024-03

2020-01-31 (金) 17:02:51 (18d) | Topic path: Top / 024-03

第24回研究会

非同期時系列のLead-Lag効果推定のための新しい推定量

著者

伊藤克哉(Preferred Networks), 中川慧(野村アセットマネジメント)

概要

裁定機会は金融工学において理論的にも実証的にも重要な研究対象の一つである。ある金融資産の価格が他の金融資産の価格よりも早く変動するLead-Lag効果は裁定機会の一つとして古くから研究されている。近年高速な情報通信と高性能な計算機の発達によって金融資産を電子的に取引する高頻度取引が盛んになる中でミリ秒単位やナノ秒単位のLead-Lag効果が観測されるようになった。しかし、高頻度取引におけるLead-Lag効果の推定はタイムスタンプの非同期性や計算量の膨大性やLead-Lag効果の時変性など多くの問題が付随する。本論文は高頻度取引におけるLead-Lag効果の推定のための新しい指数を提案する。我々が提案する指数は実際の金融資産の価格ではなく、リターンを符号の時間的な累積和を擬似的な金融資産の価格とみなし、一方の擬似的な価格の動きに合わせて他方の擬似的な資産を取引することによって生じるリターンの累積和である。この指数は、値動きの変動の反応が早い資産の値動きに合わせて、変動の反応が遅い資産を取引すれば利益が生じるという単純な発想に基づく。この指数は計算量はデータ数$N$に対して$O(N)$のオーダーであり、非同期的なタイムスタンプにおいて自然に計算でき、取引戦略のリターンとも考えられるため時変的に解析することも可能である。我々は提案指数の数学的性質及び定性的性質についても解析し、この指数を用いて効果的にLead-Lag効果を推定できることを示す。更に我々は提案手法が既存手法に比べてLead-Lag効果の推定を有効にできることを、人工データ及び実世界のデータを用いて実験的に示す。

キーワード

Lead-Lag効果, 高頻度取引, 裁定, 非同期時系列

論文

(3月11日以降に公表いたします)

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