ARTEMIS: 経済的制約を受ける市場ダイナミクスのためのニューロ・シンボリック・フレームワーク
arXiv cs.LG / 2026/3/20
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要点
- ARTEMISは、経済的制約を受ける市場ダイナミクスのためのニューロ・シンボリック・フレームワークを提示し、連続時間ラプラス神経演算子エンコーダー、物理情報を用いた損失で正則化されたニューラルSDE、そして解釈可能な取引ルールを生成する微分可能なシンボリック・ボトルネックを統合します。
- 経済的妥当性を2つの新規正則化項を通じて強制します：局所的なアービトラージ機会の違反を抑制するFeynman-Kac型PDE残差と、瞬時のシャープ比を上限で制限する市場リスクプレミアムのペナルティ。
- この手法は、Jane Street、Optiver、Time-IMM、DSLOBの4データセットに対して6つのベースラインと比較評価され、方向性精度で最先端を達成し、DSLOBで64.96%、Time-IMMで96.0%の最高性能を記録。アブレーション解析によりPDE損失が精度の決定打であることが示された。
- 著者らは、ARTEMISがディープラーニングの力と金融の透明性を橋渡しすると主張すると同時に、長いシーケンス長とボラティリティ重視のターゲットに起因するOptiverの低性能などの制限を指摘し、フレームワークの解釈可能性を強調している。
