為替フォワード取引における最適タイミングの機械学習

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タイトル別名
  • Machine learning of optimal timing in currency forward trading

説明

<p>本研究では為替のロールオーバー戦略についての分析を行う．一般に実務においては流動性の観点より，受渡し日が短いトゥモローネクストでロールオーバーするのが一般的である．しかし理論的には，1週間や3週間などより長期のフォワード取引の方が高いスワップポイントを受け取ることが期待できる．そこで我々は機械学習によって長期のフォワード取引を選ぶべきタイミングを検出し，長期と短期を組み合わせた混合戦略を提案する．このタイミングは，対象通貨の為替相場や株式，債券，商品先物など様々な要因が影響すると考えられる．またフォワードレートは一般的にカバー付き金利平価説によって定式化できるが，突発的な通貨の需給によって，実際のフォワードレートは理論値から乖離することがある．本研究ではこのような状況を踏まえフォワードレートに影響を与えうる要因を説明変数とし，過去にどのようなフォワード取引を選択すべきであったか機械学習により分析した．結果として6割程度の正答率を実現し，提案されたロールオーバー戦略がベンチマークよりも高い収益性を確認した．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390003825189416064
  • NII論文ID
    130007856970
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2020.0_2l4gs1301
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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