%〜97.9%、職業一致の労働者では61.1%）ました。著者らは、順位の一致だけでは職業測定には不十分であり、審査者を推定に用いる許容率や集計値で検証すべきだと主張しています。
説明期待効用リグレット規則：ミニマックスおよびベイズ最適なポートフォリオ選択
要約本研究は、投資家の富の期待効用を最大化するポートフォリオを推奨する問題を扱います。目標は、オラクル投資家の期待効用と、データから選んだポートフォリオの期待効用との差である期待効用リグレットの観点で漸近的に最適なポートフォリオ選択則を構築することです。著者らは期待効用リグレット（EUR）規則を提案し、ポートフォリオのクラスの選択と重みの推定を同時に行います。通常のパラメトリック収益モデルでは、単一のEUR規則が、ベイズ基準を定める事前分布を用いずに、主要定数を含むミニマックスおよびベイズの下界を達成すると示しています。さらに、平均・分散ポートフォリオとリスクパリティ・ポートフォリオがこの枠組みの特殊ケースであることも導いています。
注目点EUR規則は正則なパラメトリックモデルで、事前分布なしに極小最大とベイズ下界を先頭定数まで同時に達成し、理論的新規性が高い。
説明共有モデル、選択的取引、注文フロー：合成市場で、ニュースの提示の仕方によって言語モデルが出す注文の構成が変わり、モデルの多様性が取引時の選択で保たれるかを検証した研究です。
要約本論文は、三つの言語モデル系統を固定比率で参加させた合成市場を用い、ニュースの提示方法の変化が各モデルの提出注文にどう影響するかを調べています。資金調達の発表ラウンドでは、Qwenの提出注文に占める比率が48ポイント変化した一方、純注文数の変化は小さかったと報告されています。人員削減の事例では、Mistralの比率が40ポイント変化し、純注文数は符号が逆転したとされています。著者はまた、総需要感応度が変わらなくても、選択によって価格の正確性が改善も悪化もしうることを解析的に示しています。
