arXiv 計量ファイナンス（q-fin）。
説明セクターローテーション向けの、相場局面を考慮した解釈可能なランキング手法
要約本論文は、ベンチマーク対比のポートフォリオ運用におけるセクターローテーションを、将来のリスク調整後の超過パフォーマンスによるセクターのランキング問題として定式化しています。提案手法RegimeRankは、専門家が定義した時系列特徴でファンダメンタル・テクニカル信号を表し、クロスアテンションで学習済みのマクロ因子に条件付け、セルフアテンションでセクター間の依存関係をモデル化します。2002年から2024年のS&P 500週次データで、複数のランキング指標において代表的な基準手法を上回ったと報告されています。
説明AuDQ：エージェント型ルール発見による監査可能なデータ品質
要約本論文は、オントロジーに基づきリポジトリに統合されたデータ品質の層を提案し、ルールをバージョン管理され、ガバナンス文書に紐づき、不変の実行トレースで再実行できる一級の成果物として扱います。著者らは、フルエージェント型とガイド型の2つのルール取得モードと、人が介在するレビュー画面を備えた、エージェント型ルール発見の中核を実装しました。金融と小売の2つの実データセットで予備的な実験を行い、完全自律的な分割統治型のルール発見が、人間の専門家が定めたルールと同等の品質と多様性を持つかを検証しています。
説明基盤モデルによるリターン予測における履歴の矛盾
要約本論文は、リターン間の関係が変化したとき、古い履歴データが基盤モデルの予測を誤らせる可能性を検討しています。5つの基盤モデル予測手法と3つのシミュレーション過程について、それぞれ1,024回の独立反復で評価したところ、履歴の矛盾はゼロ予測を上回る確率を下げることが示されました。また56銘柄を対象とした探索的比較では、入力を256から64のリターンに短縮すると、すべてのモデルで平均絶対誤差が増加しました。
説明統計的裁定取引における校正された事後分布のための償却型ニューラルフィルタリング
要約この論文は、統計的裁定取引で残差スプレッドの状態推定に伴う不確実性を扱うため、ニューラルフィルタ推定器（NFE）を提案しています。シミュレーションで学習したモデルは、一度の順伝播で各スプレッドの潜在状態の事後分布を出力します。韓国株の分析では、従来の点推定が予測する収益が実現値より約千ベーシスポイント多く、償却型手法はその差を約2〜8倍縮小したと報告されています。
説明予測市場の信念状態をトポロジーで圧縮し事象予測に用いる研究
要約本論文は、トポロジカルデータ解析（TDA）と持続ホモロジー（PH）を予測市場を対象とした予測モデルに組み込み、市場の信念状態が予測に役立つ形状を持つ構造を形成するかを検証しています。著者らは、単一パラメータの持続ホモロジーが線形予測モデルの予測能力と校正された精度を向上させ、二パラメータの多重持続性が非線形モデルにも同様の効果をもたらすと結論づけています。
説明加法マルチンゲールに基づく裁定機会のないインプライド・ボラティリティ曲面の再構築
要約本論文は、少数のオプション気配値から連続的なインプライド・ボラティリティ（IV）曲面を再構築する AddMart フレームワークを提案する。学習目的関数の正則化ではなく、モデル構造によって静的な無裁定条件を満たす点が特徴である。実在する十のオプションデータセットでの実験では、再構築精度が競争力を持ち、顕著な静的裁定違反がないことが示されている。さらに、VaR、CVaR、暴落確率の推定に直接利用できるとされる。
説明良い機会が逆効果になるとき：顧客獲得におけるAI並行導入への接客担当者の反応
要約本論文は、AI音声エージェントを顧客獲得業務に並行して導入した場合の効果を研究しています。低意向のリードはAIに、高意向のリードは人間の担当者に振り分けられます。中国のオンライン健康保険仲介会社の五十万件超の架電記録を用い、時間的不連続回帰デザインで分析しています。人間が扱う機会は勤務日の前半で質が向上する一方、その後の獲得率は低下することが示されています。
説明条件付き拡散モデルによる指値注文板の確率予測（LOBGrad）
要約本論文は、指値注文板（LOB）の確率予測のための条件付きDDPMフレームワーク「LOBGrad」を提案し、自己回帰型RNNエンコーダと拡散ベースの生成器を組み合わせます。指数的混合性と正則性の仮定の下で、一段階のノイズ予測目標に対する過剰リスクの不等式を示し、収縮的な動学の下では条件付きウィンドウ長への依存を潜在状態の次元への依存に還元できることを示しています。BTC/USDT、GOOGL、METAでの実験では、エンコーダのない拡散モデルの消融版より全指標で改善し、LOBの微視的構造の主要な特徴を再現しています。
説明言及が多いほど情報は増えるか？ Redditの埋め込みにおける銘柄同一性と整合性の診断（ボラティリティ予測）
要約論文は、r/WallStreetBets（WSB）の投稿を大規模言語モデルで埋め込み、対数実現分散を予測すると、サンプル外R²が0.13になることを示しています。著者らは、HAR基準への組み込み、テキストを使わない企業同一性の対照群、日付と投稿の対応のシャッフルなどで情報の出所を検証しました。その結果、独立した適合力の大部分は企業または企業年度の情報に由来し、HARへの追加による改善は約1.22%にとどまり、2020〜2022年には有意差がありませんでした。
