arXiv 計量ファイナンス（q-fin）。
説明因果基盤モデルによる市場インパクト推定：合成市場の事前分布で学習した因果シミュレータで、大口注文が価格に与える因果的影響を推定する研究。
要約本論文は、合成市場の事前分布で学習した連続時間の因果PFN（Prior-data Fitted Network）である「因果市場シミュレータ」の概念実証を提示します。この事前分布では隠れた情報フローが売買フローと価格の関係を交絡させ、その強さを設定できます。事前分布上では、単純推定量の偏りが理論式どおりに現れ（最大68%の過大評価）、本モデルは高交絡下で真のパラメータに基づく基準に近づきます。ABIDESの限界注文板や複数の暗号資産および米国株データでも干渉への応答が報告されていますが、因果的転移の証明ではありません。
説明Wasserstein不確実性下の多期間平均-エクスペクタイル・ポートフォリオ最適化：再定式化、退化、地上距離の役割
要約本論文は、Wasserstein曖昧性集合の下での多期間平均-エクスペクタイル型ポートフォリオ問題を研究する。最悪ケースのエクスペクタイルを、二区分アフィン被積分関数をもつ最悪期待値の一意な根として特徴づける包絡定理を示し、標準的なWasserstein双対性を直接適用できるようにしている。FTSE構成銘柄90銘柄・3,341営業日のアウトオブサンプル実験では、同条件で設定したCVaRモデルを九つのパラメータ設定すべてで上回った。
説明楕円分布からの重み付き選択：確率的表現とポートフォリオ分離への応用
要約本論文は、重み付き選択楕円分布の確率的表現を示しています。これは、q 個の選択変数のアフィン結合と、方向のみが独立となる楕円項の和として書けます。この形式は一次確率優越を用いた q+2 ファンド分離に十分であり、Simaan（1993）の三ファンド分離の仮定を緩和します。
説明拡散型市場インパクト：整合的なミクロ的基礎
要約本論文は「拡散型市場インパクト」にミクロ経済学的な基礎を与え、市場インパクトの「平方根則」と低い取引速度での線形領域への移行を説明します。一人のトレーダーと多数の裁定取引者からなるモデルで、裁定取引者が予測可能な収益を徐々に解消すると、インパクトは最終的に白色雑音の形をとることが示されます。双指数の取引フローの下でインパクトの減衰は50％から60％の範囲に収まると論じています。
説明中古電子機器の複数期間価格予測：深層学習と統計モデルの体系的ベンチマーク
要約本論文は、中古スマートフォンやノートパソコンの再販価格を対象に、初の複数期間予測ベンチマークを構築したものです。ポーランドのオンラインマーケットプレイスで2022年1月から2025年3月まで収集された日次掲載データを用い、1日から365日までの6つの期間にわたり11のモデルを比較しています。30日を超える予測ではN-BEATSが最も低いMAPEを示し、365日時点で8.51%と、最良の統計的基準の14.94%より43%低減しました。1～7日の短期予測ではどのモデルも約0.72%に収束し、単純なベースラインも競争力を保っています。
説明多型逆ガウス劣加法過程のHawkesマイクロ基礎
要約本論文は、多型逆ガウス確率時計に対して、事象レベルのHawkes過程に基づくマイクロ基礎を与える。近臨界多変量線形Hawkes過程の事象計数と積分強度が、適切にバランスした移入条件の下で、多変量純ジャンプ劣加法過程へ収束することを示す。この過程を多型逆ガウス劣加法過程と呼び、対角の場合は独立な古典的逆ガウス劣加法過程となる。
注目点臨界近傍の多変量Hawkes過程の計数が多型逆ガウス部分過程へ収束することを示し、機構を説明して既存結果を拡張する理論的貢献。
説明正解のない妥当性：陳述選好経済学が言語モデル評価にもたらすもの
要約本論文は、陳述選好経済学で調査回答の妥当性を判断する枠組み（内容妥当性、構成概念妥当性、基準妥当性、信頼性、インセンティブ両立性、結果性）が言語モデルの評価にも使えると主張する。著者らは、公表済みの水質に関する陳述選好評価調査（Vossler 他、2023）を六つのモデルに適用し、需要曲線が右下がりになること、支払意思額が財の範囲や所得に反応することといった経済理論の予測を検証した。結果として、古い二つのモデルは世帯所得 75,000 ドルの条件で最も基本的な検定に不合格となり、新しい二つのモデルは採点可能な理論的妥当性の検定をすべて通過したが、収束的妥当性では差が出た。著者らは、妥当性検定の合格は回答が首尾一貫していることを示すにすぎず、正しいことを示すものではないと述べている。
説明確率微分方程の階層から一般化ベータ分布の階層へ（非線形変換と定常分布の縮約は可換でないことを示す理論研究）
要約本論文は、三成分の確率項を持つ平均回帰型の確率微分方程式を提案し、定常分布の階層を生成することを示します。最上位は修正ベータ分布で、一パラメータおよび二パラメータへの縮約により、コンパクト台、べき乗則の裾、指数型の極限族が得られます。さらに、べき乗変換を確率微分方程式に直接適用する方法と、定常分布を得た後に適用する方法の二つの一般化を構成し、両者は下位で一致するものの最上位では異なることを示します。各分布の確率密度関数と累積分布関数を導き、従来の一般化ベータ分布の枠組みと比較しています。
説明SOTA：オプション暗示収益分布に基づく株式オプション取引エージェント
要約本論文は、構造化されたオプション戦略の選択を行うエージェント型取引フレームワーク「SOTA（Stock Options Trading Agents）」を提案しています。膨大なオプション銘柄群を戦略レベルの判断に抽象化し、ポートフォリオの実装は決定論的なリゾルバが担当します。Qwen3.8-27Bに教師あり微調整と強化学習を適用して開発され、米大型株9銘柄とSPYのオプションで、ルールベースおよび機械学習の戦略選択手法と比較されています。6か月のサンプル外期間で、総リターン18.3%、シャープレシオ1.60、最大ドローダウン8.96%を記録しました。また、ニュースの効果は非対称であり、フロンティア教師の軌跡は改善するものの、強化学習中にニュースを保持するとサンプル外リターンが-2.7%に低下したと報告しています。
説明OOM-RL II：現実は調査役ではなく神託である——継続的に進化するエージェント構築システムにおける来歴制約付き診断
要約本論文は、人が主導しエージェントを用いて開発された定量取引システムを事例に、外部の結果フィードバックが何を証明でき何を証明できないかを検討する。一年間で口座は利益を上げ広範な市場指数を上回ったが、主要な遡及的仕様のもとでは年率アルファは統計的に有意にゼロと異ならなかった。工程記録には期間中の複数の変更が示され、推奨から実行時までの完全な紐付けは得られていない。著者は「結果と診断のギャップ」という概念を提示し、凍結インスタンス、事前定義された適応的手順、場当たり的開発を区別するとともに、前向きの本番環境紐付けプロトコルを提案している（前向きな検証はまだ行われていない）。
