ファイナンス機械学習

ファイナンス機械学習 金融市場分析のための特徴量1 構造変化

構造変化の可能性を測る方法と、有益な特徴量を構造できるようにする。

CUSUM検定と爆発性検定の2つに分けることができる。

CUSUM検定

累積予測誤差がホワイトノイズから優位に乖離しているか。

再帰的最小二乗法によってβの推定値を計算する再帰的残差(ブラウン・ダービン・エバンズCUSUM検定)、その手法を予測を仮定することで単純化し、計算不可を減らす水準(チュ・スティンクコンベ・ホワイトCUSUM検定)がある。

爆発性検定

ホワイトノイズからの乖離だけでなく、過程によって指数的な増加や減少がないか。バブルに対する検定と複数のバブルに対する検定がある。そのいずれもチャウタイプ・ディッキー・フラー検定に着想を得ている。上限拡張ディッキー・フラー検定の解説と、それらの実装についても記述があった。劣・優マルチンゲール検定では、標準的なADFの定式化によらない導入を確認した。