計量ファイナンス · 諦聽 Diting Lab

一般化されたケスラー症候群とペルシャ湾：軌道デブリの連鎖的増殖の概念をサプライチェーンに拡張し、海上輸送制限が湾岸諸国に与える影響を分析

2026-10-29T00:00:00+09:00

The Generalised Kessler Syndrome and the Persian Gulf arXiv · 2026年10月29日本論文は、高密度の宇宙デブリ場を生む軌道上の連鎖的暴走を指すケスラー症候群の概念を、サプライチェーンに一般化して適用する。故障が新たな故障を生む加算的経路と、封じ込めと回復の能力を侵食する減算的経路を提示し、損傷が修復を上回るとシステムは不可逆的に新たな状態へ移行するとする。2026年春以降の海上供給制限に対し、航空・陸上輸送による代替が不十分であり、製品ごとに在庫が不均等に枯渇し物流システム自体の機能も損なわれると論じる。最弱リンク型の利得の下でのケリー型ポートフォリオ配分として定式化し、最適戦略は先行する投入より遅れている投入に資源を集中させることだとする。

情報フローと市場リスク：Transformerに基づくセンチメントとボラティリティ動向の実証

2026-10-29T00:00:00+09:00

Information Flow and Market Risk: Transformer-Based Evidence on Sentiment and Volatility Dynamics arXiv · 2026年10月29日本研究は、Transformerに基づく金融ニュースのセンチメントが、従来の市場指標を超えて株式のボラティリティ予測を改善するかを検証しています。11銘柄の米国株データを用い、VIX、AAIIの投資家センチメント、ModernFinBERTで抽出したニュースセンチメントを含むモデルを比較しています。その結果、単純な持続性ベンチマークが全予測期間で最も低い平均QLIKE損失を示し、ニュースセンチメントによる一般的な予測上の優位性は確認されませんでした。

pump.fun（Solana）上の早期購入者グループと高速ウォレットチームの測定研究

2026-10-29T00:00:00+09:00

Early-Buyer Groups and Fast-Wallet Teams on a Bonding-Curve Launchpad: A Prospective Measurement Study of pump.fun on Solana arXiv · 2026年10月29日本論文は、Solana 上のボンディングカーブ型トークン発行プラットフォーム pump.fun を対象に、約 20 万件のトークン発行と数千万件の取引記録を分析し、23,710 のウォレットグループを特定しています。グループの活動は少数に集中しており、繰り返し発行する作成者と、長期間活動する早期購入者の集団に分かれることが示されています。著者は、グループ成員が早く買う傾向は相関として報告しており、グループの初期シグナルに従う取引はサンプル外で全32構成において損失を出したとしています。

金融市場における限定合理性の持続：進化ゲーム理論モデル

2026-10-29T00:00:00+09:00

Persistence of Bounded Rationality in Financial Markets: An Evolutionary Game-Theoretic Model arXiv · 2026年10月29日本論文は、相対的に合理的な取引者と限定合理的な取引者の比率が相対的な成果に応じて複製者動態で変化する過程を、進化ゲーム理論モデルで示す。相互作用が補完的で摩擦の差が中程度のとき、大域的に漸近安定な内部の比率が唯一存在し、限定合理性は内生的に持続する。アルゴリズム取引やAI取引のように規律ある取引の費用を下げると比率は合理的取引へ連続的に移るが、費用優位が明示された閾値を超えない限り限定合理性は消えないと分析している。

数字は正しいが、問いが違う：不明確な金融質問に対する大規模言語モデルの評価

2026-10-28T00:00:00+09:00

Right Numbers, Wrong Questions: Evaluating LLMs on Underspecified Financial Queries arXiv · 2026年10月28日本論文は、ユーザーが前提を明示しない金融質問に対して、アシスタントがデータ上は実在する数字で別の問いに答えてしまう問題を取り上げる。インドの投資信託を対象とし、商品区分と税制が明確に定義されているため、各解釈ごとに正解を計算できるようにしている。その結果、モデルは曖昧なラベルのデータ項目をユーザーの表記のまま使う傾向があり、全選択肢を列挙しても提示順は配置に左右された。投資家の情報が欠けると、弱いモデルは既定値や古い税率を仮定した。データとの照合では誤りを見抜けないことも示し、金融アシスタント向けの対策を提案している。

助言層の相関を解く：エージェント型資産運用における同期的清算の、校正済み脆弱性指標と検証された緩和策

2026-10-27T00:00:00+09:00

Decorrelating the Advice Layer: A Calibrated Fragility Metric and Tested Mitigations for Synchronized Liquidation in Agentic Wealth Management arXiv · 2026年10月27日本論文は、対話型AIエージェントが市場分析・配分・リスク確認・執行を継続的に行う資産運用の仕組みを、多資産のエージェントベースモデルで再現しています。モデル集中度、モデル間相関、個人投資家の回転率、33年分の実株式収益で校正されています。実効的な独立意思決定者の数は限られ、市場全体の尾部損失はエージェント型の導入率の平方根に比例して増大し、同期化された自動化が主因であるとされています。提案された脆弱性指数は、尾部清算の標本外予測で集中度や相関指標より優れた結果を示し、オーバーレイパラメータの分散、段階的執行、参加率ブレーカーの併用により尾部清算が63%減少したと報告されています。 ★★★★ 注目：集約フローに基づく脆弱性指数を提案し、モデル集中ではなく自動化の同期が清算を増幅することをシミュレーションと履歴再生で検証、金融AIのリスク管理に影響し得る。

待ち注文の市場インパクトを待機行列に敏感な伝播モデルで校正する研究

2026-10-28T00:00:00+09:00

Calibration of Passive Market Impact with a Queue-Sensitive Propagator Model arXiv · 2026年10月28日本論文は、流動性を提供する指値注文に対する価格反応である受動的市場インパクトを校正する枠組みを提案し、流動性を消費する成行注文のインパクトとは区別します。Ouazzani Chahdi、Rosenbaum、Szymanski のモデルを基礎とし、ホークス過程で駆動される成行注文フローと、待機行列反応型の指値・取消注文のダイナミクスを組み合わせています。価格は符号付き注文フロー不均衡で駆動される普遍的な伝播項と、最良気配の数量が価格感応度に与える影響を捉える状態依存の補正項に分解されることを示しています。高頻度の板情報データで校正した結果、受動的インパクト項は従来の伝播モデルでは説明できない価格変動の多くを説明し、モデルの適合度と予測インパクト曲線の精度を向上させることが分かりました。

言語モデルはヘルスケア株のランキングに何を加えたか、そしてそれらは何を知り得たか

2026-10-28T00:00:00+09:00

What Language Models Add to Healthcare-Equity Rankings, and What They Could Have Known arXiv · 2026年10月28日本研究は、2020年から2025年にかけての米国ヘルスケア企業について、非市場特徴量と言語モデル表現が市場ベースの株式ランキングをどこまで改善するかを評価しています。貸借対照表と注目度に関する特徴量を加えると、混合モデルの1・3・12か月のランク情報係数が向上し、12か月の中立情報係数は0.063から0.093に上がりました。言語モデルの寄与は3か月の期間で最も明確でしたが、この結果は探索的なものです。

CADENCE：企業のキャッシュフロー与信のための分布型次回取引予測

2026-10-28T00:00:00+09:00

CADENCE: Distributional Next-Transaction Forecasting for Business Cash-Flow Underwriting arXiv · 2026年10月28日本論文は、企業のキャッシュフローにおける各取引の次回の金額と支払タイミングの分布を予測するモデルCADENCEを提案しています。因果的Transformerを基盤とし、取引先の意味情報とカレンダー情報を取り入れています。本番環境で用いられるFFTベースラインと比べ、1日単位のタイミング精度と次回イベントのF1スコアが向上したと報告しています。与信評価では、KSや承認率、損失率の改善も示されています。

欧州銀行における同時期リターン伝播ネットワークとシステミックリスク

2026-10-28T00:00:00+09:00

Contemporaneous Transmission Networks and Systemic Risk in European Banking arXiv · 2026年10月28日本論文は、欧州の上場銀行51行において、株式リターンの同時期的な伝播がシステミックリスクへの露出をどう形作るかを分析している。ボラティリティで標準化したリターンに対する再帰的非ガウス型ネットワークモデルを用い、直接・間接の伝播効果に基づく時価総額加重の2指標、すなわち他機関への影響力を示すSISと外部攪乱への脆弱性を示すSVSを構築している。結果の再現性や識別上の限界についても検討されている。

状態依存ホークス過程による指値注文板モデルの最適注文配置

2026-10-27T00:00:00+09:00

Optimal Order Placement under a State-Dependent Hawkes Process Limit Order Book model arXiv · 2026年10月27日本論文は、注文フローが状態依存ホークス過程でモデル化された市場ブロッカーの最適な気配値提示を研究する。ブロックベースの線形需要設定により成行注文件数と約定数量を結び付け、連続時間・離散状態の動的計画法に必要な需要モーメントを与える。二次の終端在庫ペナルティの下で在庫依存の気配値を特徴づけ、二次価値関数の係数に対する後退再帰式を導出する。LOBSTERデータを用いた数値実験では、1ティックおよび3ティックで固定スプレッドのベンチマークより高い総終端資産を示したが、2ティックのベンチマークよりは低かった。

不完全市場におけるカタストロフィ債評価への幾何学的リーマン価格算法の応用：市場整合的金融エントロピーと頻度・重大度リスクプレミアムの分解

2026-10-27T00:00:00+09:00

An Application of Geometric Riemannian Pricing Algorithm for Valuing Catastrophe Bonds in Incomplete Markets: Market-Consistent Financial Entropy and the Split of Frequency and Severity Risk Premia arXiv · 2026年10月27日本論文は、金融エントロピーのリーマン幾何最適化により、不完全市場でカタストロフィ（CAT）債を価格付けする枠組みを提示する。等価測度の有限次元多様体上で最大金融エントロピー問題として定価測度を選び、複合ポアソン・一般化パレート損失モデルとWang歪みを用いて金融エントロピーとリーマン計量の閉形式を導出する。2014-1シリーズのGolden State Re II Ltd.の四半期スプレッドに較正した仮想的な地震CAT債を例に、リスク中立の発動強度と物理強度の倍率を示し、エントロピー基準による頻度リスクと重大度リスクのプレミアムの分解結果を分析している。

預け入れを増やしても収益が減らないように：プール型貸付市場における供給者収益の単調性と金利曲線設計

2026-10-27T00:00:00+09:00

Depositing More Should Not Earn Less: Supplier Income Monotonicity and Rate Curve Design in Pooled Lending Markets arXiv · 2026年10月27日利用率に応じて金利が決まるモデルでは、流動性を追加すると供給者の残高が増えても総利息収入が減りうることを扱った論文です。供給者が資金の割合αを保有する場合、限界的な預け入れで収益が減らない条件を示しています。さらに、公開されたDrift市場の2つのデータで、この条件が満たされない時間帯がどの程度あったかを検証しています。

一貫して妥当なリターンをもたらすシンプルなポートフォリオ

2026-10-27T00:00:00+09:00

Simple Portfolios that Deliver Consistent Decent Returns arXiv · 2026年10月27日本論文は、個人投資家の制約下で既存のポートフォリオ構築手法を実証的に検証した研究です。空売りとレバレッジを認めず、月次で取引コストを伴う流動性の高い米国ETFを対象とし、構築問題を凸最適化として定式化しています。三本のETFからなる単純なポートフォリオでも安定したリターンが得られ、過去二十年の数値実験では標準的な60/40配分を上回ったと報告されています。

Cox-BESQ過程で駆動される無限サーバー待ち行列のリスク指標

2026-10-27T00:00:00+09:00

Risk measures for infinite-server queues driven by a Cox-BESQ process arXiv · 2026年10月27日本論文は、到着強度が平方ベッセル（BESQ）過程で与えられるCox過程によって駆動される無限サーバー待ち行列のモデルを提案している。基礎となるダイナミクスのアフィン構造を利用し、到着強度、系内顧客数、および一定期間における系内顧客数の積分の結合モーメント母関数の閉じた形を導出する。さらに、この母関数を二時点以上で求められることを示す。得られた母関数とリスク指標のフーリエ表現に基づき、変数が臨界閾値を超える条件付きの結合モーメント型リスク指標を構成し、数値実験によって手法の実装と理論結果の有用性を示している。

イベント定義と分岐比：統合気配値フィードにおける価格変動クラスタリングのHawkes推定

2026-10-27T00:00:00+09:00

Event definition and the branching ratio: Hawkes estimates of price-change clustering in the consolidated quote feed arXiv · 2026年10月27日本論文は米国統合気配値フィードの価格変動をHawkesモデルで分析し、原データの推定でサブミリ秒の核成分と臨界付近の分岐比が得られることを示します。著者らは、大ティック銘柄ではNBBO変動の約半分がロックまたは枯渇した気配値で、1ミリ秒以内に解消されるため、モデルがそれを自己励起として読み取っていると指摘します。イベントを1ミリ秒持続する仲値の水準として定義すると、この核成分は消えます。

FinLLM-KG：知識グラフで強化した大規模言語モデルによるアルゴリズム取引向け金融センチメント分析

2026-10-27T00:00:00+09:00

FinLLM-KG: Knowledge Graph-Enhanced LLMs for Financial Sentiment Analysis in Algorithmic Trading arXiv · 2026年10月27日本論文は、因果型大規模言語モデルと金融知識グラフを組み合わせたFinLLM-KGフレームワークを提案します。モデルの重みを更新せず、推論時にSEC 10-K報告書から得た企業レベルの知識を与えます。記事単位の感情スコアを個々の文とグラフ上の事実に紐づけ、予測の根拠を確認できるようにしています。シミュレーションでは、従来の最先端ベースラインよりポートフォリオ成績が一貫して向上したと報告されています。

流動性制約による債務不履行と戦略的債務不履行の分離：ディープラーニングによるアプローチ

2026-09-29T00:00:00+09:00

Disentangling Liquidity-Constrained from Strategic Default: A Deep Learning Approach arXiv · 2026年9月29日本論文は、1998年から2021年までの商業用抵当貸付の独自パネルデータに深層ニューラルネットワークを適用し、観察上似通った二つの延滞要因、すなわち流動性制約による債務不履行と戦略的債務不履行を区別します。延滞の状況下では、物件の純営業収益（NOI）が貸付価値比率（LTV）よりも債務不履行率をより強く左右すること、そして特定された閾値は2008年の金融危機および2020〜2021年の新型コロナ禍の商業用不動産への衝撃を通じて安定していることを示しています。

状態依存ホークス過程による連続型日中電力市場のレジーム転換モデリング

2026-10-06T00:00:00+09:00

Modelling Regime Shifts in Continuous Intraday Electricity Markets with State-dependent Hawkes Processes arXiv · 2026年10月6日本論文は、欧州の連続型日中電力市場において流動性状態ごとに注文フローを表現する多変量状態依存ホークス過程を提案する。買い気配と売り気配のスプレッド、板の注文量、仲値のボラティリティから流動性ストレス指数（LSI）を構成して市場状態を特定し、EPEX SPOTのオランダXBID毎時注文データで推定している。結果として、注文フローは強い自己励起性を持ち、約定が同方向の新規注文を誘発する一方、逆方向の効果は小さいことが示された。

FinAutoRubric：専門家の指針に基づく金融リサーチエージェント評価のための評価基準自動生成

2026-09-29T00:00:00+09:00

FinAutoRubric: Expert-Guided Automatic Rubric Generation for Evaluating Financial Research Agents arXiv · 2026年9月29日本論文は、金融リサーチエージェントを評価するためのフレームワークFinAutoRubricを提案します。専門家が再利用可能な評価指針を定め、エージェントとコードがクエリごとの評価基準を生成・レビュー・検証し、再利用可能な基準はタスクバンクに保存されます。3つの専門家作成の金融ベンチマークで、評価基準は最も強力な比較生成器に近い水準で専門家の採点と一致し、人間の採点とも一致しました。社内アナリストもブラインドレビューで本手法の基準を好みました。また、100件のクエリからなるFinAutoRubric Benchmarkも公開されています。

LiveOption：非線形ペイオフを伴う構造化オプション取引における LLM エージェントの評価

2026-09-27T00:00:00+09:00

LiveOption: Evaluating LLM Agents in Structured Option Trading with Nonlinear Payoffs arXiv · 2026年9月27日本論文は、オプション取引において大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントを評価するフレームワーク LiveOption を提案する。オプション取引は非線形ペイオフや複数レッグの戦略構築を伴うため、単純な方向性予測ではなく構造化された意思決定が求められる。フレームワークは、現実的な執行と資金の制約の下で再現可能な環境を提供し、ポートフォリオオーバーレイ、決算イベント取引、0DTE 日中取引の三つのタスク群を含む。実験の結果、現行のエージェントは多くのシナリオで競争力のあるリターンを達成できないことが示された。

RICE-Alpha：イベントグラフと信頼性補正を用いたLLMエージェント株価予測フレームワーク

2026-09-28T00:00:00+09:00

RICE-Alpha: Reliability-Informed Correction with Event Graphs for LLM-Agent Stock Forecasting arXiv · 2026年9月28日本論文はRICE-Alphaを提案します。これは時点制約の下で株式をスコアリングする枠組みで、過去のニュース事件を利用して予測を行います。多視点の基礎予測と、過去の事件の継続に基づく信頼性較正済みの残差補正を分けてモデル化し、イベントグラフで発行体ごとの時系列を保持します。2024〜2026年のNasdaq-100およびハンセン指数の日次データでは、比較したLLMエージェントとモメンタム戦略の中で最良の結果を示したと報告されています。

深層カーネルヘッジ：ニューラルネットワークの表現力とカーネル法を組み合わせたヘッジ手法の論文

2026-09-28T00:00:00+09:00

Deep kernel hedging arXiv · 2026年9月28日本論文は、ニューラルネットワークで埋め込みを学習したカーネルによって定義される再生核ヒルベルト空間上でヘッジ関数を構成する深層カーネルヘッジの枠組みを提案しています。打ち切られた時間拡張シグネチャ特徴量によって経路依存情報を扱い、広義の表現定理により有限次元の最適化問題へ帰着させています。大規模なカーネル行列の計算負荷を抑えるため、ランダムフーリエ特徴近似を用い、その収束保証も示しています。合成データと実データでの実験では、特にデータが少ない状況で競争力があり頑健なヘッジ性能が示されたと報告されています。

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

2026-10-08T00:00:00+09:00

Validity Without Ground Truth: What Stated-Preference Economics Offers the Evaluation of Language Models arXiv · 2026年10月8日本論文は、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。

事前学習済み画像エンコーダに伴う「表現リスク」：同じ画像でもエンコーダによって予測結論が大きく変わる可能性

2026-09-29T00:00:00+09:00

Representation Risk in Pretrained Image Encoders arXiv · 2026年9月29日論文は、研究者が事前学習済み画像エンコーダを実装上の細部として扱いがちである一方、エンコーダが画像を異なる特徴空間へ写像し、下流の予測結論を大きく変えうると指摘します。著者はこれを「表現リスク」と呼びます。住宅価格、競走馬の成績、乳がん組織像、胸部レントゲン、顔による年齢推定、稲の病害など複数の応用で、十種類の凍結エンコーダを比較しています。検証データで選択する手順を推奨し、分析に用いたソフトウェア LOOKAGAIN-ML も公開しています。 ★★★★ 注目：表現リスクを提案し、10種の凍結画像エンコーダを住宅価格や競走馬など6つの応用で比較。検証集で選んだ場合、住宅価格のR²が0.396から0.629に上がったと報告。

スプレッドで制御されるHawkes-Flockingモデル：最良売買気配値の動学と指値注文への応用

2026-09-29T00:00:00+09:00

A Spread-Gated Hawkes-Flocking Model for Best Bid and Ask Dynamics, with an Application to Limit Order Placement arXiv · 2026年9月29日本論文は、指値注文板における最良買気配値と最良売気配値の同時動学を、スプレッド依存のHawkes-Flockingモデルで記述します。最良気配値の変動を四種類に分け、スプレッドが最小の一ティックのときはスプレッドを縮める変動を無効にし、スプレッドに応じて作動する板の両側をつなぐ項を導入しています。有限の時間区間で過程が爆発しないことを示し、O(N)の再帰尤度と最尤推定量のシミュレーションによる検証を与えています。INTCとMSFTの実データでは、跨側項を除く制約が棄却され、完全なモデルがAICとBICで適合を大きく改善しました。応用として、最良または次善の気配値に置く単期間指値注文の最適数量を閉形式で導出しています。

ヘッジが払い戻しを変えるとき：価格インパクトと執行コストを伴うオプション複製

2026-09-29T00:00:00+09:00

When Hedging Changes the Payoff: Option Replication with Price Impact and Execution Costs arXiv · 2026年9月29日本論文は、原資産の売買によりデリバティブをヘッジする際、取引自体の価格インパクトと執行コストによって、複製したい払い戻しが変化する現象を研究しています。二項モデルでは不動点方程式により複製を特徴づけ、連続時間では非線形の価格決定偏微分方程式を導出しています。コールやプットなど単調で凸のリプシッツ型払い戻しについて、中点執行コストの下で正確な複製を示し、数値実験で影響を検証しています。

二つの配分：テールにおけるリスク資本寄与とリスク寄与の比較

2026-09-29T00:00:00+09:00

A tale of two allocations: Risk capital contributions versus risk contributions in the tail arXiv · 2026年9月29日本論文は、複数のリスクの総テールリスクに対して構成要素が持つ寄与を測る二つの比例的な方法を比較する。一つは条件付きテール期待値（CTE）のもとで構成要素に配分されるテールリスク資本の割合、もう一つは幾何テール期待値（GTE）のもとでの実現リスク share の期待値である。両者が一致する条件、一致しない場合の順序、極端テールにおける漸近的な乖離を特徴づけ、その差が正規化されたテール共分散であることを示す。

共和分から樣本外での失敗まで：ペプシコとコカ・コーラ（PEP-KO）を題材としたペアトレードの事例研究

2026-09-29T00:00:00+09:00

From Cointegration to Out-of-Sample Failure: A Pairs-Trading Case Study on PEP-KO arXiv · 2026年9月29日本論文は、ペプシコとコカ・コーラの間で共和分に基づくペアトレード戦略が統計的に頑健で、経済的に実行可能かを検証する。著者らはまず2013～2018年に共和分を検定し、スプレッドの平均回帰特性を推定した。その後これらの統計パラメータを固定し、2018～2023年のサンプル内で閾値型取引戦略を最適化している。取引コストやパラメータ感度の検定、ウォークフォワード検証、調整済み・デフレート済みシャープレシオにより頑健性を評価し、2023年から現在までのサンプル外で戦略を評価した。結果として、スプレッドの平均回帰の弱まりが、サンプル外での戦略の有効性を損なうことが示されている。

支持線・抵抗線を持つ多重歪みブラウン運動下の最適清算

2026-09-28T00:00:00+09:00

Optimal Liquidation with Support and Resistance Levels under Multi-Skew Brownian Motion arXiv · 2026年9月28日本論文は、支持線で上向き、抵抗線で下向きに局所時間の押し戻しを受ける幾何的多重歪みブラウン運動の下での永久清算問題を解いています。価格のみに依存するマルコフ型のテクニカル分析モデルです。閉形式の判定基準により、連続区間が抵抗線の下に収まる、抵抗線をまたぐ、上端が抵抗線に一致する、という三つの幾何的形状を区別します。抵抗線での売却は仮定ではなく結論として導かれます。パラメータの識別については、支持線のパラメータは権利行使の挙動から正確に決まる一方、抵抗の強さは閉形式の端点を持つ区間内でのみ識別可能です。

オラクル・パラメータ化定関数マーケットメーカー：価格フィードから価格設定ルールへ

2026-09-28T00:00:00+09:00

Oracle-Parametrized Constant Function Market Makers: From Price Feeds to Pricing Rules arXiv · 2026年9月28日本論文は、クォート価格がプール残高と外部オラクル価格の両方に依存するオラクル・パラメータ化自動マーケットメーカー（OP-AMM）を提案します。価格発見がオフチェーンで行われるトークン化証券などの場面にも、情報非依存のAMMの枠組みを拡張しています。厳格なオラクル収縮条件の下で、クォート価格はオラクル価格とプール残高で決まる自給価格の間にあることを示し、市場遅延によるリスクとオラクル誤差による損失を分けるLVR分解を導出しています。さらに、古いオラクルや離散更新オラクル、サンドイッチ攻撃も分析し、1秒単位のSPY NBBOデータによる反実仮想バックテストで各設計のトレードオフを示しています。

CZAR損失関数：金融の対数収益率予測に向けた専用の目的関数

2026-09-29T00:00:00+09:00

Introducing the CZAR Loss: A Tailored Objective Function for Financial Log-Return Predictions arXiv · 2026年9月29日本論文は、平均二乗誤差や平均絶対誤差などの一般的な対称回帰損失が金融収益率予測に適さず、ゼロ予測をほぼ最適にしてしまうことを指摘します。そこで、予測値について凸で勾配とヘッセ行列が閉形式で得られる区分二次型のCZAR（Composite Zero-Agnostic Return）損失を提案します。理想化された検証と、LightGBMによるビットコインの日中対数収益率の実験では、「ゼロ収益バイアス」が減少し、大きな変動を伴う収益の方向精度が向上したと報告されています。

確率割引因子ポートフォリオ向け検索拡張拡散モデル（RADAR）

2026-09-28T00:00:00+09:00

Retrieval-Augmented Diffusion Modeling for Stochastic Discount Factor Portfolios arXiv · 2026年9月28日本論文は確率割引因子（SDF）の枠組みでポートフォリオ最適化を研究し、金融データのリスク構造を捉える市場状態表現を学習します。提案手法RADARは、類似する過去の市場局面を検索して文脈に依存するノイズ分布を構成し、条件付き拡散モデルでマルチモーダル表現をノイズ除去します。著者らは、リスク調整後の主要指標で最先端の性能を示し、資産収益率と相関について経済的に意味のあるシグナルが得られたと報告しています。

単語数から文脈へ：資産価格決定のためのトピックモデル

2026-09-28T00:00:00+09:00

From Word Counts to Context: Topic Models for Asset Pricing arXiv · 2026年9月28日本論文は、文埋め込みモデル（sentence transformer）とk-means法を組み合わせたトピックモデルと、従来のLDAを比較した研究です。39万4,661本の記事からトピック語を抽出し、その一貫性（NPMI）とポートフォリオの成果（シャープレシオ）を評価しました。文埋め込み手法の観測値の方が高かったものの、現時点の検定では優位性は確立されていないとしています。著者は、より厳密な検定と、より広範なデータセットによる検証が必要だと述べています。

ギリシャ指標の制御：帰納的バイアスを持つオプションポートフォリオ

2026-09-28T00:00:00+09:00

Taming the Greeks: Option Portfolios with Inductive Biases arXiv · 2026年9月28日本論文は、ポートフォリオ全体のリスクエクスポージャーを明示的に制御することで、ヘッジ行動を組み込んだオプション取引のためのエンドツーエンドの深層学習フレームワークを提案しています。学習目標に微分可能なリスク感応度ペナルティを加え、選択したリスク次元で中立性を保つようにしています。ナスダック100指数オプションの過去データで評価した結果、適切に調整された正則化により、サンプル外のリスク調整後リターンが向上し、実現された方向性エクスポージャーが低減したと報告されています。

EverMine：長期的なアルファ研究における自己進化型研究能力の分析

2026-09-27T00:00:00+09:00

EverMine: Dissecting the Self-Evolution of Research Capabilities in Long-Horizon Alpha Research arXiv · 2026年9月27日本論文は、長期的なアルファ因子探索において、自己進化型エージェントが蓄積した研究能力が後続の研究で持続的に改善をもたらすかを検証するフレームワーク EverMine を提案している。研究状態を履歴、現在の因子ポートフォリオ、再利用可能な能力の三つに分解し、制御された比較を行った。18 本の長期軌道と 48 の継続分岐での実験では、能力の進化による一貫した利得は見られなかった一方、既存因子構造のパラメータ調整は効果があり、候補因子の価値はポートフォリオや提出順序に依存することが示された。

流動性提供者が古い気配値で損をしないための、再価格付けと取引選別の関係に関する研究

2026-10-15T00:00:00+09:00

How Much Screening Buys a Second? Speed, Selection, and the Maker's Spread arXiv · 2026年10月15日本論文は、古い気配値を利用する取引相手に対して流動性提供者が損益分岐となるために必要なスプレッドを研究し、より速い再価格付けと情報を持つ注文の選別という二つの防御策を同一の尺度で比較しています。四つのUSDC-WETHプールをBinanceのETH-USDTと比較した実証では、1秒単位の価格変動が強く非正規分布であり、73%の秒で価格変化がないことが示されています。更新間隔を12秒から1秒にすると予想される衝撃の84.5%を回避できるため、12秒の提供者は1秒の場と同等になるには情報を持つ注文の少なくとも84.5%を選別する必要があります。 ★★★★ 注目：更新速度と知情取引の選別を同一尺度で比べる損益分岐条件を提示し、4つの USDC-WETH プールで検証したと著者らは報告している。1秒の冲击の73%は変動なし、12秒更新には84.5%以上の選別が必要とする。

LASSOソルバーによる効率的フロンティア

2026-09-29T00:00:00+09:00

The Efficient Frontier from a LASSO Solver arXiv · 2026年9月29日本論文は、scikit-learnの標準LASSOソルバーlars_pathを用いて、SchmelzerとHastieの結論（マルコウィッツの臨界線アルゴリズムとLASSOパスは同一曲線を描く）を数値的に検証しています。レバレッジ上限付きのロング・ショート、固定レバレッジでのリスク選好の変化、古典的なロングオンリーの満額投資フロンティアを対象とし、独立した二次計画ソルバーの結果と一致することを示しています。スクリプトや検証過程、Fama-Frenchのデータも公開されています。

ラフボラティリティ向け戴森-シュウィンガー有効作用法：キャリブレーション・エキゾチック・リスクのための相関応答フレームワーク

2026-09-29T00:00:00+09:00

Dyson-Schwinger Effective-Action Methods for Rough Volatility: A Correlation-Response Architecture for Calibration, Exotics and Risk arXiv · 2026年9月29日本論文は、量子場理論の2粒子既約有効作用と戴森-シュウィンガーギャップ方程式に基づく、確率的ボラティリティ・オプション価格決定の非摂動的フレームワークを提案する。対数価格や対数ボラティリティの座標で、状態変数の同時分布を自己無撞着なガウス分布で近似し、相関やラフ（Volterra）モデルも扱う。複数のベンチマークでモンテカルロ参照値とよく一致し、Haganの展開や粗いSABRなどの手法とも比較されている。

支持線での買い：多重スキュー・ブラウン運動下のエントリー問題

2026-10-04T00:00:00+09:00

Buying at Support: The Entry Problem under Multi-Skew Brownian Motion arXiv · 2026年10月4日本論文は、価格がサポートとレジスタンスを偏りの水準として表す幾何多重スキュー・ブラウン運動に従う場合に、株式をいつ買い、その後最適に売却すべきかを研究する。買いの報酬は、関連論文で解かれた清算問題の退出プレミアムである。このプレミアムは退出継続領域の内側で厳密にr劣調和であり、買いが最適となるのは価格が上方に押し上げられる水準のみとなり、入場問題は有限個の点の上側凹包として値が与えられる有限問題に帰着する。サポートとレジスタンスが一つずつの場合、最適規則は全ての退出レジームにおいてちょうどサポートで買うことであり、その値も明示的に与えられる。

分布の不確実性下におけるロバストな拡張インデックス追従ポートフォリオ選択

2026-10-03T00:00:00+09:00

Robust enhanced index tracking portfolio selection under distributional uncertainty arXiv · 2026年10月3日本論文は、ベンチマーク指数を上回ることを目指すポートフォリオ（拡張インデックス追従）の構築問題を扱います。資産と指数の損失の同時分布が未知である状況に対し、パレto最適性理論に基づくロバストなモデルを提案し、最悪ケースの平均損失と下方リスクの凸結合を最小化します。実市場データによる実証では、樣本外の累積資産額およびシャープ、ソルティノ、オメガ比率において、追跡対象指数や他のロバストモデルを上回る結果が示されています。

シグナルの都市：圧縮、分離、新規性の幾何学

2026-10-03T00:00:00+09:00

Cities of Signals: Compression, Separation, and the Geometry of Novelty arXiv · 2026年10月3日本論文は、各日の銘柄横断シグナルを単位球面上の点とみなし、その時間平均の向きを「都市」と呼んで、シグナル履歴を圧縮して要約する方法を扱う。二つの都市間の角度が履歴間の角度を保守的に見積もる条件について確率の上界を示し、AlphaNova Competition May 2026の多数のシグナル対で経験的に検証している。結果は一様な帰無仮説と完全には一致せず、残差の一致は主に正の方向に偏っていると報告されている。

巨大災害債券（CATボンド）の最適設計と気候変動リスクへの応用

2026-10-01T00:00:00+09:00

Optimal Catastrophe Bond Design and its Applications to Climate Change Risk arXiv · 2026年10月1日本論文は、巨大災害債券の支払関数を決定変数とみなし、発行者の立場から最適な設計を検討したものである。期待効用およびスペクトルリスク尺度の枠組みで区分線形の支払関数が最適であることを示し、無限次元の設計問題を起債点（アタッチメントポイント）に関する一次元の最適化に帰着させている。米国の激しい暴風雨による損失データで校正した結果、多くのリスク基準で大幅なリスク低減が得られるとされる。

確率的 Knothe-Rosenblatt 法：確率的局所ボラティリティモデルの高速キャリブレーション

2026-09-30T00:00:00+09:00

Stochastic Knothe-Rosenblatt: Light-speed Calibration of Stochastic Local Volatility Models arXiv · 2026年9月30日欧州オプションのインプライド・ボラティリティ曲線は、資産のリスク中立な周辺分布は定めるものの、満期をまたぐ相関は定めません。本論文は、既存の確率的・経路依存型ボラティリティモデルに組み込める、モジュール式のキャリブレーション手法を提案します。与えられたすべての周辺分布に正確に一致し、適応的 Knothe-Rosenblatt の意味で参照ダイナミクスにできるだけ近いマルチンゲールを構成します。数値実装、SLV モデルへの収束も検討され、Heston 型および Bergomi 型モデルでのベンチマークと多資産への拡張も示されています。

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

2026-10-02T00:00:00+09:00

Axient: Canonical Protocol-Graph Composition for Leveraged Event Markets: Single State Authority, Atomic Composition, Durable Sagas, and Exactly-Once Recovery arXiv · 2026年10月2日本論文は、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。

二重オークション市場における社会厚生と価格発見

2026-10-01T00:00:00+09:00

Social welfare and price discovery in double auction markets arXiv · 2026年10月1日二重オークション方式が価格を競争均衡へ導く傾向は実験室実験で多く確認されてきたが、その理論的説明はなかった。本論文は純粋交換経済における動的な二重オークションを扱い、参加者は現在の保有量と選好から導かれる無差別価格で入札するとする。ワルラス均衡が二重オークションの不動点と一致し、繰り返しの二重オークションは有界な配分と価格の系列を生み、その集積点が移転を伴うワルラス均衡となることを示している。

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。

2026-10-02T00:00:00+09:00

Shared Models, Selective Trading, and Order Flow arXiv · 2026年10月2日本論文は、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。

配偶者保護型トンチン：ニューラルネットワーク最適化による世帯の取り崩し計画

2026-09-30T00:00:00+09:00

Spouse-Protected Tontines: Household Decumulation via Neural-Network Optimization arXiv · 2026年9月30日本論文は、退職者が配偶者より先に死亡した場合にプールへの資金移転を行わず、配偶者のみを対象とした継続給付に充てる配偶者保護型トンチン制度を提案します。大規模プールの近似のもとで、期待累積実質支払額と終期不足額の条件付きバリュー・アット・リスク（CVaR）のバランスを取る世帯の取り崩し問題を定式化し、ニューラルネットワークで政策を数値的に解きます。オーストラリアのデータで校準した実験では、配偶者のみの段階は重要かつ持続的な世帯上の出来事であり、大規模な契約群では配偶者継続の上方テールのコストの大部分が分散されることが示されています。

マルコフ決定過程を用いた取引コストを考慮する多期間債券ポートフォリオ最適化

2026-09-30T00:00:00+09:00

Multiperiod bond portfolio optimization with transaction costs using a Markov Decision process arXiv · 2026年9月30日本論文は、金利リスクの下で銀行の財務ポートフォリオに含まれる債券をどう配分するかという問題を扱い、シミュレーションに基づく多期間最適化の枠組みを提案しています。イールドカーブは動的Nelson-Siegelパラメータ化（Dynamic Nelson-Siegel）とベクトル自己回帰によるファクター動学でモデル化され、各満期の債券利回りの同時過程を近似する離散状態マルコフ連鎖が構築されます。投資家は比例的リバランス費用の下で期末の期待富を最大化し、最適ポリシーは後ろ向き帰納法で求められます。また、遷移核の切り捨てによる近似誤差も定量化されています。

AlphaPADI：プール認識型階層的離散拡散によるアルファ式の自動発見手法

2026-10-04T00:00:00+09:00

AlphaPADI: Formulaic Alpha Discovery via Pool-Aware Hierarchical Discrete Diffusion arXiv · 2026年10月4日本論文は、株式のクロスセクションのリターンを予測する記号的なアルファ式（定式化されたアルファ）の自動発見を扱っています。提案手法AlphaPADIは、文法制約付きバッファ初期化、プール文脈を考慮した階層的拡散、報酬に基づくプール洗練の3要素から構成され、予測性能と式間の多様性を同時に評価します。原文によれば、中国市場と米国市場での実験において、評価された基準手法を予測性能とポートフォリオ性能の両面で上回ったとされています。

同一の許容性条件下での学習型単調時間集約の評価

2026-10-04T00:00:00+09:00

Measuring Learned Monotone Temporal Aggregation at Matched Admissibility arXiv · 2026年10月4日本論文は、リスク規制が求める「各入力について単調非減少」というスコアの制約を前提に、古典的なリスク統計量（指数加重移動平均と高水位）を状態とする再帰型ネットワークを構築します。両側で許容性を揃えたうえで、集約を学習することの価値を評価しています。結果として、可分離な統計量の族の内側では学習集約と人手設計の集約は代替関係にあり、連続性や時間の局所化などでは限界が示されます。既存手法はそれぞれ異なる軸で優位性を持ち、どれか一つが全面的に優れるわけではありません。

Stock-JEPA：株式市場向けの、事前分布をアンカーとする潜在的修正表現学習

2026-10-04T00:00:00+09:00

STOCK-JEPA: Prior-Anchored Latent Revision Representation Learning in Equity Markets arXiv · 2026年10月4日本論文は、低い信号対雑音比の株式金融データから表現を学習するためのフレームワーク Stock-JEPA を提案します。まず低複雑度の金融モデルで、複数期間のリターンとリスクを要約する統計量を作り、それをアンカーとして潜在空間に写像します。次に過去の文脈から、そのアンカーからの予測可能な変位を推定する修正予測器を学習します。中国と米国の大規模な株式市場で、5つの主要指標において13の強力なベースラインを上回ったと報告しています。

FactorBench：ポートフォリオを意識した自動ファクターマイニングのベンチマーク

2026-10-03T00:00:00+09:00

FactorBench: A Portfolio-Aware Benchmark for Automated Factor Mining arXiv · 2026年10月3日本論文は、5つの株式市場で9種類の自動ファクターマイニング手法により発掘された約5,000個のファクターを比較する、ポートフォリオ志向のベンチマーク「FactorBench」を提案しています。評価はファクターの有効性と時間的汎化、リスクやスタイル露出を超えた予測力、ファクター群の独自性（ベンチマークのAlpha101との類似性を含む）、そして合成シグナルと取引コスト後のロングオンリーおよびロングショートのポートフォリオ成績の3段階で行われます。その結果、どのパラダイムも一貫して優位に立つわけではないことが示されています。

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

2026-10-02T00:00:00+09:00

Shapley-based Structural Analysis of Neural Calibration for Stochastic Volatility Models arXiv · 2026年10月2日本論文は、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。

エージェント政策価値監査：取引構成とイベント選択の分離

2026-10-03T00:00:00+09:00

Agent Policy-Value Audit: Separating Transition Composition from Event Selection in Financial LLM Agents arXiv · 2026年10月3日本論文は、金融LLMエージェントが従来のベースラインとの収益差で評価されがちで、それが銘柄選択能力と受動的エクスポージャーを区別できない点を指摘します。著者らは、各種の行動変化の回数を固定して対象イベントにランダムに再割り当てし、その平均収益を構成ベンチマークとする監査手法を提案します。米国消費者向け企業44社の723件の決算イベントへの遡及的適用では、総収益+15.2bps/イベントが、構成ベンチマーク+25.8と選択価値-10.6に分解され、ランダム割り当てを有意に上回りませんでした。

正しい報酬だけでは不十分：解析的に解ける仲介業者・トレーダーゲームにおけるPPOの診断と誘導

2026-10-03T00:00:00+09:00

When a Correct Reward Is Not Enough: Diagnosing and Guiding PPO in an Analytically Solved Broker-Trader Game arXiv · 2026年10月3日本論文は、近似方策最適化（PPO）エージェントを解析的に解ける連続時間の仲介業者・トレーダーゲームに置き、仲介業者の代わりに取引速度を選ばせています。ランダムな無情報注文フローがある場合、PPOの方策と評価器は依然として不正確でした。部分情報の下では、観測可能な履歴に基づく因果的確実性等価コントローラが参照解に近い結果を示しました。解析的方策を固定し、執行コスト変化後にPPOで調整すると、変化後の参照解とのギャップが2.22%縮小しました。

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

2026-10-02T00:00:00+09:00

FinNextAssist: Towards Professional Financial Deep Research Assistant arXiv · 2026年10月2日本論文は、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。

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

2026-10-02T00:00:00+09:00

MintEval: Do LLMs Implement the Trading Strategy You Asked For? A Behavioural-Equivalence Benchmark for Natural-Language-to-Strategy Code arXiv · 2026年10月2日本論文は、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：自然言語から生成された取引戦略コードを、バーごとの挙動等価性で評価するベンチマークMintEvalを提案。著者らは、読解が正しい実装の79.2%が活発なバーの10%超で乖離し、既存の審査は全ての静かな失敗を通すと報告している。

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

2026-10-02T00:00:00+09:00

Event History Over Scale: Compact Transformers for Low-Latency Limit Order Book Forecasting arXiv · 2026年10月2日本論文は、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。

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

2026-10-02T00:00:00+09:00

Multi-Agent AI as a Nested Principal-Agent Problem in Private Wealth Management: Mandate Representation and Evidence Control in Switzerland, Germany and Austria arXiv · 2026年10月2日本論文は、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。

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

2026-10-02T00:00:00+09:00

Axient: Manifest-Bound Evidence for On-Chain Financial Protocols: Seven-Layer Derivation, Correlation, Tamper Rejection, and Reproducible Claim Promotion arXiv · 2026年10月2日本論文は、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。

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

2026-10-02T00:00:00+09:00

Right Order, Wrong Scale: Auditing LLM Judges for Occupational AI Measurement arXiv · 2026年10月2日本論文は、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。

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

2026-10-02T00:00:00+09:00

Expected Utility Regret Rule: Minimax and Bayes Optimal Portfolio Choice arXiv · 2026年10月2日本研究は、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：EUR規則を提案し、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達成すると報告。平均分散とリスクパリティも特殊例として導出。

スコアではなく主張を検証する：モジュール型エージェントの証拠に基づく検証監査

2026-10-01T00:00:00+09:00

Verify Claims, Not Scores: Evidence-Based Verification of Modular Agents arXiv · 2026年10月1日本論文は、計画・行動・検査・改良を行うモジュール型エージェントに対し、総合的なタスクスコアではなく、主張ごとに証拠を検証する監査手法を提案している。各結論は根拠となる証拠とともに記録され、支持・不支持・未解決・未評価の四種の判定と、その成立範囲が示される。隠れた市場状態を持つ合成市場での投資配分エージェントに適用され、その結果が報告されている。貢献は検証プロトコルそのものであり、実証結果は対象としたエージェントと環境に限られる。

PPO-HRAP：リスク管理型取引のための、相場局面を考慮した混合近接方策最適化

2026-10-01T00:00:00+09:00

PPO-HRAP: Proximal Policy Optimization with a Hybrid Regime-Aware Policy for Risk-Controlled Trading arXiv · 2026年10月1日本論文は、近接方策最適化（PPO）と解釈可能な相場局面の事前分布を組み合わせたPPO-HRAP手法を提案します。報酬はポートフォリオの対数収益、VIXに基づく下落増加ペナルティ、目標エクスポージャーからの乖離、売買回転コストを組み合わせ、PPOの出力と相場局面から導いた目標エクスポージャーを混合して行動を決定します。2020〜2022年のSPY保留テスト期間で、総リターンは27.62%、最大ドローダウンはバイ・アンド・ホールドの34.10%から18.47%に低下しました。ただし回転率は依然として高く、SPY以外の資産での結果は単一実行の証拠にとどまります。

確率的局所ボラティリティと確率的相関の下でのアメリカンオプション価格付け（RBSDE枠組み）

2026-10-01T00:00:00+09:00

On the Pricing of American Options under Stochastic Local Volatility and Stochastic Correlation via the RBSDE Framework arXiv · 2026年10月1日本論文は、確率的局所ボラティリティ（SLV）モデルに、別の確率過程によって駆動される確率的相関を組み込んだ拡張モデルの下で、アメリカンオプションの価格付けを研究している。著者らは対応する反射型前方後方確率微分方程式（RBSDE）を導出し、価格付けとヘッジのためにデータ駆動型の数値手法で解いている。さらに提案手法の収束解析を行い、数値実験により拡張モデルの性能と手法の精度・効率を示している。

超競争的結果を超えて：最適執行ゲームにおける深層強化学習の協調的行動

2026-10-01T00:00:00+09:00

Beyond Supra-Competitive Outcomes: Collusive Behaviour in Deep Reinforcement Learning for Optimal Execution Games arXiv · 2026年10月1日本論文は、二人のプレイヤーによる有限期間のAlmgren-Chriss清算ゲームを検討しています。独立に学習した近接方策最適化エージェントが、ナッシュ均衡の基準より低いコストを達成しました。研究者らは、一方が逸脱した場合に相手が清算を加速して罰を与える学習済みの仕組みを特定しています。二つの検定により、この逸脱に対する罰は逸脱による利益を上回り、取引行動の変化は与えた損失を説明できることが示され、超競争的結果の共謀的な解釈が支持されています。

QuantCodeモデル：実行可能なアルゴリズム取引コード生成に向けた言語モデルの特化

2026-09-30T00:00:00+09:00

QuantCode Model: Specializing Language Models for Executable Algorithmic Trading Code arXiv · 2026年9月30日本論文は、自然言語で書かれた取引戦略の記述を、Backtraderフレームワークで実行可能なプログラムに変換する言語モデルの特化手法を検討しています。取引フレームワークのコードによる継続事前学習と、エージェントで検証された要求とコードの組による教師ありファインチューニングを比較しています。400件のタスクからなるQuantCode-Benchで評価した結果、ファインチューニングの効果がより大きく、Qwen3.6-35B-A3Bの Judge Passは58.2%に達しました。一方で、領域特化によって構造化ツール呼び出し能力が低下することも示されています。

意思決定志向学習におけるヤコビ行列のランク崩壊

2026-09-30T00:00:00+09:00

Jacobian Rank Collapse in Decision-Focused Learning arXiv · 2026年9月30日本論文は、意思決定志向学習（DFL）において予測器のヤコビ行列がランク1に制限されると、サンプルごとの勾配が共線的になり、利用可能な更新方向が制約されることを検討しています。実験では、金融の一パラメータ設定ではMSEに対するDFLの利得が1.8%未満にとどまりました。最短経路と knapsack の実験では、満容量のSPO+が平均後悔をそれぞれ11.6%と10.6%減らしましたが、多重比較補正後に有意だったのは knapsack のみです。

「言う、こだまする、行う」：金融市場における戦略的ナラティブと明らかになったポジション（機関の発言・メディアの反復と実際の取引の関係を扱う研究）

2026-09-30T00:00:00+09:00

Say, Echo, Do: Strategic Narratives and Revealed Positioning in Financial Markets arXiv · 2026年9月30日本論文は、金融市場における機関の発言（Say）、メディアによる反復報道（Echo）、実際の取引ポジション（Do）の関係を研究し、どのような場合に言葉に従うべきか、逆張りすべきかを検討しています。線形二次モデルでは、情報を持つ機関が資産の下落を語りながら買い進めることが最適となる条件を示しています。さらに、回声記事の特定や収益に沿った埋め込み学習などの測定手法を提案し、既知の真値を持つ模擬市場の29件すべてで、回声の感情が有意に負の方向で収益を予測したと報告しています。

潜在流動性と凹型価格インパクトの一般化ランジュバン模型

2026-09-30T00:00:00+09:00

A Generalized Langevin Model of Latent Liquidity and Concave Price Impact arXiv · 2026年9月30日本論文は、市場インパクトを提出された注文フローから潜在トレーダーの反対売買を差し引いた反応としてモデル化しています。潜在トレーダーは価格の乖離が各自の閾値を超えたときに活性化します。注文フローはこの潜在プールを消費し、その回復は複数の時間スケールにわたる一般化ランジュバン方程式で記述されます。プールが枯渇していない場合、小注文と大注文の線形極限の間に平方根領域が現れますが、平方根インパクト則を直接仮定してはいません。数値実験では、プールの枯渇が平方根領域を狭めることが示されています。市場データへの較正は関連論文に委ねられています。

情報ゲーム：言語モデル空間における戦略的混雑と企業のポジション変更

2026-09-30T00:00:00+09:00

Information Games: Strategic Crowding and Firm Repositioning in Language-Model Space arXiv · 2026年9月30日本論文は、異なる能力コストを持つ企業が言語モデル表現空間でどこに位置取るかを、分布値を扱う合理的シェアゲーム ESCAPE として定式化し、唯一の均衡が存在することを示しています。機会要因と混雑要因を分離する厳密な再配分式を導出し、競争が企業を必ずしも離反させないことを明らかにしています。企業ニュースのデータでは、同業他社の構造は持続的であるものの時間とともに変化することが示されています。

日中取引の注文板から不均衡価格へ：市場間の相互作用を理解する

2026-09-30T00:00:00+09:00

From Intraday Orderbook to Imbalance Price: Understanding Cross-Market Interaction arXiv · 2026年9月30日再生可能エネルギーの比率が高まるにつれ、電力系統の運用計画と需給調整の不確実性が増しています。本論文は確率モデルを用いて、ドイツとオーストリアにおける日中市場の注文板情報が、その後の不均衡価格の形成にどう反映されるかを分析しています。VWAP と隣接する商品を組み合わせた表現が両国で最も良い性能を示し、ファンダメンタル特徴量の併用はドイツでは損失を減らす一方、オーストリアでは増加させることが報告されています。

Det-MASO：因子生成のための多様性正則化マルチエージェント逐次最適化手法

2026-10-26T00:00:00+09:00

Det-MASO: Diversity-Regularized Multi-Agent Sequential Optimization for Factor Generation arXiv · 2026年10月26日本論文は、定量投資で用いるアルファ因子を生成する Det-MASO フレームワークを提案する。エージェント間相関行列に対する微分可能な対数行列式ペナルティを結合目標に組み込み、エージェントの出力が似通るのを抑えて因子の多様性を保つ。計算コストは資産数に対して線形に増加する。原文では基準手法より優れ、情報係数は 1.1%、年率リターンは 6.4%、シャープレシオは 0.33 向上したと報告されている。

端数の価格は価格を支えるのか？板情報における占有密度と深度条件付きハザード

2026-10-26T00:00:00+09:00

Do Round Numbers Hold Prices? Occupation Densities and Depth-Conditioned Hazards in the Limit Order Book arXiv · 2026年10月26日価格はキリの良い数値に集中することが多く、これは価格の壁として働くことを示すものと解釈されてきました。本研究は、ティックグリッドの枠組みを用いた指値注文板データにより、こうした壁の効果と、単に流動性が厚いためにその価格を離れるのに時間がかかるという機械的な要因を区別します。2025年の5銘柄（ナスダック上場）のデータでは、キリの良い価格には流動性が集まるものの、深度で調整した持続時間は長くないことが分かりました。インテルとSoFiには方向性のある効果が見られ、価格はキリの良い価格から離れる方向に偏りました。

報価から外れた補充注文がもたらす有限のビッド・アスクスプレッド

2026-10-06T00:00:00+09:00

A Finite Bid--Ask Spread from Replenishment Displaced from the Quote arXiv · 2026年10月6日本論文は、二場の反応拡散型注文板モデルにおける有限のビッド・アスクスプレッドについて、統一的な解析的説明を与える。モデルは操作時間において買い・売りの密度を別々に保持し、拡散、取消し、反応、外部からの注文発注を含む。作者は反応境界の周囲の有限区間で発注を控える市場形成者ソースを導入し、報価から外れた往復の補充注文を表す。近似の下で、報価スプレッドは発注ソースのない区間の閾値以下の核に対応し、補充注文は報価の外側に投入されて拡散により戻る必要があるとされる。

債務不履行確率モデリングのための信用行動の関数表現

2026-10-06T00:00:00+09:00

A Functional Representation of Credit Behavior for Probability of Default Modeling arXiv · 2026年10月6日本論文は、関数データ解析により債務不履行確率をモデル化する枠組みを提案します。一連の信用変数を関数として表現し、月内の情報が線形モデルの不履行予測力を高めるかを検討しています。利用可能残高、利用率、当座貸越などの一般的な変数は、口座の種類、残高、与信限度額という時間とともに変化する三つの量から導出できることを示しています。これらを月次集計値にせず連続時間過程として保持し、銀行営業日の順序位置に伴う周期的パターンを相対時間の枠組みで揃えて分析しています。関数型ロジスティック回帰で評価した結果、予測性能はXGBoostと同等で、通常のロジスティック回帰を上回り、線形モデルの解釈可能性も保たれています。

動的ポートフォリオ選択における事前および場面条件付きの情報価値

2026-10-10T00:00:00+09:00

Ex Ante and Scenario-Conditional Value of Information in Dynamic Portfolio Choice arXiv · 2026年10月10日本論文は、期待収益に不確実性があり、新しい情報によって投資家が信念を更新する状況でのポートフォリオ決定を扱います。固定信念の投資家、価格観察者、注意容量の制約下で補助シグナルを処理する投資家を有限期間のガウス・モデルで比較し、場面条件付き期待効用と情報価値を提案します。事前には価格学習と補助的注意が価値を持つ一方、場面によっては学習の修正効果と変動コストが働き、順位が逆転しうることを示します。

米国債利回り曲線シナリオ生成のための条件付き正規化フローにおけるテール不安定性と尺度制御

2026-10-10T00:00:00+09:00

Tail Instability and Scale Control in Conditional Normalizing Flows for Treasury Yield-Curve Scenarios arXiv · 2026年10月10日本論文は、米国国債の11年限の日次利回り変化のシナリオ生成に用いる2つの条件付き正規化フローモデルを比較する。未使用の60営業日の期間で、元のモデルは標準化座標の絶対値が3430万に達する極端なサンプルを生成した。ガウス基底と結合尺度制御を強化したモデルは14.72に抑えられた。ただし安定性が予測精度の向上を意味するわけではなく、新しい期間では歴史的シミュレーション法が分布スコアとカバレッジで優れていた。

拡散型市場インパクト：整合的なミクロ的基礎

2026-10-08T00:00:00+09:00

Diffusive Market Impact: A Consistent Microfoundation arXiv · 2026年10月8日本論文は「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。

実現テールリスク条件付き自己回帰期待値分位モデル：高精度で安定した予測

2026-10-09T00:00:00+09:00

Realized Tail-Risk Conditional Autoregressive Expectile Models: Accurate and Stable Forecasting Performance arXiv · 2026年10月9日本論文は、バリュー・アット・リスク（VaR）と期待ショートフォール（ES）を同時に予測するための、実現テールリスク条件付き自己回帰期待値分位（RTCARE）モデルを提案している。日中の高頻度リターンから構築した実現分位点や実現ESといったテール指標を、条件付き期待値分位の動学方程式と測定方程式に組み込み、下方テールのリスク情報を予測に反映させる。パラメータはマルコフ連鎖モンテカルロ法で推定され、数値例と米国株式リターンデータを用いた実証分析でVaRとESの予測を評価している。検討したテール水準全体にわたり、RTCAREモデルは既存手法と比べて競争力があり、多くの場合より優れた予測性能を示し、モンテカルロの反復試行やローリング予測評価においても安定した結果を示した。

取引テキストの行動特徴で信用リスクスコアカードを強化する研究

2026-10-09T00:00:00+09:00

Enhancing credit risk scorecards with transactional-based behavioural features arXiv · 2026年10月9日本論文は、取引明細の支払い摘要テキストを信用リスクモデリングの代替データとして利用する方法を検討しています。自然言語処理と正規表現で非構造の取引記述を解釈可能な支出カテゴリに分類し、新しい分類アルゴリズムを開発しました。これらの特徴をスコアカードに加えると、ジニ係数が有意に向上したと報告しています。

空売り禁止下のエントロピー正則化：動的平均分散ポートフォリオ選択における構造保存と凸性

2026-10-09T00:00:00+09:00

Entropy Regularization under No-Shorting: Structure Preservation and Convexity in Dynamic Mean-Variance Portfolio Selection arXiv · 2026年10月9日本論文は、空売り禁止制約を伴う離散時間の動的平均分散ポートフォリオ問題に対するエントロピー正則化を研究している。元の問題の齊次性に合わせた状態依存の温度パラメータを導入し、区分二次の価値関数と有限次元のベルマン再帰を回復させる。さらに、温度が十分に小さい場合には有限時間区間全体でベルマン構造と凸性が保たれることを証明し、温度がゼロに近づくと元の空売り禁止問題の解が得られることを示している。

SPXショートストラドルポートフォリオの決済タイミングを、MLPで初期化した強化学習で最適化する研究

2026-10-09T00:00:00+09:00

MLP-Initialized Reinforcement Learning for Exit Timing in SPX Short-Straddle Portfolios arXiv · 2026年10月9日本論文は、S&P500指数（SPX）のショートストラドル・ポートフォリオの決済タイミングを、教師あり学習と強化学習の二段階フレームワークで研究しています。まず過去データから事後的に最適な保有・決済ラベルを作成し、多層パーセプトロン（MLP）を学習させます。その後、MLPで初期化した強化学習アクターをリスク考慮型の報酬で微調整します。2024〜2026年のアウトオブサンプル評価では、教師ありMLPが受動的保有や固定時間・損益ルールを大きく上回りました。

FLEXオプションと市場への影響：カスタマイズ可能な取引所オプションが通常のオプションと原資産株に与える効果の研究

2026-10-09T00:00:00+09:00

FOMO: FLEX Options and Market Outcomes arXiv · 2026年10月9日本論文は、行使価格・満期・行使方式・決済条件を選択できつつ中央清算を維持する取引所上場型のFLEXオプションの取引が、通常の上場オプション市場や個別株式に測定可能な影響を残すかを検証しています。2025年3月から2026年3月までの約250取引日、41銘柄、53のイベント日のデータを用いた結果、FLEX取引後に上場オプションの建玉が有意に増加し、FLEX取引が高いインプライド・ボラティリティ局面に集中することが示されています。著者らは、FLEX取引は株価の方向性を予測する指標というより、機関投資家のボラティリティ需要と建玉ポジションを示す観測可能な指標だと結論づけています。

債務救済の資金調達：仲介機関の流動性と借り手情報の価値

2026-10-09T00:00:00+09:00

The Financing of Debt Relief: Intermediary Liquidity and the Value of Borrower Information arXiv · 2026年10月9日本論文は、2019年から2022年までのジニーメイ（Ginnie Mae）の買取オプション190万件を用いて、仲介機関の流動性が住宅ローンの処理にどう影響するかを調べています。2020年に資金市場が凍結した際、ノンバンクの発行機関は、同じプールのローンを扱う預金取扱機関に比べて延滞ローンの買い戻しがはるかに少なく、同じ機関・同じ月の中で、最も多くの現金を必要とする大口残高のローンから買い戻しを移していました。約190億ドルの買い戻しが遅れ、その大半は後に完了しました。

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

2026-10-08T00:00:00+09:00

Multi-period Mean-Expectile Portfolio Optimization under Wasserstein Ambiguity: Reformulation, Degeneracy and the Role of the Ground Metric arXiv · 2026年10月8日本論文は、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。

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

2026-10-08T00:00:00+09:00

Weighted selection from elliptical distributions: a stochastic representation and an application to portfolio separation arXiv · 2026年10月8日本論文は、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。

多型逆ガウス劣加法過程のHawkesマイクロ基礎

2026-10-08T00:00:00+09:00

A Hawkes Microfoundation for Multitype Inverse Gaussian Subordinators arXiv · 2026年10月8日本論文は、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：臨界近傍の多変量Hawkes過程の計数と積分強度が多型逆ガウス部分過程へ同時収束する微視的基礎を示す。著者はクラスター機構により大きな族が跳躍になると述べ、既存の尺度結果を拡張したとしている。

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）

2026-10-08T00:00:00+09:00

From a Hierarchy of Stochastic Differential Equations to a Hierarchy of Generalized Beta Distributions arXiv · 2026年10月8日本論文は、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。

Bonart による平方根インパクト則の解釈についての研究

2026-10-07T00:00:00+09:00

On Bonart's interpretation of the Square-Root Impact Law arXiv · 2026年10月7日本論文は、取引量の平方根に比例する価格インパクトを説明する平方根インパクト則（SRIL）の理論的解釈を検討する。著者らは Bonart の白色増分に基づく議論を再構成し、市場が個々の注文ではなく各参加者の定常的な注文フローを白色化することが鍵だと指摘する。また、複数主体の伝播モデルを構築し、時間的に孤立した注文はSRILに従わないという予測が既知の実証データと合わないように見えると述べている。

報酬・ペナルティ機構下の条件付きバリュー・アット・リスクと、頑健なポートフォリオ運用への応用

2026-10-07T00:00:00+09:00

Conditional value-at-risk under reward-penalty mechanism with applications to robust portfolio management arXiv · 2026年10月7日本論文は、報酬とペナルティの仕組みを組み込んだ頑健なポートフォリオ選択モデルを提示する。構成資産の損失の同時分布は不確実で、多変量分布の集合に含まれると仮定する。この分布の不確実性のもとで、最悪ケースの条件付きバリュー・アット・リスク（CVaR）を最小化する配分を求める。実市場データを用いた実験では、下方リスクと損失を同時に考慮することが、どちらか一方のみを考慮する場合より、リスク管理に有効で高い収益につながりうることが示された。また、期待収益の向上と最悪ケースCVaRの抑制とのトレードオフも示されている。

弱い平均回帰価格と指数効用投資家

2026-10-07T00:00:00+09:00

Exponential investors with weakly mean-reverting prices arXiv · 2026年10月7日本論文は、資産価格が弱い（劣線形の）平均回帰を示し、非ゼロのドリフトを持つ連続時間金融市場を研究している。期待指数効用を最大化する投資家について、確実性等価額が O(T^{2β+1}) の速さで増加することを示す。ここで 0<β<1 は平均回帰の強さである。さらに、漸近的に最適な明示的戦略も与えられている。

一次元を超える凸順序：射影検定、反例、ガウス混合

2026-10-06T00:00:00+09:00

Convex Order Beyond Dimension One: Projection Tests, Counterexamples and Gaussian Mixtures arXiv · 2026年10月6日本論文は、多変量確率変数の凸順序による比較を扱います。すべての一次元射影を比較する条件は一般には十分でないことを示し、ゲージ関数と径方向分布を用いて反例を構成しています。また、共通の径方向分布から生成される線形変換（中心ガウス分布を含む）については射影検定が十分であることを示しています。さらに、中心ガウス分布が2つの中心ガウス分布の混合に多変量凸順序で支配される必要十分条件は、すべての一次元射影が凸順序にあることだと明らかにしています。 ★★★★ 注目：射影による検定が、中心化ガウスと2成分ガウス混合の多変量凸順序において必要十分であることを示し、次元2以上で放射状反例を構成して一般の場合には射影だけでは不十分であることを示したとしている。

限界注文板の動きにおける潜在的な連続的レジーム

2026-10-05T00:00:00+09:00

Latent Continuum of Regimes in Limit Order Book Dynamics arXiv · 2026年10月5日本論文は、ユーロ・ストックス50指数先物の高頻度限界注文板データ（2022年から2025年までの約987取引日）を分析し、市場の状態が離散的なレジームなのか、それとも連続的な潜在空間を離散化した結果なのかを検証しています。状態空間の実効次元は約1.4で、主要な潜在座標が共分散状態の変動の83.66%から85.27%を説明し、レジームラベルなしでVSTOXXを追跡すると述べています。細かい連続情報は予測力を保つ一方、その離散化が性能低下の原因とされ、予測はおよそ10分で最も高くなり、最大のプール型サンプル外R2は0.7483です。 ★★★★ 注目：リーマン幾何で指値注文板の状態を表し、離散的なレジームではなく連続体だと著者らは論じる。987取引日と17手法の比較で、潜在主座標が変動の83.66%〜85.27%を説明しVSTOXXを追跡するとし、最大R2_OOSは0.7483と報告している。

不確実ボラティリティモデルにおける事後誤差上界・下界

2026-10-06T00:00:00+09:00

A posteriori error bounds for the Uncertain Volatility Model arXiv · 2026年10月6日本論文は、不確実ボラティリティモデル（Uncertain Volatility Model）におけるヨーロピアンオプション価格の数値近似に対して、事後的な原始—双対（primal-dual）の上界と下界を提案しています。滑らかな候補値関数のヘッセ行列から導かれるフィードバック制御により下界を、行列値のガンマ場に基づく表現とハミルトニアン罰則により上界を与えます。また、離散時間近似の誤差を評価し、確率的方策勾配法と物理情報ニューラルネットワークで得た候補解を用いた数値実験の結果、二階微分の精度が厳密な後験界の獲得に重要であることを示しています。

予測市場における取引方向の測定：決済データを基準とした取引コスト計測（Polymarket）

2026-10-05T00:00:00+09:00

Measuring Trade Direction in a Prediction Market: Settlement Ground Truth and Trading-Cost Measurement on Polymarket arXiv · 2026年10月5日本論文は、Polymarket の公開約定データを、オンチェーン決済の takerside を基準に検証し、売買方向の判定精度を評価しています。Lee-Ready 法、ティックテスト、回顧的なバルク出来高分類を比較し、実効スプレッド、実現スプレッド、中値インパクトといった取引コスト指標への影響を分析しています。ただし、これらは提示された相場に基づく会計的な数量であり、因果的影響や私的情報を特定するものではないと述べています。

クレジットカードの貸倒損失率（LGD）モデル化の2手法の比較：Run-off三角形と回帰

2026-10-05T00:00:00+09:00

Comparing two approaches for modelling the loss given default of credit cards: Run-off triangles vs regression arXiv · 2026年10月5日本論文は、銀行業で一般的に使われるRun-off三角形（ROT）法と、回帰ベースの2段階モデルを比較し、クレジットカードの貸倒損失率（LGD）を推定します。回帰モデルは典型的なU字型のLGD分布を再現できますが、ROT法はそれができないとされています。集計した損失率の時系列でも、回帰モデルの方が実際の経験損失率により近く推移しています。著者らは、精度を重視するIFRS 9の会計枠組みでは回帰手法の方が適している可能性があると述べています。

正確な多変量分布信頼性のためのディリクレ混合所属モデル

2026-10-05T00:00:00+09:00

A Dirichlet Mixed-Membership Model for Exact Multivariate Distributional Credibility arXiv · 2026年10月5日本論文は、保険契約者のリスクを潜在的リスククラス上の安定した組成として表すディリクレ混合所属モデル（DMMM）を提案する。基礎的特性が事前評価を決め、反復的な多変量経験が事後評価を順次更新する。後験予測分布は、ポートフォリオ成分と経験成分の凸結合として厳密に書け、従来の条件付き平均を超えて信頼性因子の構造を拡張する。シミュレーション実験と車両テレマティクスへの応用で検証されている。

非実物取引者による投機的な不均衡ポジション：英国の電力系統バランスへの影響

2026-10-20T00:00:00+09:00

Speculative Imbalance Positions by Non-Physical Traders: Impacts on Electricity System Balancing in Great Britain arXiv · 2026年10月20日本論文は、英国電力システムにおける非実物取引者（NPT）の投機的不均衡ポジション（SIP）について、2021年から2024年を対象とした初の実証分析です。NPTの総不均衡量を除いた反実仮想シミュレーションにより、不均衡量、バランシングコスト、不均衡価格、精算コストへの影響を検討しています。結果では、SIPによって必要な純バランシング量が3.1～3.9TWh（16～20%）、バランシングコストが3.47億～3.96億ポンド（5.9～6.7%）、供給者の不均衡コストが1.93億～3.25億ポンド（65～75%）減少したとされています。著者らは、SIPがなければ消費者の請求額はより高かった可能性があると述べています。

AlphaRLM：文献を基に言語モデルを整合させ、記号的ファクターを生成する研究

2026-10-10T00:00:00+09:00

AlphaRLM: Aligning Language Models for Literature-Grounded Symbolic Factor Discovery arXiv · 2026年10月10日本論文はAlphaRLMという強化学習フレームワークを提案し、入力となるファクター式なしに、金融文献から実行可能な記号的量子ファクターを構築するよう大規模言語モデルを訓練します。文献から導かれたアイデアと演算子に基づく構築手法（LEGO）と、実行可能性および分位ごとの収益分離に関する報酬を用います。CSI 300、CSI 1000、S&P 500での実験では、年率超過収益において一部の既存のファクター探索およびLLMベースの手法を上回ったと報告されています。

「剪定するには遅すぎる」：生成AI、選別の場面、チームの創造的判断

2026-10-11T00:00:00+09:00

Too Late to Prune: Generative AI, the Screen, and Team Creative Decisions arXiv · 2026年10月11日本論文は、生成AIの提案がいつ届くときに最も価値があるかを検討しています。148の三人チームを無作為に割り当て、製品設計課題の探索段階と選択段階で同じ言語モデルの利用時期を変える実験を行いました。同じ15分の利用でも選択段階に移すと、専門家評価の創造性が0.62標準偏差低下し、差は選別の場面で生じたと報告されています。

イベント列の検証可能な測定と予測のための厳密な相型点過程

2026-10-10T00:00:00+09:00

Exact Phase-Type Point Processes for Certified Measurement and Prediction of Event Streams arXiv · 2026年10月10日本論文は、相型（Erlang 連鎖）状態空間に基づく点過程の枠組みを提案し、市場反応の測定と次のイベントの予測の両方に厳密な尤度で用いる。測定では、2022〜2026年の約670件の定例マクロ経済発表について六つの市場を分析し、CPI、雇用統計、PPI、FOMC声明への直接的な反応は約1秒で吸収され、市場自身の反響により反応の半分が16〜137秒に延びることを示す。予測では、神経点過程EPT-Xを提案し、複数のデータセットで最良のテスト尤度を得たとしている。 ★★★★ 注目：多尺度相型Hawkes過程を提案し、尤度は凹で大域最適と双対ギャップの証明書を与えるとしている。外生ショックへの閉形式の応答と安定性条件を示し、六市場の経済指標発表で測定を行い、EPT-Xで事件流の予測も扱う。

公開開示情報から年金スポンサーの財務困窮を早期検知する論文

2026-10-09T00:00:00+09:00

Early Detection of Pension-Sponsor Distress from Public Filings: A Sponsor Vulnerability Index, Stress-Augmented VaR, and Dynamic Self-Investment Caps arXiv · 2026年10月9日本論文は、SEC EDGARの貸借対照表データとマクロ指標を用いた「スポンサー脆弱性指数（SVI）」を中心とする、公開データのみで構成された早期警戒の手法を提示しています。米国36社・1,418企業四半期を対象に、留一企業交差検証でAUC-ROCは0.887でした。さらにストレス付きVaRと、SVIに連動する動的な自社株投資上限も示され、手法の失敗例も併せて報告されています。

CorrFlow：相関楕円体上で厳密かつ置換同変なフローマッチング生成手法

2026-10-09T00:00:00+09:00

CorrFlow: Exact and Permutation-Equivariant Flow Matching on the Correlation Elliptope arXiv · 2026年10月9日本論文は相関行列の生成を扱い、有効性の保証と経験分布の学習を分離するCorrFlowを提案している。一般化Fisher変換で相関行列を無制約座標に写像し、グラフフローマッチングネットワークでその座標上の分布を学習する。台湾株式の80×80行列による実験では、生成された全サンプルが有効で、特徴量スライス化Wasserstein距離はCorrGANや画像拡散モデルより小さかった。ただし著者らは、十分に調整された画像モデルに対する優位性や各構成要素の寄与は示されていないと述べている。

高次元金融回帰におけるモンテカルロ木探索によるL0特徴量選択

2026-10-09T00:00:00+09:00

L₀ Feature Selection via Monte Carlo Tree Search in High-Dimensional Financial Regression arXiv · 2026年10月9日本論文は、特徴量が多く相関が強い高次元金融回帰の課題に対し、一般化ネスト型ロールアウト方策適応（GNRPA）を組み込んだモンテカルロ木探索で特徴量部分集合を選ぶ手法を提案します。部分集合の評価は学習誤差ではなく検証データでの外部性能に基づきます。NASDAQ-100指数の週次収益率を1,072個の工学的特徴量で説明する課題では、得られた疎な部分集合の外部R²は0.6961で、最適化されたLasso基準の0.6313を上回りました。

小売市場におけるAI仲介の収益への影響と品揃え最適化

2026-10-09T00:00:00+09:00

AI-Mediation in Retail Markets: Revenue Effects and Assortment Optimization arXiv · 2026年10月9日AIショッピングアシスタントが消費者の商品検討に影響を与える中で、小売業者が品揃えをどう計画すべきかを研究した論文です。AI仲介を考慮しない場合、収益は最適解に比べ平均2.52%から11.37%失われることを示し、AIの効用順位に基づく単純な決定的近似では平均損失が最大0.53%に抑えられるとしています。さらに、顧客セグメント数が固定されている場合、この最適化問題には完全多項式時間近似スキームが存在することを証明しています。

大規模言語モデルの振る舞い特性化とリスク管理のための分布的フレームワーク：反復応答の分布で安定性と制御性を測る

2026-10-09T00:00:00+09:00

A Distributional Framework for Behavioral Characterization and Risk Management of Large Language Models arXiv · 2026年10月9日本論文は、大規模言語モデルは本質的に確率的であり、同一条件での反復実行で異なる応答が生じうることを指摘しています。タスク設計から残存挙動、継続的モニタリングまでモデルのライフサイクル全体に適用できるフレームワークを提案し、モンテカルロシミュレーションで経験的応答分布を推定し、意味的介入による分布の変化を調べます。借り手分類とアルバム推薦の2つのタスクで分布変化を定量化し、モデルリスク管理およびガバナンスと結び付けています。観測された応答のみに依拠するため、商用APIで提供されるブラックボックスモデルにも適用可能です。

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。

2026-10-08T00:00:00+09:00

Market Impact Estimation via Causal Foundation Models arXiv · 2026年10月8日本論文は、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。

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

2026-10-08T00:00:00+09:00

Deep Learning vs. Statistical Models for Multi-Horizon Price Forecasting of Second-Hand Electronics: A Systematic Benchmark arXiv · 2026年10月8日本論文は、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。

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

2026-10-08T00:00:00+09:00

SOTA: Stock Options Trading Agents Guided by Option-Implied Return Distributions arXiv · 2026年10月8日本論文は、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。

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

2026-10-08T00:00:00+09:00

OOM-RL II: Reality Is an Oracle, Not a Debugger Provenance-Constrained Diagnosis in Continually Evolving Agent-Engineered Systems arXiv · 2026年10月8日本論文は、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）。

DSTNet：因果的多期間金融予測のための動的スペクトル軌跡ネットワーク（ウェーブレットに基づく株価などの予測手法の提案）

2026-10-07T00:00:00+09:00

DSTNet: Dynamic Spectral Trajectory Network for Causal Multi-Horizon Financial Forecasting arXiv · 2026年10月7日本論文は、過去20営業日の7つのテクニカル指標から得られるフィルタバンクのスペクトル変化を因果的に保持し、1日・3日・5日・10日先を一度に予測するDSTNetを提案する。7つの株価指数と金を、9つの学習型ベースラインおよびランダムウォーク基準と比較している。MAEとMAPEの下で、DSTNetは10の固定モデルのうち、系列とホライズンの32組中、ほぼすべての組で最も低い誤差を示したわけではなく、1日先では統計的に優位とは言えない結果も報告されている。株式のタイミング優位性は確認されていない。

実証的資産価格決定における残差学習：ニューラルネットワークを深くする手法

2026-10-07T00:00:00+09:00

Residual Learning in Empirical Asset Pricing arXiv · 2026年10月7日浅いモデルは深いモデルの特殊ケースであり、理論的には深いモデルが浅いモデルを上回る可能性がある。本論文は残差学習を用い、浅いモデルを保持・改良しながら資産価格決定のニューラルネットワークモデルを深くする方法を示す。アウトオブサンプルでは、深い残差モデルの価値加重ロング・ショート・ポートフォリオのシャープレシオは2.07で、対応する浅いモデル（1.92）を上回り、深いフィードフォワードモデル（0.89）の2倍以上となった。著者らは、モデルの深さが資産価格決定における追加的な経済的価値の源泉であると論じている。

FinVector-Market-4B：構造化金融タスク向け LoRA 適応の制御実験

2026-10-06T00:00:00+09:00

FinVector-Market-4B: A Controlled Study of LoRA Adaptation for Structured Financial Tasks arXiv · 2026年10月6日本論文は Qwen3.5-4B モデルをランク 16 の LoRA で、2.2 万件のデータを用いて金融の構造化タスクに適応させ、600 件のベンチマークで基礎モデルと比較したものです。JSON スキーマを与えるだけで、基礎モデルの JSON 有効率は 0% から 91.3% に上昇しました。同じ明示的プロンプトの下で複数のタスク指標も改善しています。一方、著者らはマクロ F1 の低下がラベル集合の変化によるものであり、文書の重複などからベンチマークの汎化結論には限界があると指摘しています。

規制下の信用スコアリングにおける学習型単調リカレント特徴量：枠組みのコストとマクロ条件付けの必要性

2026-10-06T00:00:00+09:00

Learned Monotone Recurrent Features in Governed Credit Scoring: The Price of the Frame and the Necessity of Macro Conditioning arXiv · 2026年10月6日本論文は、規制対象の信用スコアリングにおいて、単調リカレントネットワークで時系列特徴量を学習することの価値を、五つの信用データセットで検証している。入力の任意次元化や外生的マクロ条件付き減衰ゲートなどにおいても単調性が保たれることを証明している。学習特徴量の価値は統治枠組みが厳しいほど高まり、景気変動時にはマクロ系列を入力列ではなく再帰の条件として用いると危機期コホートでAUCが向上するとされる。

非定常市場における深層ヘッジのための敵対的学習

2026-10-06T00:00:00+09:00

Adversarial Training for Deep Hedging in Nonstationary Markets arXiv · 2026年10月6日本論文は、二重予算の分布頑健最適化に基づくドリフト考慮型の敵対的学習フレームワークWRAP（Wasserstein-Reweighting Adversarial Perturbation）を提案している。深層ヘッジの学習データが将来の市場条件を表さない問題に対し、φ-ダイバージェンス制約による軌道の再重み付けと、最適輸送（OT）制約による経路の摂動を組み合わせる。実験はHeston動学（定常・非定常）と一般化アフィン拡散（GAD）で行われ、再重み付けと輸送がそれぞれ補完的な効果を持ち、非定常下では両者を組み合わせた敵対的学習が最も大きな改善をもたらすことが示されている。

専門家が検証したAI学習教材：大学の講義における学習効果の分布

2026-10-05T00:00:00+09:00

Verified, not generated: expert-verified AI study materials and the distribution of learning gains in a university course arXiv · 2026年10月5日本論文は、ある大学1年次の経済学必修科目で、2つのコホートを比較した研究です。一方の受講生群は、根拠に基づくモデルで生成され大学院生のTAが確認したAI播客、FAQ、クイズ式学習ガイドを利用できました。二重差分法により、利用と平均2.34点（50点満点）の差が関連していることが示され、効果の多くは成績下位の学生に生じていました。著者らは、平均効果だけを報告する評価では支援対象の学生が恩恵を受けたかを判断できないと論じています。

集団の全体的な選好アンカーから作る合成文化エージェント

2026-10-06T00:00:00+09:00

Synthetic Cultural Agents from Aggregate Anchors arXiv · 2026年10月6日本論文は、全球選好調査（GPS）の6つの座標の符号を集団ごとの選択方針へ対応させ、直接選好最適化（DPO）で集団別の軽量アダプタを学習する新しい手法を提案します。世界価値観調査（WVS）の候補項目で評価したところ、アダプタは与えられた対比ラベルを再現し、16か国の開発パネルでGPSの信頼符号による二群を明確に分けました。一方で、人間のWVS回答との整合性は同パネルでは未解決のままです。

パーソナルAIアシスタントの利益は誰のものか：売り手の適応と非利用者（言語モデル市場シミュレーション）

2026-10-05T00:00:00+09:00

Who Keeps the Gains from Personal AI Assistants? Seller Adaptation and the Unassisted in a Language-Model Market Simulation arXiv · 2026年10月5日本論文は、言語モデルを用いたエージェントベースの賃貸市場シミュレーションにより、パーソナルAIアシスタントの利益が売り手の適応によってどう変化するか、またアシスタントを使わない消費者への影響を検証しています。売り手が固定されている場合、実行型アシスタントの利用者は1日あたり13.7米ドルの支出を削減しましたが、売り手の適応により約3分の1が回収されました。非利用者の支出変化は平均でほぼゼロで、予測どおりの負担増は確認されませんでした。 ★★★★ 注目：言語モデルの市場シミュレーションで、売り手の適応が助手の利益の約3分の1を回収し、未利用者への負担予測が外れることを示す。

予測市場における組合せ裁定：論理的に関連する予測市場契約間の裁定機会を特定・定量化する研究

2026-10-16T00:00:00+09:00

Combinatorial Arbitrage in Prediction Markets arXiv · 2026年10月16日本論文は、論理的に関連する予測市場契約の間の裁定機会を特定し定量化する枠組みを提案し、許容される収益ベクトルの凸包の外にある価格には裁定が存在することを証明しています。整数計画法により最適な裁定ポートフォリオを求めています。取引所のメタデータと決済基準の意味解析により、約190万件の論理関係を抽出し、25万5千件を超える契約を対象としています。Polymarketの全深度オーダーブックを再生した模擬実験では、スプレッドと手数料を差し引いた後、決済済みポートフォリオで理想的な裁定者が毎週3.5%のリスクフリー収益を得られると示されています。関係の発見や執行にコストがかかる市場ほど、裁定機会が長く持続し、観測される参加者は少ないことが分かりました。

連続空間におけるバリュー・アット・リスク（VaR）マルコフ決定過程の動的計画法

2026-10-17T00:00:00+09:00

Dynamic Programming for Value-at-Risk Markov Decision Processes in Continuous Spaces arXiv · 2026年10月17日本論文は、バリュー・アット・リスク（VaR）を目的とするマルコフ決定過程（VaR MDP）を扱います。有限の状態・行動空間に対する動的計画方程式は既に導かれていましたが、より一般的な空間については未解決でした。本論文は、有限時間・無限時間の両設定において、これらの方程式が連続空間でも成り立つことを初めて示します。さらに、VaR を目的とする最適執行問題に適用し、この枠組みで最適な動的戦略を特徴づけられることを示しています。

GROMM：生成的リスク中立オプション市場モデル、欧州型オプション価格曲面の無裁定な構築手法

2026-10-12T00:00:00+09:00

GROMM: Generative Risk-neutral Option Market Models arXiv · 2026年10月12日本論文は、SANOS フレームワークに基づき、オプション価格を滑らかに補間する、静的および動的に無裁定な欧州型オプション市場モデルを提案し、そのダイナミクスが一意の強解を持つことを証明しています。欧州型オプション価格曲面を表現する手段として用いる局所ボラティリティの確率モデルであり、価格決定モデルとして提示されたものではありません。2022 年 1 月から 2025 年 8 月までの S&P 指数オプションのデータで検証し、モデルの初期状態が関連する市場オプション価格の 95% を超えてビッド・アスク内に収まることを示しています。さらに、無裁定を検証するための BHW 検定も提案しています。

対数収益に基づくレンジVaR下の動的ポートフォリオ選択

2026-10-17T00:00:00+09:00

Dynamic portfolio selection under range value-at-risk with logarithmic returns arXiv · 2026年10月17日本論文は、レンジバリューアットリスク（RVaR）でリスクを、対数収益でポートフォリオの成果を評価する連続時間のポートフォリオ選択を扱います。動的最適化を静的な分位点問題に帰着させ、最適な終端富の構造を明らかにしています。パラメータが極限に近づくと、RVaRの解はVaRおよび期待ショートフォール（ES）の結果にそれぞれ帰着することが示されています。

最適取引フィルターと予測シグナルの価値

2026-10-17T00:00:00+09:00

Optimal Trading Filters and the Value of Predictive Signals arXiv · 2026年10月17日本論文は、一時的な価格インパクトを伴う二次型取引問題を、予測理論のツール（Wiener-Hopf 因子分解）を用いて解いています。最適方策は条件付き予測と明示的な因果線形フィルターの合成として表されます。指数的回復および冪乗則の衝撃減衰それぞれの場合の結果と、取引コスト下での実現可能な価値の決まり方も示されています。 ★★★★ 注目：ヴィーナー・ホップ分解で過渡的価格インパクト付きの最適取引を解き、分数次取引フィルターを導出。取引コストの有無での価値を特徴づけ、定量金融理論に影響するとされる。

TimeGAN（時系列生成敵対的ネットワーク）シナリオを用いたRachevレシオ・ポートフォリオ最適化：代替と補完の比較

2026-10-17T00:00:00+09:00

Rachev-Ratio Portfolio Optimization with TimeGAN Scenarios: Replacement versus Supplementation arXiv · 2026年10月17日本研究は、12本の上場投資信託（ETF）を対象に、TimeGANが生成するシナリオの信頼性と投資への影響を評価している。履歴データ、代替型、混合型の3方式を、遅延執行と取引コストを考慮し、5つの学習シードで比較した。生成シナリオはボラティリティと尾部損失を過小評価し、資産間の依存構造を歪めることが示された。長時間学習は再構成損失を改善したものの、クロスアセット相関の精度は向上しなかった。一部の構成では混合型の平均純収益が高いが、参照ブロック長では生成と履歴のリターン差の条件付き区間がいずれもゼロを含む。

アルファから執行へ：凹型インパクトとハースト・スケーリング下における取引期間・局面・執行スケジュール

2026-10-17T00:00:00+09:00

From Alpha to Execution: Trading Horizons, Regimes, and Schedules under Concave Impact and Hurst Scaling arXiv · 2026年10月17日本論文は、凹型べき乗則の市場インパクトとハースト・スケーリングされた価格変動の下での注文執行を研究する。取引の実現損益のシャープ・レシオを最大化して執行期間を選び、その後、凸計画法により執行スケジュールの形状を導出する。特定の符号条件のもとでは内部最適期間が存在し、目的関数は広い範囲でほぼ平坦であることが示される。ハースト・スケーリングのコストでは、スケジュールは前倒しで滑らかにゼロへ減衰し、等速（TWAP）方式と比べてコストを約10〜17%削減するとされる。

ホークス過程によるデイ・インの連続取引市場における商品間モデリング

2026-10-17T00:00:00+09:00

Cross-product Modelling in Continuous Intraday Electricity Markets via Hawkes Processes arXiv · 2026年10月17日本論文は、再生可能エネルギーの統合が進む中で、15分物と1時間物の日中連続（IDC）電力契約の間の流動性の相互影響を、多変量の状態依存ホークス過程（SDHP）で分析するものです。スプレッド、中値のボラティリティ、キューの不均衡を組み合わせた指標により取引時間帯を「通常」と「ストレス」の2つの局面に分類しています。オランダのEPEX SPOT市場の2024年各四半期の初月のレベル3注文板データを用いて較正され、注文の約95％が先行する注文への反応であることや、ストレス時には15分物から1時間物への影響が速まることなどが示されています。

ベーシスのみの資金調達は配当に対して公正ではない：暗号資産株式パーペチュアルの決済設計

2026-10-16T00:00:00+09:00

Basis-Only Funding Is Not Dividend Fair: Settlement Design in Crypto Equity Perpetuals arXiv · 2026年10月16日本論文は、暗号資産取引所で配当を支払う株式などを対象に上場されるパーペチュアル先物を扱う。取引所で一般的な、プレミアム指数に基づく資金調達方式は、任意の時点で売買する取引者に株主のキャッシュフローを再現できないと論じる。資金調達は基差の制御と決済という二つの役割を担うため、配当を伴う株式では両者が分離してしまう。予定された配当は測度論的な原子として扱う必要があり、公正性には離散的なイベント型の決済が必要だと結論づけ、取引所データでその点を確認している。

抑止なきアルゴリズム共謀：Qラーニング価格設定エージェントの罰則機構の検証

2026-10-15T00:00:00+09:00

Algorithmic Collusion Without Deterrence: Auditing the Punishment Mechanism in Q-Learning Pricing Agents arXiv · 2026年10月15日本論文は、シミュレーション上のベルトラン複占市場で独立したQラーニング価格設定エージェントが競争水準を上回る価格に収束することを再現している。凍結方策による監査の結果、従来の報酬・罰則メカニズムではこの結果を十分に説明できないことが示された。多くの収束ペアでは単一のアトラクタが状態空間全体を占め、エージェントを組み替えると共謀は約80%崩壊する。また、一期の逸脱は92%のペアで不利益になるが、最適な逸脱は平均17.5%の利益をもたらすとされる。 ★★★★ 注目：方策凍結による監査で、アルゴリズム談合の報復メカニズム解釈に疑問を提示。一期の逸脱は92%の組で不利だが、動的計画法による最適逸脱は平均17.5%の利益を生むと報告。

要求・実行・回収可能な信用：模擬貸出市場におけるLLM借り手の共有行動順序

2026-10-12T00:00:00+09:00

Requested, Executed and Recoverable Credit: Shared Action Ordering among LLM Borrowers in a Simulated Lending Market arXiv · 2026年10月12日本論文は、模擬された担保付き貸出市場で共有行動順序が実際に実行される信用額を変えるかを検証する。三つの小型オープンウェイト言語モデルが、プール価格で担保を評価する借入上限のもとで取引を行った。共通順序市場の純債務が順序割り当てに対して不変であるという仮説は、両側p=2/8,100で棄却された。全24市場で債務は増加し、清算や実現した不良債権は発生しなかった。

バックテストと実運用の六つの乖離：一つの日中取引システムからの報告

2026-10-15T00:00:00+09:00

Where Backtests and Live Trading Part Ways: Six Defects from One Intraday System arXiv · 2026年10月15日本論文は、米国株の日中取引システムを実際に稼働させた際、実運用の日々とバックテストのリプレイ結果を比較して見つかった六つの不一致を報告している。三つはデータ、二つはコード、一つは設定に由来する。各項目について、症状、誤差の大きさ、原因、そして現在の防止用テストや管理手段が示されている。収益性については主張していない。

Schwartz二因子モデルにおける交互方向陽解法（ADE）によるアメリカ型コモディティオプションの価格付け

2026-10-15T00:00:00+09:00

Pricing American Commodity Options Under the Schwartz Two-Factor Model Using the Alternating Direction Explicit (ADE) Method arXiv · 2026年10月15日本論文は、Schwartz二因子モデルのもとでアメリカ型コモディティオプションの評価を検討しています。二重掃引の交互方向陽解法（ADE）有限差分スキームを用い、Saul'yevの単一掃引交互法と比較しています。支配偏微分方程式を導出し、半無限領域を矩形の計算領域に変換し、Fichera理論で境界条件を定めています。結果は欧州型オプションの解析解とモンテカルロ法で検証され、アメリカ型の早期行使条件を加えてLongstaff-Schwartzモンテカルロ法と比較し、精度と収束性を分析しています。その後、商品トレーダーからの意見を受けて、先物価格に対する行使と季節性パラメータの利用へ拡張されています。

外部取引コストを考慮した相対リバランス損失の研究

2026-10-15T00:00:00+09:00

Loss-versus-rebalancing with external proportional transaction costs arXiv · 2026年10月15日本論文は、外部市場での取引に比例的な取引コストがかかる場合の自動マーケットメーカーにおける流動性提供を研究している。基準として、同じ総リスク資産量を保有し外部のビッド・アスクで取引する自己資金調達戦略を用いる。連続的な外部価格と純粋な裁定の下では、プール手数料または外部スプレッドが正であれば、両者の清算資産は等しいと示される。また、留保手数料を用いた効用無差別プールや、ポートフォリオ比率の恒常的な無取引境界を実現する幾何平均プールも構成される。

実際とシミュレーションの指値注文板経路における不可逆性のニューラル推定

2026-10-12T00:00:00+09:00

Neural Estimation of Irreversibility in Real and Simulated Limit Order Book Paths arXiv · 2026年10月12日本論文は、指値注文板の経路について、イベントごとの前向きと逆向きの対数密度比として時間の不可逆性を定義し、3週間分のNasdaq注文データから順序不変型と順序敏感型のニューラルネットワークで推定しています。実市場の経路は、粗い一段階遷移表を保った代替データより不可逆性が大きく、キャリブレーション済みのキュー反応型シミュレータは有向率を再現する一方で、注文の順序による追加の不可逆性はほぼ生じませんでした。著者らは、経路不可逆性の順序と尺度の特徴を注文板シミュレータのベンチマークとして用いることを提案しています。

潜在因子モデルにおけるレジーム検出：ベイズ決定理論的アプローチ

2026-10-15T00:00:00+09:00

Regime Detection in Latent Factor Models -- A Bayesian Decision-Theoretic Approach arXiv · 2026年10月15日本論文は、潜在因子と隠れたレジームが存在する場合に、推定されたレジーム変化に基づいていつ行動すべきかを検討します。誤警報、検出遅延、誤分類のバランスをとるオンライン検出問題をベイズ決定問題として定式化し、粒子フィルタリングとモンテカルロ動的計画法で近似します。Heston モデルおよびレジーム切替 Vasicek モデルの数値実験では、潜在情報を用いる手法が実行可能なプラグイン規則を上回ることが示されています。

ヴァインコピュラ・シミュレーションと強化学習によるデータ駆動型の動的ポートフォリオ選択

2026-10-14T00:00:00+09:00

Data-Driven Dynamic Portfolio Selection with Vine Copula Simulation and Reinforcement Learning arXiv · 2026年10月14日本論文は、ヴァインコピュラ（vine copula）によるシミュレーションと強化学習を組み合わせた動的ポートフォリオ選択の手法を提案しています。投資家は一定の相対的リスク回避度を持ち、一期間の損失の条件付きバリュー・アット・リスク（CVaR）に対する罰則を加えます。過去のリターンから条件付きヴァインモデルを推定し、CVaRの評価用と再帰型の方策の学習用に情景とパスを生成しています。米国株、中国株、金からなる7資産のデータでは、選ばれた10個の学習済み方策のアンサンブルが、22か月の保有期間において年率複利34.13%、シャープ・レシオ2.31を達成し、6つの基準を上回ったとしています。

ミサイルと通行料：ホルムズ海峡における双方向の資金の流れ

2026-10-14T00:00:00+09:00

The Missile and the Toll: Two-Way Flow Through the Strait of Hormuz arXiv · 2026年10月14日本論文は、ホルムズ海峡を対象としたシュタッケルベルク型のエスカレーション・ゲーム（Stackelberg game）モデルを提示し、執行側が攻撃の強度と通行料の体系を同時に選ぶ状況を分析します。船側は、支払い、危険を承知での通過、待機、迂回、撤退のいずれかで応じるとされます。論文は、攻撃が支払い意思を生み、通行料がそれを回収すると論じています。支払いは秘密裏に行われますが、運賃、保険料、事件報告を用いてモデルの含意を検証できるとしています。

状態依存レバレッジと色付きノイズを持つ GLE-LSV モデル

2026-10-14T00:00:00+09:00

A GLE-LSV model with state-dependent leverage and colored noise arXiv · 2026年10月14日本論文は、分散因子が色付きノイズを伴う一般化ランジュバン方程式に従い、過去のリターンが状態依存の振幅を持つメモリカーネルを通じて分散に作用する局所確率ボラティリティモデルを研究する。有限指数和のカーネルに対して、存在性、一意性、非爆発性を証明している。さらに一定の条件下では正確な縮約マルコフ状態と Dupire 条件付き期待値の計算が可能であることを示し、最小エントロピーマルチンゲール測度下のプレミアムや、ビッド・アスク制約付きの正則化キャリブレーションも扱っている。

気候移行時代のリスク指標：対称的なリスク予算が気候リスクの二方向的非対称性を緩和しにくい理由

2026-10-13T00:00:00+09:00

Risk Measures for the Climate Transition Age: Why Symmetric Risk Budgets are unlikely to mitigate two-dimensionally asymmetric Climate Change risks arXiv · 2026年10月13日本論文は、分散・標準偏差・トラッキングエラーといった一般的な投資リスク指標が、超過収益と損失を同等に扱う点を問題視しています。著者らは、下方リスクのみを測る準分散、標準リスク、トレイリングエラーへの置き換えを提案し、機関投資家が受託者責任を保ちつつ気候移行の機会を追求できるよう、運用指針の設計変更を具体的に示しています。

不完全な炭素・移行情報下でのポートフォリオ脱炭素化に関する研究

2026-10-13T00:00:00+09:00

Portfolio Decarbonization under Incomplete Carbon and Transition Information arXiv · 2026年10月13日本論文は、企業の炭素強度や移行状態を完全には把握できない投資家が、ポートフォリオを動的に脱炭素化する方法を検討している。投資家は終端富の期待効用から、認識された累積融資排出量へのペナルティを差し引いて最大化する。数値例では、事前の信念が適切に設定されていれば、情報の不完全性が厚生と目標達成に与える影響は限定的である。一方、信念に偏りがあると、方向を問わず厚生損失が生じ、楽観的な信念と悲観的な信念では組合せの傾きが逆になり、累積排出量目標を超える確率への影響も異なる。

局所効用最大化戦略の可積分性について

2026-10-13T00:00:00+09:00

On integrability of local utility maximizing strategies arXiv · 2026年10月13日本論文は、確率制御問題における局所効用最大化戦略、すなわち全体的な期待効用から生成される局所的な最適解を扱います。非常に穏やかな条件で局所的最適解の存在が示せるため、その可積分性の性質を理解することが重要だと述べています。論文では、Kramkov と Schachermayer（1999）の合理的漸近弾力性条件を局所効用関数に適用することが、この文脈で重要な役割を果たすことを示しています。

Realized GARCH向けの構造化SDE：連続時間ボラティリティモデリングと成分レベル分析

2026-10-13T00:00:00+09:00

Structured SDEs for Realized GARCH: Continuous-Time Volatility Modelling and Component-Level Analysis arXiv · 2026年10月13日本論文は、翌日の積分分散を予測するための構造化された連続時間確率ボラティリティモデルを提案する。モデルは実現測度の状態を潜在分散のダイナミクスに直接結び付け、収益に連動した相関ブラウン運動の撹乱を取り入れる。パラメータはシミュレーションに基づく予測学習で推定され、積分分散はモンテカルロシミュレーションで予測される。17の株価指数において、本モデルはGARCHなどの基準モデルと比べてサンプル外で強い性能を示し、実現測度のフィードバックが主要な寄与、収益連動のブラウン依存は補助的な寄与であるとされている。

VaR予測なしで時系列モデル下の期待ショートフォールを電子バックテストする研究

2026-10-13T00:00:00+09:00

E-Backtesting Expected Shortfall without Value-at-Risk Forecasts under Time-series Models arXiv · 2026年10月13日本論文は、観測された損失と期待ショートフォール（ES）予測のみを用いる二種類の電子バックテスト手法を提案します。一つは独立同分布の損失向け、もう一つはAR-GARCH条件付きVaR構造の時系列向けです。述べられた仮定の下で、両手法は任意の停止時刻において誤った棄却を抑制します。シミュレーションと米国NASDAQの日次損失への適用により、VaR-ES電子過程や固定標本ESバックテストとの比較が行われています。 ★★★★ 注目：観測損失とES予測のみを用い、VaR予測を必要としない逐次e-バックテストを提案し、AR-GARCH条件付きVaR構造の時系列に対応する。著者は仮定の下で任意の停止時刻に対し誤棄却を制御する証明を示し、要約はシミュレーションとNASDAQ日次損失への適用を報告している。

独立変動の設計：短期・相関パネルにおける価格実験のためのガイド付き反復手法

2026-10-13T00:00:00+09:00

Designing Independent Variation: A Guided Iteration Methodology for Price Experiments in Short, Correlated Panels arXiv · 2026年10月13日本論文は、短期間で相関のある価格パネルでは推定誤差が標本ノイズではなく軌道の散らばりによって支配されると指摘し、独立に割り当てられた価格変動だけがこの識別不足を解消できると論じます。収益リスク予算の下で循環的な価格摂動を行い、変動の強さ・場所・期間を決める手法を提案しています。Dominick's の小売データへの適用結果と、関連する理論的結果および実証比較が示されています。

ディリクレ部分混合：パレート周辺分布をもつ乗法的背景リスクモデルの新しい解釈

2026-10-13T00:00:00+09:00

Dirichlet sub-mixtures: A new reading of multiplicative background risk models with Pareto margins arXiv · 2026年10月13日本論文は、Marshall-Olkin指数型と加法的ガンマ型のリスク因子構造を組み合わせ、特異的および系統的な背景リスク因子を取り込めるパレート周辺分布の乗法的背景リスクモデルを構成する。リスク因子系の許容性条件のもとで、同時生存関数をパレート生存関数の有限部分混合として表し、その重みは背景リスク因子が誘導する順序のディリクレ確率で、総和は1以下であることを示す。

バフェット効果：著名投資家の保有開示が市場に与える反応

2026-10-13T00:00:00+09:00

The Buffett Effect arXiv · 2026年10月13日本論文は、著名投資家による新規保有の開示が、同程度だが知名度のない運用者の開示と比べて異常収益を生むかを検証しています。ウィキペディアのページビューとProQuestのニュース言及数から知名度指数を作成し、2000年から2025年にかけて24の著名ファンドと24の対照ファンドの開示反応を比較しています。著名運用者の開示は正のプレミアムを生み、その大きさは知名度とともに増加し、最も知名度の高い投資家の購入を模倣する組み合わせは数か月にわたり有意なアルファを得たと報告されています。

4Cast Lab：機械学習・統計分析のためのオープンソースアプリ

2026-10-12T00:00:00+09:00

4Cast Lab: Open-Source App for Machine Learning & Statistical Analysis arXiv · 2026年10月12日4Cast Labは、機械学習・計量経済学・統計分析のための無料のオープンソースアプリで、利用者自身のコンピュータ上で動作し、インストールやプログラミングを必要としません。予測モードでは、時系列データ向けの漏洩を防ぐ検証のもとで8種類の学習アルゴリズムを学習させ、予測精度の正式な検定により選択モデルを他の候補や単純なベンチマークと比較します。推定モードでは、頑健な推論を伴うOLSからARIMA、ARDL、VAR/VECM、GARCHまで応用計量経済学の中核を扱います。本論文は版4.6.2の設計とワークフローを説明し、参照ライブラリおよびNIST認証値との1,234件の数値結果の検証を報告しています。

消費慣性と隣人との比較（Keeping Up with the Joneses）の平均場モデル：他者の消費水準と自身の習慣が家計の消費・投資に与える影響を扱う理論研究

2026-10-12T00:00:00+09:00

A Mean Field Model of Consumption Inertia and Keeping Up with the Joneses arXiv · 2026年10月12日本論文は、人口の幾何平均消費を基準として相対的な消費水準で効用が決まり、消費の低下が上昇よりも強く効用に響く場合の家計の消費・投資行動を研究している。一定の条件の下で平均場均衡が存在することを示し、完全市場・共通リスクの場合にはその均衡が有限ゲームの厳密なナッシュ均衡になると論じている。基準例では、既存の消費習慣を無視すると資産の最大17%を失う一方、参照集団の構成に関する小さな誤差による損失は0.5%未満にとどまるとされている。

機械学習ポートフォリオにおける経済的説明から性能改善へ

2026-10-11T00:00:00+09:00

From Economic Explanation to Performance Improvement in Machine-Learning Portfolios arXiv · 2026年10月11日本論文は、配分関数の特徴量エクスポージャーを、逐次的なポートフォリオ指標に対する局所的な感度へ写像する局所一次寄与伝播フレームワーク（局所的な一次の寄与を伝播させる枠組み）を提案します。伝播された寄与をポートフォリオ目的に直接定義したShapley値と関連づけ、シャープレシオ寄与の統計的推論を導出しています。寄与に基づく特徴量エクスポージャーの介入は、基礎となる配分モデルを再学習せずに学習後の調整を可能にします。実証では、異なるモデル群でネットのシャープレシオが統計的に有意に改善したと報告されています。

ネットワーク構造の戦略的起源：ゲームグラフ均衡と機構的推論

2026-10-18T00:00:00+09:00

Strategic Origins of Network Structure arXiv · 2026年10月18日本論文は、利得に基づくパートナー選択動的過程の安定点であり、ナッシュ均衡に類似する「ゲームグラフ均衡（game-graph equilibrium）」を提案し、ネットワーク構造が戦略的相互作用の化石的記録であることを示す。2種類のゲームには4つのネットワーク位相が存在すること、またK種の相互作用ではK^K個の位相クラスに一般化されることを証明している。さらに、低次元のゲーム理論的多様体上に制約したブロックモデルにより、観測ネットワークから生成動的を推定し、国際貿易などの実ネットワークに適用している。

勾配ブースティング信用モデルの条件付きエビデンス重み：推定、加法性、不利行動理由との関係

2026-10-17T00:00:00+09:00

Conditional Weight of Evidence for Gradient-Boosted Credit Models: Estimation, Additivity and Its Relation to Adverse Action Reasons arXiv · 2026年10月17日本論文は、残りの信用情報が既知のときに特定の信用特性を観測することで生じる、デフォルトの対数オッズの変化を表す条件付きエビデンス重みを提案しています。その符号は申請者にとって不利か有利かを、大きさはその情報の強さを示します。推定には勾配ブースティング木を用い、征信型のシミュレーションで精度を検証しています。ただし、この指標は不利行動理由ではありません。

データ価値の源泉：消費者による開示、アクセス設計、プラットフォーム収益化

2026-10-16T00:00:00+09:00

The Source of Data Value: Consumer Disclosure, Access Design, and Platform Monetization arXiv · 2026年10月16日本論文は、手数料を徴収するプラットフォーム、差別化された二社の販売業者、プライバシーに敏感な消費者の相互作用をゲーム理論モデルで分析します。消費者の開示権がデータ購入の動機やプラットフォームのデータ提供インセンティブにどう影響するかを検討しています。強制的なデータ収集の下では、双方向のパーソナライズにより販売業者の収入が減る場合でも、プラットフォームは防御的な採用から収益を得られることが示されています。自発的な開示の下では、匿名購入と厳密に正のプライバシーコストにより、基準ケースでは一方的な開示は魅力的ではないとされています。

後知恵なしでニュースを読む：NoLBERTトピックと株式リターンの横断面

2026-10-16T00:00:00+09:00

Reading the News Without Hindsight: NoLBERT Topics and the Cross-Section of Stock Returns arXiv · 2026年10月16日本論文は、1976～1995年のテキストのみで事前学習したNoLBERTを、同一記事の段落による対照学習で文エンコーダに調整し、ニューストピックを構築しました。LDA、MiniLM、FinBERTと比較し、米国大型株上位1000銘柄のリターン予測に用いています。学習・選択・検証はそれぞれ2013～2019年、2020～2021年、2022～2024年のデータで行われました。検証で最良の手法は全ての頻度で損失を出しました。全読者・モデルを等ウェイトで組み合わせた場合の月次ネットシャープレシオは1.12で、ゼロ基準には有意ですが、価格のみのベンチマークには有意ではありません。 ★★★★ 注目：著者は1976-1995年の文章のみで事前学習したNoLBERTでニュース話題を作り、2012-2024年の126万記事で他手法と比較し、2022-2024年を保留期間として米国大型株1000銘柄の収益を予測したとしている。

OrderFlowDiT：指値注文供給の確率予測のための輸送正則化拡散トランスフォーマー

2026-10-16T00:00:00+09:00

OrderFlowDiT: Transport-Regularized Diffusion Transformer for Probabilistic Limit-Order Supply Forecasting arXiv · 2026年10月16日本論文は、現在の板情報と直近の注文フローを条件として、今後5分間に出される指値注文量の条件付き分布を研究している。著者らは、非正規化された売買価格別数量場を扱う条件付き拡散トランスフォーマー OrderFlowDiT を提案し、非平衡最適輸送（UOT）の補助損失で学習させている。また、価格配置・総量を考慮した輸送コストと予測不確実性を同時に評価する完全場評価の枠組みを構築している。米国株30銘柄の検証条件1950件では、UOT を加えることで平均二乗誤差のみで学習した場合に比べ、完全場輸送コストが45.8%、輸送エネルギースコアが26.1%改善し、全銘柄で両指標が向上した。

言語モデルエージェントが価格競争をどう変えるか

2026-10-15T00:00:00+09:00

How language model agents reshape price competition arXiv · 2026年10月15日本論文は、大規模言語モデル（LLM）の価格設定エージェントが、繰り返しベルトラン競争においてどのように振る舞うかを検証しています。LLMは標準的なオンライン学習者より適応が速い一方、全情報学習者に対してはその優位がほぼ消えます。導入方法によっては競争水準を上回る価格を維持する場合もあり、均衡ではなく動的な価格体制に焦点を移す内容です。 ★★★★ 注目：LLM価格エージェントは反復ベルトラン競争においてナッシュ均衡を超えうるとし、その結果は部署方法に依存すると報告している。生の市場履歴を用いるエージェントは競争水準を上回る価格を維持し、利潤要約に基づくものは競争的領域へ向かうとされる。

LLMの財務予測における、モメンタム、コメントの論調、利益サプライズの影響比較

2026-10-16T00:00:00+09:00

Momentum, Commentary Tone, and Earnings Surprise in LLM Financial Forecasts arXiv · 2026年10月16日本論文は、20日間のモメンタム、情報価値のないコメントの論調、実際のEPSが操作されたコンセンサスを上回るかどうかを独立に反転させた合成の決算発表を構成し、6つの指示・チャット型言語モデルの予測回答への影響を調べています。測定しているのは条件付き回答前置スコアの対応する変化であり、較正された市場確率ではありません。多くのモデルで論調やモメンタムの影響がEPSを上回りましたが、回答符号化や文言などの統制により結果は限定的です。本研究は観測可能な入力への依存と数値認識を測るもので、内部の推論機構や実際の収益予測可能性を示すものではありません。

「コール後」はいつ始まるのか：決算説明会NLPベンチマークのための可用性契約

2026-10-15T00:00:00+09:00

When Does "Post-Call" Begin? An Availability Contract for Earnings-Call NLP Benchmarks arXiv · 2026年10月15日本論文は、金融NLPベンチマークにおいて予測対象の開始時点が、モデルが利用するテキストや音声の入力が完結する前に来る場合があり、イベント内部でタイミングの不一致が生じることを指摘します。著者らは、入力境界、入力の可用性の根拠、結果の開始時点、その根拠が支える主張を明示することを求める「可用性契約」を提案します。24社の552件の決算説明会に適用した結果、時点の代理指標を変えると一部の銘柄でリターンの符号や分位が変わることが示されています。

容量制約のあるネットワークにおける経路のオークション配分

2026-10-14T00:00:00+09:00

Auction-based allocation of routes in capacity-constrained networks arXiv · 2026年10月14日本論文は、輸送コストを伴う容量制約付きフローネットワークで、端点間の経路集合をどう配分するかを研究する。著者は起点・終点（OD）の入札言語を提案し、参加者が入口・出口・数量の許可証の有界な錐結合に入札すると、ネットワークフローを最適化する落札者決定問題によって経路が決まる仕組みを示す。制限モデルではVCG支払いがコア安定であることを示し、供給元へのアクセスが個々の需要家ごとに異なる一般モデルでは、流量保存制約の双対（節点）価格に基づく規則を提案してコア安定性を証明する。ただし、この規則は優越戦略インセンティブ両立性を犠牲にする。

時間誘導を超えて：パラメトリック確率ボラティリティ価格決定のための構造化条件付きニューラルソルバー

2026-10-14T00:00:00+09:00

Beyond Time Induction: Structured Conditional Neural Solvers for Parametric Stochastic-Volatility Pricing arXiv · 2026年10月14日本論文は、多方向の時間－パラメータ条件付けと結合残差経路を用いて時間誘導型変調を拡張した構造化条件付きアーキテクチャBeTINNを提案している。Heston確率ボラティリティ偏微分方程式を用いて評価し、正規化されたオプション価値と主要な感応度指標において、ベースラインより精度が向上したと報告している。さらに、検証用の物理損失だけでは導関数の忠実度は十分に決まらず、感応度が下流の関心量である場合には導関数を重視した評価が必要だと指摘している。

LLMは査読でどこまで役立つか：金融・会計分野からの証拠

2026-10-13T00:00:00+09:00

How Well Do LLMs Perform in Peer Review? Evidence from Finance and Accounting arXiv · 2026年10月13日本論文は、2024年のAFAおよびNBER金融会議で発表された論文をGPT-4oに審査させ、その後2年間の金融トップ3誌への掲載結果と比較したものです。モデルの評価が1標準偏差高い論文は、著者の評判を除いても掲載確率が約44%高くなりました。その予測力は正確性と論述の判断に由来し、独創性と重要性の判断にはほとんど予測力がありませんでした。著者らは、LLMは研究が正しいかを確認できても、重要かどうかは判断できないと結論づけています。

Hawkesネットワーク構造を用いた強化学習によるマーケットメイキング

2026-10-12T00:00:00+09:00

Reinforcement Learning with Hawkes-Structured Networks for Market Making arXiv · 2026年10月12日本論文は、注文到着が自己励起的に集中する性質（非マルコフ型Hawkes過程でモデル化）をもつ注文フローの下での、マーケットメイキングを扱います。著者らはモデルフリーの強化学習フレームワークと、学習可能な指数混合フィルタで過去の注文フローを符号化するHawkes構造ネットワーク（HSN）を提案しています。実験では、HSNが汎用ニューラルアーキテクチャより高い取引報酬を達成し、基礎となる注文フロー強度を暗黙的に復元することが示されています。

抵当貸付の信用リスクに向けた、動的産業グラフを用いる離散時間生存モデル

2026-10-14T00:00:00+09:00

Discrete-Time Survival Modelling with Dynamic Industrial Graphs for Mortgage Credit Risk arXiv · 2026年10月14日本論文は、産業構成の類似性を経済的近接性の指標とし、毎年再構築される動的産業グラフによって住宅ローンの債務不履行リスクの地域間依存の変化を捉える離散時間生存モデルを提案します。条件付き自己回帰過程と一次の自己回帰過程を組み合わせ、統合ネスト化ラプラス近似（INLA）で推定し、米国の住宅ローン貸付単位のデータで検証しています。その結果、動的モデルは静的な産業グラフの設定より、標本内適合と標本外の判別力で優れていました。

StochLOB：頑健な指値注文板トレンド予測のための裾の重い分布によるスコアマッチング

2026-10-15T00:00:00+09:00

StochLOB: Heavy-Tailed Score Matching for Robust Limit Order Book Trend Prediction arXiv · 2026年10月15日本論文はStochLOBを提案します。これは学習時のみに用いるスコアマッチングの枠組みで、拡散過程の高斯ノイズを、ジャンプを含むLévyノイズおよびクリップされたα安定ノイズに置き換えます。指値注文板の重い裾・突発性・ジャンプ的な注文フローをより良く扱うことを狙いとしています。推論時の予測器は決定論的で、逆時間拡散サンプリングは不要です。Coinbaseのデータでは、未加工のBTCおよびアルトコインの検証期間で競争力を保ち、尾部ストレス指標のいくつかを改善したと報告されています。また、A株（飛書データ）への移転を探索的に検討しています。

信用依存ストレステストのためのシナリオマッチング：時間的相関制約と経験的リスク上限

2026-10-26T00:00:00+09:00

Scenario Matching for Credit Dependence Stress Tests: Temporal correlation constraints and empirical risk bounds arXiv · 2026年10月26日本論文は、シミュレーションされた市場パスと信用パスの2組を、目標とする時間的相関からの誤差の絶対値を最小化するように対応付けます。各市場パスには信用パスが1本ずつ割り当てられ、完全なシナリオの経験分布が保たれます。完全マッチングの検定により、一様な相関誤差の許容値が実現可能かどうか、またその最小値を判定します。さらに、経験的平均損失と超過確率の厳密な上限を示します。合成された債券フォワードの信用ストレステストを例に、マッチング精度や経験的スコアの裾などの結果を報告しています。本手法はシナリオ生成器に依存せず、既存のリスクエンジンの依存性の仮定を検証する手段を提供します。

ポートフォリオ強化学習における報酬整合性の検証

2026-10-25T00:00:00+09:00

Certifying Reward Alignment in Portfolio Reinforcement Learning arXiv · 2026年10月25日本論文は、ポートフォリオ向け強化学習において、学習された意思決定が設定された平均分散の金融目標を実際に実現しているかを判定する意思決定監査手法を提案し、報酬の設定誤りと学習誤差を分離します。制御された市場と過去データでの実験により、この手法は学習された意思決定が目標を実現しているかを、バックテストの成績とは別に定量化できることを示しています。

機関投資家トレーダーの日中予測能力と流動性供給

2026-10-22T00:00:00+09:00

Intraday Forecasting Ability and Liquidity Provision of Institutional Traders arXiv · 2026年10月22日本研究は、ある証券取引所の高頻度データを用いて、機関投資家トレーダーの予測能力および流動性供給と、自己勘定による日中収益性との関係を分析している。トレーダーには持続的な予測能力が見られ、これら熟練トレーダーの約定フローに追随する仮想戦略は、取引頻度によって年率換算シャープ・レシオが16から63になるとされる。予測能力が1標準偏差高まるごとに、マッチング済みポジションあたりの損益は1.02から1.19通貨単位高くなり、受動的約定が0件から1件、1件から2件に増えると、損益はそれぞれ約1.28から1.31、3.79から3.82通貨単位高くなる。

ポートフォリオ最適化における方向性の正しい見通し：専門家の方向性判断で資産配分を改善する研究

2026-10-22T00:00:00+09:00

Directionally Correct Views in Portfolio Optimization arXiv · 2026年10月22日本論文はBlack-Littermanの枠組みに着想を得て、専門家の見通しを取り入れることで資産配分が改善するかを検討しています。単純なMarkowitz型の設定では、方向性が正しい情報がわずかでも投資判断を大きく改善しうることを示しています。さらに、エントロピーに基づく考え方を用いて、専門家の見通しをエンドツーエンドのポートフォリオモデルに組み込む方法も論じています。実証結果では、方向性の正しい専門家を組み込めば、より単純なMarkowitz型モデルがエンドツーエンドモデルと同程度の成績を示すとされています。

集中流動性提供における流動性プロファイルの動的挙動：SPIDEアプローチ

2026-10-22T00:00:00+09:00

Dynamics of the Liquidity Profile in Concentrated Liquidity Provision: An SPIDE Approach arXiv · 2026年10月22日本論文は、Uniswap V3などの集中流動性型自動マーケットメーカーにおける流動性プロファイルの時間変化を、確率的偏積分微分方程式（SPIDE）でモデル化したものです。市場価格の周りで流動性を集中させる平均回帰的な作用素と、提供者の再配置による非局所的な再分配を表す積分作用素からなります。解の存在と一意性を示し、低次のモードで水準・傾き・曲率を表す線形確率微分方程式系に帰着させています。3つのUniswapプールでの校正では、定常的な設定に適合する2プールでマルチンゲール基準より予測誤差が小さくなりました。一方、3つ目のプールの標本外検証では非定常性と整合する結果が得られています。

商品先物・バニラ・カレンダースプレッドオプションのための算術モデル

2026-10-20T00:00:00+09:00

Arithmetic Models for Commodity Futures, Vanilla, and Calendar Spread Options arXiv · 2026年10月20日本論文は、商品先物とオプションを対象とした算術型多因子確率ボラティリティモデルを提案します。このモデルは先物カーブを低次元のマルコフ表現で扱い、バニラ、バスケット、カレンダースプレッドオプションの半閉形式の価格式を与えます。2013年から2024年までのWTI原油先物、バニラオプション、カレンダースプレッドオプションのデータを用い、アンセンテッド・カルマンフィルタで推定しています。3つのボラティリティ因子が必要であるとされ、カレンダースプレッドオプションを推定に含めると隣接限月間の相関構造の再現が改善すると報告しています。

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

2026-10-19T00:00:00+09:00

Amortized Neural Filtering for Calibrated Posteriors in Statistical Arbitrage arXiv · 2026年10月19日この論文は、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。

正規タンパード安定分布における確率加重関数：直交チャネルと情報理論指標

2026-10-20T00:00:00+09:00

Probability-Weighting Functions for Normal Tempered-Stable Laws: Orthogonal Channels and Information-Theoretic Indices arXiv · 2026年10月20日本論文は、パラメトリック族ではなく、事前および事後の収益分布の変化から確率加重関数を構成します。分布は正規タンパード安定分布（NTS）であり、分散を固定したうえで尺度、歪度、裾の厚さの三つのチャネルを個別に検討します。扭曲の程度は三つの情報理論指標で要約され、標準普通ETFの2015年から2025年の日次収益に校準したパラメータに適用されています。

基盤モデルによるリターン予測における履歴の矛盾

2026-10-19T00:00:00+09:00

Conflicting History in Foundation Model Return Forecasts arXiv · 2026年10月19日本論文は、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。

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

2026-10-19T00:00:00+09:00

Topological Compression of Prediction Market Belief States for Event Forecasting arXiv · 2026年10月19日本論文は、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。

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）

2026-10-19T00:00:00+09:00

More Mentions, Less Information? Diagnosing Identity and Alignment in Reddit Embeddings for Volatility Forecasting arXiv · 2026年10月19日論文は、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。

競争的マーケットメイキングにおける均衡と学習：複数のマーケットメイカーと一人の非戦略的トレーダーによるゲーム分析（純粋戦略ナッシュ均衡の存在証明を含む）。

2026-10-22T00:00:00+09:00

Equilibria and Learning in Competitive Market Making arXiv · 2026年10月22日本論文は、N≥2人の戦略的マーケットメイカーと1人の非戦略的代表トレーダーからなるマーケットメイキング・ゲーム（market-making game）を提案する。連続的な気配値空間では有限ゲームの標準的議論が適用できず、非凸かつ不連続な利得関数のため古典的な連続存在定理も成り立たない。それでも著者らは、資産価値分布に関する最小限の仮定の下で少なくとも1つの純粋戦略ナッシュ均衡（PSNE）が存在することを示し、均衡のビッド・アスク・スプレッドが資産価値のボラティリティとともに厳密に拡大することを明らかにする。さらに価格を離散化し、追加の正則性条件の下で、内部後悔のない学習者の時間平均戦略が、ティックサイズが0に近づくにつれて連続的なナッシュ価格包絡に近づくことを示す。

ジュール対GDP：AIシステムはエネルギー単位あたりどれだけの経済価値を生むのか

2026-10-22T00:00:00+09:00

Joules-to-GDP: How Much Economic Value Do AI Systems Produce per Unit of Energy? arXiv · 2026年10月22日本論文は、AIシステムが消費するエネルギー1ジュールあたりにどれだけの経済価値を生むかを、純粋なドル価値と時間節約の二通りで測定する枠組みを検討しています。公開されたGDPvalの220タスク、44職種を用い、5つのオープンウェイトモデルをローカルで運用し、4種類のアクセラレータを評価しています。単位エネルギーあたりの経済的リターンは、成功率や産出価値の順位とは必ずしも一致しないことが示されています。

「委任の格差」：職業・国別に見る AI エージェントの委任可能性のオープン指数

2026-10-22T00:00:00+09:00

The Delegation Divide: An Open Index of AI-Agent Delegability across Occupations and Countries arXiv · 2026年10月22日本論文は、2 つの言語モデルが事前登録された評価基準に基づき、O*NET 30.2 の全 18,796 件のタスク記述について委任の度合いと障壁を評価する「エージェント委任可能性指数（ADI）」を提案します。タスクは ISCO-08 の職業グループに対応付けられ、146 か国の ILOSTAT 雇用データで重み付けされています。委任可能な雇用の割合は、低所得国の 22.5% から高所得国の 48.7% へと所得とともに上昇することが示されています。 ★★★★ 注目：著者らは146か国を対象にAIエージェントへのタスク委任可能性指数（ADI）を構築し、所得が高いほど委任可能な雇用割合が上がると報告している（低所得22.5%、高所得48.7%）。

ニュースが古くなるとき：強化学習と大規模言語モデルによるポートフォリオ配分

2026-10-22T00:00:00+09:00

When News Gets Old: Portfolio Allocation with Reinforcement Learning and Large Language Models arXiv · 2026年10月22日本論文は、金融ニュースが公表後も投資判断に影響する点を踏まえ、古いニュースを保持して時期情報を方策に与える方法と、ポートフォリオ選択の前に除外する方法を比較しています。固定された大規模言語モデル（LLM）がSEC（米国証券取引委員会）の公開開示書類から信号を抽出し、強化学習（RL）方策と、ポートフォリオを直接選ぶLLMで比較します。2023年から2025年の歴史的検証で、取引コスト控除後のリターンを評価しています。古いニュースを除外したLLMは、ニュース配信が4週間遅れた場合に年率18.43%の平均純利益を示し、ニュースを使ったすべてのRL戦略を上回りました。一方、RL方策は時期情報に反応したものの、歴史的リターンでは一貫した利益は確認されていません。

自律的投資のための統治された自己進化：不変コアを備えたマルチエージェントLLMシステム

2026-10-22T00:00:00+09:00

Governed Self-Evolution for Autonomous Investing: A Multi-Agent LLM System with an Invariant Core arXiv · 2026年10月22日本論文は、自律的投資向けのマルチエージェントLLMシステムSteward（ステワード）を提案する。九つの役割特化型エージェント、コードによって組み立てられる七層の共有メモリ、そして復盤を通じた自己改善の仕組みを備える。自己編集が及ばない不変コア（注文計算、リスク規則、規律エージェントのプロンプト）を設けている。五か月間・102取引日の実運用と、2015年から2026年のバックテストの結果が報告されている。

系統譜（リネージュ）認識型探索制御によるLLMベースの進化的ファクター探索（LineageEvo）：因子の進化系統を用いてLLMの変異を導き、探索予算を配分する手法。

2026-10-21T00:00:00+09:00

Lineage-Aware Search Control for LLM-Based Evolutionary Factor Mining arXiv · 2026年10月21日本論文は、大規模言語モデルを意味的変異演算子として用いる進化的なアルファ因子探索において、既存手法の探索が少数の構造的に類似した因子に集中しやすい問題を指摘します。著者らはLineageEvoを提案し、系統レベルで探索を制御します。系統ごとの経験から演算子の事前分布を作ってLLMの生成を導き、因子の質と系統の集中度の釣り合いで探索予算を配分します。CSI 500とS&P 500での実験では、LineageEvoが最も高い予測性能を示し、LSPSはより均衡した系統分布と構造的に幅広い因子プールを生成したと報告されています。

予測市場の契約は上場時に何を示すか：取引量と紛争リスク

2026-10-21T00:00:00+09:00

What Prediction-Market Contracts Reveal at Launch: Trading Volume and Dispute Risk arXiv · 2026年10月21日本論文は、2023年1月から2026年5月までにPolymarketに上場された802,863件の決済済み市場を対象に、上場時点で得られる情報（タイトル、説明文、指定された決済ソース、契約メタデータ）のみを用いて、市場の生涯取引量と決済後に紛争が生じるかを予測している。契約情報は取引量をよく予測し、市場のテーマによる寄与が最も大きい。ただしプラットフォームの変化と上場形式の変更が重なった期間では予測精度が大きく低下し、紛争予測は順位付けには有効でも個別案件の予測には精度が不足している。

JaxMARL-BC：マクロ経済モデリングのためのマルチエージェント強化学習を数秒で実行

2026-10-21T00:00:00+09:00

JaxMARL-BC: Multi-Agent Reinforcement Learning for Macroeconomic Modelling, in Seconds arXiv · 2026年10月21日本論文はJAXで高速化したシミュレータJaxMARL-BCを提案し、MARL-BC経済モデルの学習を参照実装より75倍から724倍速く、20万の独立に学習する家計まで拡張できると報告しています。既知のDSGEの極限ケースで正しさを検証し、資本収益が異質なモデル拡張の概念実証的な較正を、以前は1か月以上かかった実験を2時間で行うことで示しています。本ツールはオープンソースとして公開されています。

Heston模型を超えるDSINC法：3/2モデルなど非アフィン型確率ボラティリティモデル

2026-10-21T00:00:00+09:00

DSINC beyond Heston: the 3/2 and other non-affine stochastic-volatility models arXiv · 2026年10月21日本論文は、減衰sinc（DSINC）法によるアメリカンオプション評価を、アフィン型のHeston類から一般的な一因子確率ボラティリティモデルへ拡張するものです。早期行使積分を単一のスペクトル積分に帰着させる縮約恒等式が、これらのモデルでも成り立つことを示しています。3/2モデルと無相関SABRモデルについては変換の扱いを示し、それ以外では周波数ごとに後退方程式を1つ解いて必要な積分を計算します。3/2、SABR、GARCH、対数正規ボラティリティの各モデルでのテストでは、精緻な有限差分のベンチマークと行使価格の1ベーシスポイント以内で一致しています。

限界注文板（LOB）向け状態空間基盤モデルの内部動作の解明

2026-10-21T00:00:00+09:00

Understanding the Inner Workings of a State-Space Foundation Model for Limit Order Books arXiv · 2026年10月21日本研究は、8つの米国大型株の符号化された注文メッセージ列で自己回帰的に学習させた820万パラメータのMamba-3状態空間モデルが、市場微細構造について何を学習しているかを分析しています。論文によれば、短期的な価格変動の主要因である注文フロー不均衡がR²≈0.59で解読可能であり、その表現は未知の銘柄にも拡張され、状態を操作すると次のメッセージに対する予測が変化します。

職業の独自性と賃金上昇

2026-10-20T00:00:00+09:00

Occupational Uniqueness and Wage Growth arXiv · 2026年10月20日本論文は、職業の業務内容の変化を、業務の数の変化と、他の職業と比べた業務構成の独自性（ユニークさ）の変化とに分けて測定する新しい枠組みを提案しています。1977年から2018年までの職業辞典（DOT）とO*NETの196,563件の業務記述データを用いて分析し、職業の独自性が低下するほど賃金上昇が小さい傾向があること、また業務の追加・削除と賃金の関係は、その業務が他の職業でどれだけ広く行われているかによって異なることを示しています。

より強力な人工知能の突破が、自らの枯渇を早める

2026-10-20T00:00:00+09:00

Stronger artificial intelligence breakthroughs hasten their own exhaustion arXiv · 2026年10月20日本論文は36年間のコンピュータサイエンスについて、720万本の論文、73,089件の査読、370万人の研究者の話題の移り変わりを分析しました。Transformerの登場後に研究の注意が急速に狭まり、大きな突破の後ほど発想の枯渇が急になったと報告しています。著者らは、多様な注意を守る制度の必要性を訴えています。 ★★★★★ 注目：論文730万本、査読73,089件、研究者370万人の分析から、突破が多様な注意を枯渇させると著者らは主張し、構造生物学とシミュレーションでも同様の循環を報告している。

LOB-Impact ベンチマーク：生成型指値注文板モデルに現れる市場インパクト

2026-10-20T00:00:00+09:00

LOB-Impact Benchmark: Emergent Market Impact in Generative Limit Order Book Models arXiv · 2026年10月20日本論文は、生成型指値注文板（LOB）モデルが市場インパクトを再現できるかを検証するLOB-Impactベンチマークを提案している。五つの自己回帰モデルが生成した五銘柄の NASDAQ 注文フローに執行型メタオーダーを注入し、既知の物理を持つベースラインで検証された実証的インパクト推定量で価格応答を測定した。次トークン予測だけで学習したモデルにも市場インパクトが現れ、指数は0.63から1.21の範囲で、従来の平方根則の0.5をやや上回った。一方、モデル群では緩和期間中のインパクト減衰は観測されず、コンテキスト窗が短いことが原因と推測されている。ベンチマークはオープンソースとして公開されている。

教師の監督、固定表現、キャリブレーション：候補スコアリング型意思決定モデルの厳密なリスク計算

2026-10-20T00:00:00+09:00

Teacher Supervision, Fixed Representations and Calibration: Exact Risk Calculations for Candidate-Scoring Decision Models arXiv · 2026年10月20日本論文は、候補の回答にスコアを付ける意思決定モデルで、出力確率の意味を決める三つの学習要素（教師モデルのソフトターゲット、凍結された事前学習バックボーン、温度キャリブレーション）を、リスクを厳密に計算できるガウス型の代理モデルで分析する。米国消費者金融保護局の約23万1千件のクレジットカード苦情を用い、苦情が金銭的救済で終わるかを判断する。生徒モデルは教師の偏りを引き継ぎ、キャリブレーションは確率の尺度を補正するだけなので、出力確率は実際の結果と照合して確認する必要があるとしている。

予測市場の板取引における協調型マルチエージェント強化学習によるマーケットメイキング

2026-10-20T00:00:00+09:00

Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning for Market Making on Prediction-Market Order Books arXiv · 2026年10月20日本論文は、Polymarketのような板の薄い予測市場で、マルチエージェント強化学習によりマーケットメーカーを訓練する研究である。Polymarketのデータから LOBSTER 形式の注文単位データを再構築し、417 の実市場で JaxMARL-HFT 上で学習させた。見積もり担当とリスク管理担当に分解し、報酬設計を検討した結果、再設計した単一エージェントは留保市場での損失が小さく、より頻繁に見積もった。ただし、定期的な留保評価で平均ポートフォリオ価値が正になった構成はなく、各構成は乱数種1つで訓練された。

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

2026-10-19T00:00:00+09:00

Regime-Aware Interpretable Ranking for Sector Rotation arXiv · 2026年10月19日本論文は、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。

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

2026-10-19T00:00:00+09:00

AuDQ: Auditable Data Quality through Agentic Rule Discovery arXiv · 2026年10月19日本論文は、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。

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

2026-10-19T00:00:00+09:00

Arbitrage-Free Implied Volatility Surface Reconstruction via Additive Martingales arXiv · 2026年10月19日本論文は、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。

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

2026-10-19T00:00:00+09:00

When Better Opportunities Backfire: Service Worker Responses to Parallel AI Deployment in Customer Acquisition arXiv · 2026年10月19日本論文は、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。

条件付き拡散モデルによる指値注文板の確率予測（LOBGrad）

2026-10-19T00:00:00+09:00

Probabilistic Limit Order Book Forecasting with Conditional Diffusion Models arXiv · 2026年10月19日本論文は、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。

FLAREの公表スコアは実際に何を測っているのか

2026-10-24T00:00:00+09:00

What FLARE's Published Numbers Actually Measure arXiv · 2026年10月24日本論文は、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。

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

2026-10-24T00:00:00+09:00

Optimal portfolio choice under green transition timing risk arXiv · 2026年10月24日本論文は、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。

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

2026-10-24T00:00:00+09:00

Cross-Bond Panel Learning for Next-Day Price Forecasting of Chinese Convertible Bonds: A Reality Check arXiv · 2026年10月24日本論文は、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。

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

2026-10-24T00:00:00+09:00

Compiling and forecasting implied volatility surfaces via survey sampling, tempered inverse-probability sequence learning, and causal activity clocks arXiv · 2026年10月24日本論文は、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。

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

2026-10-24T00:00:00+09:00

Tracking High-Frequency Trading Activity in China and Its Effects on Market Quality arXiv · 2026年10月24日本論文は、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：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、深圳取引所の寄付き時の経路間遅延差を用いた差分の差分法で、低遅延が能動的な精密注文の比率を高めると報告している。

基礎循環（キチン・サイクル）のデジタル・エネルギーによる再編：米国IT投資とアイルランドのデータセンター系列（1995〜2025年）に基づく探索的証拠

2026-10-23T00:00:00+09:00

The Digital-Energy Recomposition of the Kitchin Cycle: Exploratory Evidence from U.S. IT and Irish Data-Centre Series (1995-2025) arXiv · 2026年10月23日本論文は、1995〜2025年の米国FREDとアイルランドCSOの四半期データを用い、米国のIT投資とアイルランドのデータセンター電力需要が、エネルギーと計算資源を裏付けとする資産を中心にキチン・サイクルを再編しつつあるかを検討している。米国のIT投資とGDPの相関は2014年第3四半期に有意な構造変化を示した。アイルランドでは、データセンター電力と実質GDPの高い相関が実質GNPに置き換えると消失し、多国籍企業の税務上の影響が大きいことが示唆された。著者は、標本が小さいため全係数は探索的な結果だと明記している。

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

2026-10-24T00:00:00+09:00

Tokenised Sukuk: A Verifiable Architecture for Asset Evidence and Programmable Shariah Compliance arXiv · 2026年10月24日本論文は、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：マレーシア証券委員会のシャリーア諮問委員会の裁定を、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。合成資産の26シナリオで、基準は13件の不許可取引を許可し、譲渡あたり約35,834ガスを追加。規則の符号化方法が適法取引に影響することを示す。

深層カタストロフィックリスク認識強化学習：極値理論でニューラルポリシーの極端リスクを抑える手法

2026-10-20T00:00:00+09:00

Deep catastrophic-risk-aware reinforcement learning arXiv · 2026年10月20日本論文は、極値理論（EVT）に基づくCVaR最適化の手法を高次元のニューラルネットワーク方策へ拡張したものです。閾値超過表現とモーメント法による推定で微分可能な裾リスク目標を導き、その有限標本勾配が自動微分で計算できることを示しています。深層ヘッジの実験では、通常時は経験CVaRで学習した方策と同様の挙動を示し、極端なシナリオの評価ではEVTで学習した方策の方がヘッジ損失が小さいと報告されています。

金融基盤モデルにおける不確実性の定量化：サーベイ

2026-10-23T00:00:00+09:00

Uncertainty Quantification for Financial Foundation Models: A Survey arXiv · 2026年10月23日本論文は、金融質疑応答、開示分析、予測、意思決定などに用いられる金融基盤モデルの不確実性を扱うサーベイです。証拠・文脈、モデル・推論、結果・行動の三領域にまたがる六種類の不確実性を区別する出典別の枠組みを提示し、各手法の金融タスクへの適用性を評価するための機構ベースの分類法を示しています。金融分野の実証研究も分類法とタスク領域に沿って整理されており、多くの研究がワークフローの個別部分のみを扱い、証拠と推論の信頼性を下流の予測や制約付き行動と結び付ける研究は限られていると指摘しています。

大規模言語モデルにおけるプロスペクト理論：損失回避、感度逓減、確率加重のメタ分析

2026-10-23T00:00:00+09:00

Prospect Theory in Large Language Models: A Meta-Analysis of Loss Aversion, Diminishing Sensitivity, and Probability Weighting arXiv · 2026年10月23日本研究は、11の研究から得た32の言語モデルに関する102の推定値をメタ分析し、大規模言語モデル（LLM）が人間と同じプロスペクト理論の特性を示すかを検証した。損失回避は小さく（プールされたλは1.26）、確率加重は人間に似た逆S字型を示した。一方、価値関数の感度逓減は測定方法によって結果が異なる。

繰り返しゲームにおけるk段階推論の特定：戦略、信念、認知能力

2026-10-22T00:00:00+09:00

Identifying level-k reasoning in repeated games: Strategies, beliefs, and cognitive ability arXiv · 2026年10月22日本論文は、超ゲーム（supergame）の戦略レベルで働くk段階推論を繰り返しゲームの中で特定します。戦略の選択と他者の戦略に対する信念の両方を含むモデルを構築し、無限に繰り返される囚人のジレンマから得た戦略と戦略信念のデータを用い、新たに提案された「バランス最適誤差許容度」を適用して、被験者の相当数を1段階または2段階の推論者に分類しています。また、k段階推論が繰り返しゲームの戦略レベルで働く場合、認知能力と経験がより高い段階の推論を予測することを示しています。

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

2026-10-24T00:00:00+09:00

On the continuity of conditional distributions and stratification for derivative pricing arXiv · 2026年10月24日層化は、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。

規制の不確実性下における最適な集団投資

2026-10-24T00:00:00+09:00

Optimal collective investment under regulatory uncertainty arXiv · 2026年10月24日本論文は、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。

保険料設定におけるリスク適正性と差別禁止：分類、集約、移転

2026-10-23T00:00:00+09:00

Risk Adequacy and Anti-Discrimination in Insurance Pricing: Classification, Aggregation, and Transfers arXiv · 2026年10月23日本論文は、リスクに応じた分類、クラス内での基準リスク価格の集約、バランスの取れた移転によって保険料率を構成し、リスク適正性、ポートフォリオのカバレッジ、差別禁止の観点から評価する枠組みを提案しています。多目的最適化問題としてトレードオフとパレto フロンティアを分析し、いくつかの関係性を数学的に証明しています。自動車保険を用いた数値研究で結果を示しています。

状態依存ホークス過程下のマーケットメイキングにおける最適注文サイズ

2026-10-23T00:00:00+09:00

Optimal Size in Market Making under State-Dependent Hawkes Process arXiv · 2026年10月23日本論文は、マーケットメイカーの約定量を、平均注文サイズ、指数関数的な需要関数、気配値の深さに依存するProny級数の乗数の積として表すモデルを研究しています。市場注文数は状態依存のHawkesモデルから構成されます。指値注文板データによる実証分析で、校正された需要・強度モデルや在庫制限への感度を検討し、実現した注文フローの経路を条件とする事後評価では、所定の在庫上限を守りつつ、選ばれた校正がベースラインより高い終端効用を達成したと報告しています。

分布か分位数か？最悪ケースリスクの凸変分理論

2026-10-21T00:00:00+09:00

Distributions or Quantiles? A Convex Variational Theory of Worst-Case Risk arXiv · 2026年10月21日本論文はスペクトルリスク尺度を基盤とし、最悪ケースリスク分析を統一・拡張する凸変分理論を提示する。曖昧集合全体の凸性を保つ分位数または分布表現を用いる表現原理に基づき、最適性条件から最悪ケース分布とそのリスク値を特定する。ワッサースタイン曖昧性、両側ESバンド、KL近傍など複数のモデルについて解析的または準解析的な解を示し、固定格子での収束性を持つ投影アルゴリズムも提案する。高次元ポートフォリオ応用では、ガウス参照下の平均アンカー付き同時KL曖昧性に対する厳密な投影恒等式を導き、頑健なポートフォリオ選択を二次錐計画に帰着させている。 ★★★★ 注目：スペクトルリスク測度を対象とする凸変分理論を提案し、ワッサースタインやKLなど複数の曖昧集合下で閉形式または準閉形式の最悪ケース解を導出するとしている。

アクター・クリティック型エージェントのための金融文脈豊富戦略：株式取引のための深層強化学習アプローチ

2026-10-23T00:00:00+09:00

Financial Context-Rich Strategy for Actor-Critic based Agents: A Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading arXiv · 2026年10月23日本論文は、ソーシャルセンチメントや政治的不安定など外部要因を取り入れるため、感情分析を部分的・深層的に組み込んだ深層強化学習（DRL）による株式取引手法を提案しています。方策最適化のみのエージェント（A2C、PPO）と、Q学習を併用するエージェント（DDPG、TD3、SAC）を比較しています。その結果、Q学習と方策最適化を組み合わせたエージェントは、感情情報を深く組み込むことで、利益最大化とリスク回避の両面で一貫して性能が向上したと報告しています。

マルチチョイス・モデリング：不確実性下での意思決定構成空間の探索

2026-10-22T00:00:00+09:00

Multichoice Modeling: Exploring Decision Configuration Space under Uncertainty arXiv · 2026年10月22日本論文は、相互に依存する多数の選択肢からなる意思決定の構成空間を明示し、不確実性のもとで計算的に探索する「マルチチョイス・モデリング」の枠組みを提案します。著者は起伏の多い地形（rugged landscapes）の理論を借り、構成ごとに未来の状況によって変わる条件付きの成果景観として問題を捉えます。分散ベースの感度分析と条件付き分布分析を組み合わせ、製造工程の高度化、M&A戦略、住宅ローン設計の3つの事例で有効性を示しています。