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説明株式ポートフォリオの解釈可能な配分とモデル予測リバランス、実市場と合成市場での検証
要約本論文は、銘柄選択、売買のタイミング、市場の観測範囲を超えた戦略の頑健性という三つの課題を一つのシステムで扱う手法を提案しています。373の米国株を2014年から2024年のデータで校正し、2025年1月から2026年9月まで運用してテストしました。モデル予測制御器が、予測帯の逸脱やドローダウン時などに再計画を行い、深い下落を検証するために隠れマルコフ生成器による合成市場でも評価しています。
説明TensorLOB：指値注文板予測のための構造保存型テンソル学習モデル
要約指値注文板（LOB）は、複数の価格水準にある未約定の買い注文と売り注文を記録し、その状態は売買の方向、価格水準、注文属性といった次元にわたって時間とともに変化する。本論文は、テンソル領域で完全に動作するTensorLOBを提案する。モード単位のテンソル収縮で特徴を抽出し、学習された表現を低ランクのクラス重みテンソルと収縮させて予測を行い、時間・方向・価格水準・属性の各モードの役割を保持する。FI-2010ベンチマークでの実験では、評価した4つの予測期間すべてで正解率、再現率、F1スコアが最も高かった。
説明群集行動か、価格競争か？オンチェーン市場における口座間の注文フロー持続性の分解
要約本論文は、分散型取引所における売買方向の自己相関の源泉を検討する。従来の研究はウォレット間の取引相関をすべて群集行動によるものとみなしてきたが、その比率は、同一口座が連続して注文する確率と、口座間相関と同一口座内相関の比κという二つの量を混在させていると指摘する。Uniswap v3のUSDC-WETHでは、κは0.05〜0.10にとどまる一方、オンチェーン指値注文板ではκが0.72〜0.76となり、相関は数ブロック離れた注文に集中し、中央集権型取引所の価格で先に約定しようとする競争に由来すると論じている。
説明二値検出を超えて：金融質疑応答における型別の幻覚分析と階層的検出
要約本論文は、SEC提出書類から構築された長文ベンチマークPHANTOMを用いて、金融質疑応答における大規模言語モデルの幻覚検出を研究している。九つの金融関連カテゴリーごとに幻覚を生成して検出器を評価したところ、二値の正解率は80.2%だったが、サブタイプの正解率は44.7%にとどまり、見逃し率もカテゴリーによって異なった。これを踏まえ、まず幻覚かどうかを判定し、次にサブタイプを割り当てる二段階の階層的検出器を提案し、二値の正解率を95.6%、サブタイプの正解率を56.1%に高めた。
説明大規模言語モデルのパネルで2024年EU選挙の政党綱領の環境政策を採点する研究
要約本論文は、異なる提供元の3つの大規模言語モデルからなる評価パネルを用い、政党綱領を文単位で「環境保護」と「気候変動」の2つの次元について採点し、その結果を綱領単位に集計する手法を提案している。2024年欧州議会選挙の41の綱領を対象とし、25政党について2024年Chapel Hill専門家調査と比較して検証している。専門家調査や人手による符号化を置き換えるのではなく補完する手法であり、プロンプトとコードは公開されている。