arXiv 計量ファイナンス（q-fin）。
説明FLAREの公表スコアは実際に何を測っているのか
要約本論文は、金融タスクベンチマークFLARE（PIXIUおよびFinBenの基盤）の採点パイプラインを監査し、多くのセルでスコアがモデルではなく回答抽出ルールの性質に依存していることを示す。同一の生成結果でも2つの抽出規則で正解率が最大0.4216異なり、どのリーダーボードもどの規則を用いたかを明記していないと指摘する。著者らは、歧义率、カバレッジ、多数派フロアの3指標が必要だとし、既存の生成結果からこれらを算出するツールfloorbenchを提案している。
説明グリーン移行のタイミングリスクの下での最適ポートフォリオ選択
要約本論文は、将来のグリーン移行（時期は不確実）の影響を考慮する投資家の最適ポートフォリオ選択問題を研究する。移行は株価過程のジャンプとしてモデル化され、グリーン株は価値が上昇し、ブラウン株は価値が下落する。投資家は移行時期について曖昧性を持ち、この リスクに頑健な投資戦略を設計する。対数効用などの特殊ケースを一般問題から導出し、一つのグリーン株と一つのブラウン株の事例では、移行リスクを認識した投資家がグリーン株への投資を増やし、ブラウン株への投資を減らすことが示される。
説明トークン化されたスクーク：資産証拠とプログラム可能なシャリーア適合性のための検証可能なアーキテクチャ
要約本論文は、投資家の身元のみを確認する既存のセキュリティトークン規格では、スクークの資産構成を制御できないと指摘します。著者らは、マレーシア証券委員会のシャリーア諮問委員会による2023年のSukuk Wakalah bi al-Istithmarに関する裁定を、発行および譲渡のポリシーとして符号化しました。このポリシーは、別々の機関的役割が署名したEIP-712の資産権利、評価、権利負担、シャリーア分類に関する証明を読み取って判断します。作者らが構築した合成商品の26のシナリオでは、身元確認のみの基準が拒否すべき13の操作を誤って許可しましたが、完全なポリシーは全ての期待結果と一致しました。
注目点イスラーム法上の取引条件をオンチェーンのポリシーとして符号化し、本人確認のみの基準と比較した。ただし評価は合成資産に基づき規模も限定的である。
説明中国転換社債の翌日価格予測：クロスボンド・パネル学習の実証的検証
要約本論文は、2022年から2025年までのA株転換社債100銘柄の日次パネルデータ（計73,806観測値）を用いて、クロスボンド型ニューラルネットワークがランダムウォークを安定して上回るかを検証しています。厳密な時系列分割と統計的推論の下では、価格変動を予測するMLPのサンプル外RMSEはランダムウォーク（2.3577元）をわずかに上回り、R²も負で、統計的にも有意ではありませんでした。著者らは、同時点の株式市場情報や明示的な契約イベントの条件付けがない場合、深層パネルモデルは持続性ベンチマークを超える翌日の予測可能性を示さないと結論づけています。
説明調査サンプリング、テンパー付き逆確率系列学習、因果的活動時計によるインプライドボラティリティ曲面の作成と予測
要約本論文は、NVIDIA（NVDA）の2018年から2025年までの分割調整済み株式・オプションデータを用い、デリバティブのリスクを予測する方法を検討しています。有限母集団の標本調査、テンパー付き逆確率系列学習、因果的活動時計を組み合わせています。結果として、抽出設計は対象関数に合わせる必要があること、短期価格は検証したモデルではドリフト付きランダムウォークを上回れないこと、将来のインプライドボラティリティには記述的な平均回帰が見られるものの統計的には有意でないことが示されています。
説明中国における高頻度取引の活動把握と市場品質への影響
要約本論文は、正確な注文価格に基づく注文単位の高頻度取引（HFT）指標を提案し、対向側の最良気配と完全に一致する指値注文を分析の対象とする。深圳証券取引所のデータを用いて、この指標が気配更新への反応、取消速度、中間値収益率との関係で妥当であることを検証する。開場時の注文伝達遅延の経路間差を利用した差分の差分分析により、遅延の低下がこの種の注文の比率を高めることを示す。結果として、短期的な価格変動、広いスプレッドの発生率、逆選択リスクが高まり、実現スプレッドは縮小し、価格誤差はわずかに減少する。
注目点精密な注文配置に基づく注文単位の高頻度取引指標を提案し、中国市場の経路間遅延差を用いた差分の差分法で因果を検証しており、新規性と証拠が比較的強い。
説明条件付き分布の連続性とデリバティブ価格評価における層化
要約層化は、低次元の因子に従って標本空間を分割し、各層で個別にサンプリングすることでモンテカルロ推定量の分散を減らす手法で、高次元金融モデルにおけるパス依存型商品の評価に適しています。本論文は、連続時間モデルにおける比例配分の下で、ニューラルネットワークによる層化因子の構成を検討します。関連する条件付き期待値および条件付き分布の連続性を示し、その理論の限界を示す反例も挙げています。ニューラルネットワークの稠密性と組み合わせ、許容される層化因子についての万能近似定理を導き、学習された因子が比較対象のすべての基準を上回ることを数値実験で示しています。
説明規制の不確実性下における最適な集団投資
要約本論文は、将来の規制要件が不確実な場合における集団投資の最適化を、バリュー・アット・リスク（VaR）型制約のもとで研究している。この制約は複数の資産しきい値を含み、それらを満たす加重平均確率に下限を課す。最適な満期資産の形を特徴づけ、投資家グループごとの福利損失の配分の違いも論じている。
