Chen, Pelger, and Zhu (2021): 期待リターンを直接推定する代わりに、各銘柄の特徴量によって表現されるSDFのうち、条件付きHansen-Jagannathan距離を最小化するものを機械学習で見つけてきた論文。条件付けの部分を敵対的生成ネットワーク (GAN)で表現したのが売り。 arxiv.org/abs/1904.00745

Kim, Korajczyk, and Neuhierl (2021): 線形ファクター・モデルにおいて、各銘柄のアルファとベータが観察可能な特徴量の線形関数で表されると仮定した上で、クロス・セクションな変動を用いて両者のパラメータを推計し、裁定ポートフォリオを構築する方法を提唱した論文。 academic.oup.com/rfs/article/34…

Greenwood and Sammon (2022): S&P500への採用に伴う"Index Effect"が消滅傾向にある原因を探った論文。Mid Indexからの移行増加、インデックス取引に対する流動供給の向上、指数採用の先読み取引の増加などの要因を指摘。 nber.org/papers/w30748

Kelly, Malamud, and Pedersen (2023): 複数の取引シグナル同士が持つ相互予測能力を利用して最適ポートフォリオを構築する方法を考案。米国データにおいて既知の取引シグナル138個を用いて、実際にファクター・タイミング戦略をバックテストしたところ好成績が得られた。 onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.11…

Bali, Beckmeyer, Mörke, and Weigert (2023): 機械学習を用いてオプション・リターンの予測を試みた論文。GBR等の非線形モデルで予測力の向上が確認でき、原資産の流動性やリスク、モメンタムといった特徴量が重要となる。情報の非対称性やミスプライシングが背景と主張。 academic.oup.com/rfs/advance-ar…

Engelberg, McLean, and Pontiff (2018): 97個のアノマリーから単一スコアを構築し、それに基づくポートフォリオのリターンが決算発表日に著しく高くなることを示した論文。ダイナミック・ベータやデータ・マイニングでなく、業績予想に関する投資家のバイアスが原因と解釈。 onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.11…

Gormsen and Lazarus (2023): 株式市場における主要なファクター（Value, Profitability, Investment, Low-risk, Payout）はデュレーションに対するリスクプレミアムで統一的に説明可能と主張。デュレーションの代理変数として各種指標から期待利益成長率を推計している。 onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.11…

Ehsani and Linnainmaa (2022): モメンタムは独立したリスクファクターでなく、他の主要ファクターのリスクプレミアムの変化を予測しているだけと主張する論文。主要ファクターをPCA分解しその主成分から新しくモメンタムファクターを構築すると、UMDを上回る説明力を持つ。 onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.11…

Boehmer et al. (2022): 空売り残高が持つ将来株価の予測能力に関して、38ヵ国のデータを用いて調べた論文。複数ある指標のうち、DTCR（空売り残高 / 出来高）とUTI（空売り残高 / 潜在的な貸株供給量）の頑健性が高い。日本を含む貸株規制が緩やかな国ほど予測力が高く、流動性の低い銘柄ほど顕著。

Bybee et al. (2023): WSJのニュース記事からリスクファクターを抽出しアセットプライシング・モデルを構築した論文。LDAによるトピック分類を行い、各トピックの登場頻度に関する日次時系列データを構築。抽出されたファクターはICAPMにおける状態変数と整合的との主張。 papers.ssrn.com/sol3/papers.cf…

Jensen (2022): アナリストの予想データを用いて、主観的なリスクとリスクプレミアムの関係を分析した論文。主観的にハイリスクな銘柄ほど、実現リターンに比べて要求リスクプレミアムが高過ぎる傾向があり、その原因は楽観的すぎるキャッシュフロー予想と結論。 papers.ssrn.com/sol3/papers.cf…

DeMiguel et. al (2023): 機械学習の手法を用いて、ロングオンリーの投資信託のリターンを予測した論文。Gradient BoostingとRandom Forestが好成績。アクティブ運用の程度が強いファンドに関して、直近の実現アルファや経済的付加価値が強い予測力を持つとの主張。 sciencedirect.com/science/articl…

Fedyk (2023): 個別銘柄に関するニュースが、Bloomberg端末の最初のページに表示されるか否かの違いを用いて、トレーダーの注意力仮説を検証した論文。最初のページに表示された場合、そうでない場合と比べて、10分スパンで出来高及び絶対リターンに顕著な違いが生じる。 onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.11…

McQuarrie (2023): 新しい歴史史料に基づいて米国の株式および債券リターンを計算した結果、19世紀は債券優位の時期も長く存在していたことを明らかにした論文。他国の例を見ても、20年以上にわたる長期投資の結果、株式リターンがマイナスで終わった事例は決して珍しくない。 tandfonline.com/doi/full/10.10…

Chen, Lopez-Lira, and Zimmermaann (2023): 査読付きジャーナルに掲載された多数のアノマリーに関して、その起源を①リスク、②ミスプライシング、③不明に分類。理論的な予測とは反対に、リスク起源のアノマリーのほうがout-of-sampleのリターンの予測能力が低いと主張。 papers.ssrn.com/sol3/papers.cf…

Asness, Frazzini, Gormsen, and Pedersen (2020): 低リスクアノマリーの背景にあるレバレッジ制約と宝くじ効を識別するために、Betting-Against-Correlation (BAC)ファクターとScaled MAX (SMAX)ファクターを考案。両者共に正のアルファを産むが、BACファクターの方が頑健。 sciencedirect.com/science/articl…

Chen, Kelly, and Xiu (2023): ニュース記事の分析にLLM (BERT, RoBERTa, OPTなど) を応用し、文脈を考慮したセンチメントスコアを付与すると、既存の手法 (Bag-of-Wordなど)よりも高い超過リターンが実現できることを示した論文。世界16カ国13言語のニュース記事を分析。 papers.ssrn.com/sol3/papers.cf…