ปี 2026 งานวิจัยด้านการเงิน "ขั้นสูงสุด" ของโลก
การทำนายตลาดด้วยการเรียนรู้อันลึกซึ้ง Deep learning การสร้างตลาดอัตโนมัติใน DeFi และการตอบสนองของธนาคารกลางต่อสกุลเงินดิจิทัลและความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ได้กลายเป็นเส้นแนวหน้าของงานวิจัยการเงินสมัยใหม่
สารบัญรายละเอียด（Table of Contents）
■ บทที่ 1 พรมแดนใหม่ของ AI ทางการเงินและ paradigm ของการเรียนรู้เชิงลึก
บทที่ 1 บทที่ 1 การทำธุรกรรมออปชั่นแบบเอนด์ทูเอนด์โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก
บทที่ 2 การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้วยเครือข่ายประดิษฐ์ต่อสู้ (GAN)
บทที่ 3 เครือข่ายประสาทกราฟ (GNN) และผลกระทบกระเพื่อมของความผันผวน บทที่ 4 กลไกการใส่ใจและการทำนายลำดับเวลาโดย Transformer บทที่ 5 การเพิ่มประสิทธิภาพการค้าด้วยการเรียนรู้เสริมลึก
■ บทที่ 2 สร้างความรู้ความเข้าใจในโครงสร้างตลาดและตู้คำสั่งลิมิต (LOB)
บทที่ 1 DeepLOB: การวิเคราะห์ลิสต์คำสั่งด้วยเครือข่ายประสาทลึกแบบคอนโวลิวชัน
บทที่ 2 การตรวจหากระแสพิษ ( toxic flow ) และผู้ซื้อขายที่ได้รับข้อมูล
บทที่ 3 ความสัมพันธ์ Lead-Lag ในผลตอบแทนของหุ้นที่ไม่เป็นเชิงเส้น
บทที่ 4 การประยุกต์ใช้งาน Deep Bayesian ในข้อมูลความถี่สูง
บทที่ 5 การประเมินสภาพคล่องของตลาดและอิมแพคท์ต่อราคาแบบเชิงปริมาณ
■ บทที่ 3 การเงินแบบกระจาย (DeFi) และ AMM (Automated Market Makers)
บทที่ 1 ออกแบบยุคใหม่ที่เหนือกว่ CFMM (Constant Function Market Makers)
บทที่ 2 การเพิ่มประสิทธิภาพการให้สภาพคล่องในระบบนิเวศ Uniswap V3
บทที่ 3 ข้อยึดทางคณิตศาสตร์ของการสูญเสียที่คาดการณ์ได้ (Unbalanced Loss) ในการซื้อขายแบบกระจายศูนย์
บทที่ 4 ผลกระทบของอัลกอริทึมร่วมมือกันและขนาด tick ในการเงินดิจิทัล
บทที่ 5 การประเมินคุณสมบัติของ liquidity pool ด้วยข้อมูลบนเครือข่าย
■ บทที่ 4 การกำหนดราคา资产และการนิยามใหม่ของการลงทุนปัจจัย
บทที่ 1 การทำนายผลตอบแทนแบบครอสเซ็คชันด้วยการเรียนรู้เครื่อง
บทที่ 2 การสร้างกลยุทธ์ระบบด้วย Learning to Rank
บทที่ 3 ความหมายร่วมสมัยของกลยุทธ์ AE (Active Extension) 130/30
บทที่ 4 ความสามารถในการอธิบายของกลยุทมโมดันและการปรับปรุงด้วย Transformer
บทที่ 5 การเลือกพอร์ตโฟลิโอที่ทนทานต่อค่าผิดปกติ
■ บทที่ 5 มัคครومรวยและนโยบายการเงินของธนาคารกลาง
บทที่ 1 ปฏิกิริยาภาษาทางการต่อสุนทรพจน์ของธนาคารกลาง
บทที่ 2 ความสัมพันธ์ไม่เชิงเส้นระหว่างเป้าหรือต่ำแหน่งของอัตราเงินเฟ้อและช่องว่างผลผลิต
บทที่ 3 กลไกส่งผ่านนโยบายการเงินแบบดั้งเดียวและแบบไม่ดั้งเดิม
บทที่ 4 ความเป็นอิสระของธนาคารกลางกับความสัมพันธ์ระยะยาวของเสถียรภาพราคา
บทที่ 5 ผลกระทบของความเสี่ยงทางภูมิศาสตร์ต่อเสถียรภาพการเงินยุโรป
■ บทที่ 6 การบริหารความเสี่ยงและเสถียรภาพของระบบการเงิน
บทที่ 1 ความคาดหวังการขาดทุนและมาตรวัดความเสี่ยงแบบ dynamically
บทที่ 2 กองทุนบัฟเฟอร์: ข้อบกพร่องทางทฤษฎีและการตรวจสอบเชิงประจักษ์
บทที่ 3 Basel III และวิวัฒนาการของการกำกับดูแลธนาคารและข้อกำหนดสินทรัพย์
บทที่ 4 Sharp Ratio สำหรับการลงทุนที่อยู่อาศัย
บทที่ 5 Stress testing และการประเมินความเสี่ยงแบบระบบ
■ บทที่ 7 ข้อมูลทางเลือกและการค้นหาข้อมูล
บทที่ 1 การเฝ้าติดตามการค้าระหว่างประเทศแบบเรียลไทม์ด้วยข้อมูลดาวเทียม
บทที่ 2 การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ทางอารมณ์ในเครือข่ายข่าวการเงิน
บทที่ 3 การถอดรหัสการสื่อสารธนาคารกลางด้วย NLP
บทที่ 4 ความมั่นคงการชำระเงินและความสัมพันธ์กับหนี้สาธารณะ
บทที่ 5 การสร้างดัชนีความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศด้วยข้อมูล
■ บทที่ 8 การเงินสภาพภูมิอากาศ (Climate Finance) และ ESG
บทที่ 1 Green Bond กับ Green Premium (Greenium) ในการกำหนดราคา
บทที่ 2 ผลกระทบสองระดับของ Environmental Score ต่อราคาพันธบัตร
บทที่ 3 ความเสี่ยงทางกายภาพและความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านต่อการจัดพอร์ต
บทที่ 4 การเสริมสร้างพื้นฐานข้อมูลสถิติสำหรับการเงินที่ยั่งยืน
บทที่ 5 ผลกระทบระยะยาวของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อสถาบันการเงิน
■ บทที่ 9 แนวหน้าในการสร้างพอร์ตโฟลิโอและการเพิ่มประสิทธิภาพ
บทที่ 1 การตีความแบบเบย์ส์ของแบบ Black-Litterman รุ่นที่พัฒนาขึ้น
บทที่ 2 การเลือกพอร์ตแบบไดนามิกโดยพิจารณาค่าใช้จ่ายธุรกรรมและการลดสัญญาณ
บทที่ 3 การเอาชนะข้อจำกัดการลย์ (Leverage) และประสิทธิภาพทุน
บทที่ 4 การรวมค่าเงินสัญญาอัตราดอกเบี้ยใน VaR หลายสินทรัพย์
บทที่ 5 การทดสอบสภาพทั่วไปของพอร์ตโฟลิโอ (Cover's Universal Portfolio)
■ บทที่ 10 การเปลี่ยนแปลงดิจิทัลของธนาคารกลางและอนาคต
บทที่ 1 การออกแบบและการรักษาความเป็นส่วนตัวของดิจิทัลยูโร
บทที่ 2 การฟื้นฟูระบบการชำระเงิน: RTGS Renewal และ FedNow
บทที่ 3 Stablecoin มีผลต่อระบบการเงินระหว่างประเทศอย่างไร
บทที่ 4 การ Tokenize และการใช้งาน DLT (Distributed Ledger Technology) ที่เป็นไปได้
บทที่ 5 จริยธรรมและความโปร่งใสในการใช้งาน AI ของธนาคารกลาง
บทที่ 1 พรมแดนใหม่ของ AI ทางการเงินและ paradigm ของการเรียนรู้เชิงลึก
บทที่ 1 บทที่ 1 การทำธุรกรรมออปชั่นแบบเอนด์ทูเอนด์โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก
ในสาขาการซื้อขายออปชั่นเดิมที่ใช้แบบ Black-Scholes เนื่องจากความเรียบง่ายจึงถูกใช้อย่างแพร่หลาย อย่างไรก็ตามมีข้อจำกัดในการจับ Smile ของความผันผวนและความไม่เป็นไปตามแบบของตลาด งานวิจัยล่าสุดมีแนวทางการเรียนรู้ด้วยเครือข่ายประสาทจากข้อมูลตลาดเพื่อเรียนรู้กลยุทธ์ hedge และการกำหนดราคาแบบเอนด์ทูเอนด์ ซึ่งช่วยให้การดำเนินการที่ดีที่สุดสามารถทำได้โดยไม่ต้องคำนวณตัวชี้วัดกรีเซียอย่าง Delta หรือ Gamma ทีละตัว โดยรวมถึงต้นทุนการค้าและข้อจำกัดสภาพคล่องด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้งานตัวกรองคาร์แมนลึกเพื่อติดตามสถานะตลาดที่ไม่เห็นให้คงไว้กับเวลาจะช่วยสร้างกลยุทธ์การค้าแบบปรับตัวได้
第2節 敵対的生成ネットワーク（GAN）によるロバスト・ヘッジ
ในการจำลองข้อมูลชุดเวลาเศรษฐกิจแบบเดิม เช่น การเคลื่อนไหวตามการกระจายแบบกิโลเมตร (Geometric Brownian Motion) ไม่สามารถจำลองหางไขว้ (fat tails) หรือคลัสเตอร์ความผันผวนได้เพียงพอ จึงมีการใช้ GAN เพื่อสร้างชุดข้อมูลเสมือนจริงที่ดูเหมือนข้อมูลจริง และในงานวิจัย Robust Hedge GAN จะให้เอเยนต์ที่โจมตีเพื่อสร้างสถานการณ์เลวร้ายและเอเยนต์ที่พยายามลดความผิดพลาดในการ hedge ทำงานร่วมกัน เพื่อให้ได้กลยุทธ์ hedge ที่ทนทานต่อความผิดพลาดของแบบจำลอง ซึ่งให้กรอบการจัดการความเสี่ยงที่เข้มแข็งต่อเหตุการณ์หายาก เช่น Black Swan
第3節 グラフニューラルネットワーク（GNN）とボラティリティの波及効果
ตลาดการเงินสมัยใหม่นั้นเชื่อมโยงกันอย่างสูง ความผันผวนของสินทรัพย์หนึ่งสามารถแพร่ไปยังสินทรัพย์อื่นได้ แนวคิดเดิมอย่าง VAR อาจไม่พอ การศึกษาล่าสุดใช้ GNN เพื่อโมเดลความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์เป็นกราฟ และทำนายผลกระทบ spillover ที่ไม่เชิงเส้น ด้วยการเรียนรู้น้ำหนักของโหนดและความสัมพันธ์ระหว่างโหนด ทำให้สามารถทำนายว่าช็อกในบางภาคส่วนจะกระทบตลาดทั้งหมดอย่างไร และช่วยปรับปรุงการทำนายสหกรณ์ร่วมและความเสี่ยงระบบได้มากขึ้น
第4節 アテンション機構とトランスフォーマーによる時系列予測
สถาปัตยกรรม Transformer ที่ประสบความสำเร็จในการประมวลผลภาษาธรรมชาติใช้กลไก Self-Attention ทำให้สามารถดึงความสัมพันธ์ระยะยาวในชุดข้อมูลลำดับเวลาได้ดี โดยเฉพาะโมเมนตัม-Transformer ที่คัดเลือกเหตุการณ์สำคัญจากการเปลี่ยนแปลงราคาในอดีต และนำเสนอจุดเปลี่ยนของเทรนด์ในรูปแบบที่เข้าใจได้ นอกจากนี้ในการวิเคราะห์ LOB ด้วยการรวมชั้น Convolutional และ Transformer ทำให้สามารถทำนายการเปลี่ยนแปลงราคาหลังจากคำสั่งเพียงไม่กี่วินาทีได้อย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยแก้ปัญหาการหายไปของ gradient ใน RNN/LSTM และประสิทธิภาพในการคำนวณ
第5節 深層強化学習を用いたアルゴリズム取引の最適化
กระบวนการตัดสินใจในการซื้อขายเชิงอัลกอริทึมสอดคล้องกับการเรียนรู้ด้วยการเสริมกำลังลึก เนื่องจากมีการพิจารณาความเสี่ยงสต็อก ความต้นทุนการค้า และการกระทบต่อราคาเพื่อกำหนดตารางการดำเนินการออเดอร์ที่เหมาะสมแบบอัตโนมัติ งานวิจัยล่าสุดไม่เพียงแต่มุ่งเน้นผลกำไรสูงสุดเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการรวมมาตรวัดความเสี่ยงเชิงDynamic เช่น Conditionallly Ellicitable Dynamic Risk Measures ไว้ในฟังก์ชันรางวัล เพื่อให้ผู้แทนในการซื้อขายสามารถบริหารความเสี่ยงขณะทำการค้าได้ และยังสามารถสร้างกลยุทธ์ที่สามารถให้สภาพคล่องได้แม้ในช่วงตลาดผันผวนมาก เช่น Flash Crash
第1章 構造化要約
การเรียนรู้เชิงลึกแทนที่และเสริมด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ดั้งเดิม ช่วยให้การกำหนดราคและการ hedging เป็นแบบเอนด์ทูเอนด์
การใช้ GAN ทำให้เกิดสภาพแวดล้อมตลาดที่สมจริงและการบริหารความเสี่ยงแบบทนทาน
GNN ช่วยให้เข้าใจการพึ่งพาเชิงซับซ้อนระหว่างสินทรัพย์และการแพร่กระจายของความผันผวน
Transformer และ Self-Attention ช่วยให้ระบุตัวชี้วัดของแนวโน้มและจุดเปลี่ยนของตลาด
DRL สร้างตัวแทนการค้ารุ่นถัดไปที่มีกรอบความเสี่ยงแบบไดนามิก
第2章 市場微細構造とリミットオーダーブックの知性
第1節 DeepLOB：深層畳み込みニューラルネットワークによる注文板解析
ตลาดการค้าอิเล็กทรอนิกส์สมัยใหม่มี LOB เป็นศูนย์กลาง ซึ่งมีข้อมูลจำนวนมากในระดับมิลลิโวินาที โมเดล DeepLOB ใช้ CNN เพื่อประมวลผลข้อมูล LOB ที่มีมิติสูงและไม่เรียบ เพื่อจำแนกราคาขึ้นลงและทรงตัวในระยะสั้น โดยฟิลเตอร์ CNN จะสกัดลักษณะเฉพาะที่ปรากฏในตู้คำสั่ง เช่น ความดันการซื้อที่เพิ่มขึ้น และชั้น LSTM ตามมาจะจับการเปลี่ยนแปลงทางเวลา นอกจากนี้ BDLOB ที่นำ Bayesian Deep Learning มาใช้จะสามารถ quantify uncertainty ในการพยากรณ์ ทำให้เมื่อความไม่แน่นอนสูงก็สามารถละเว้นการเทรดได้
第2節 トキシック・フロー（有害なフロー）の検出と情報化されたトレーダー
ตลาดประกอบด้วยกระแสทุนจากนักลงทุนทั่วไปและผู้ค้า "ข้อมูลที่มี" ที่คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงราคาในอนาคต กระแสที่ทำให้ผู้ทำการตลาดขาดทุนเรียกว่า toxic flow งานวิจัยล่าสุดนำสถิติของ Order Flow มาวิเคราะห์เพื่อตรวจจับ toxic flow แบบเรียลไทม์ โดยใช้ Hawkes Process เพื่อแบบจำลองการเกิดขึ้นของธุรกรรมที่เชื่อมโยงกันและระบุว่าเมื่อพารามิเตอร์เปลี่ยนไปจะบ่งบอกถึงการมีอยู่ของข้อมูล
第3節 株式リターンにおけるリード・ラグ関係の非線形抽出
เมื่อราคาของหลายหุ้นเคลื่อนไหวร่วมกัน ความสัมพันธ์ Lead-Lag ที่ไม่เป็นเชิงเส้นอาจปรากฏขึ้น เน้นว่าเป็นแหล่งสำคัญของการทำ Arbitrage เชิงสถิติ ปกติการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่เวลาต่างกันยาก แต่ด้วยเทคนิคเช่น signature methods และ multi-reference alignment จะดึง Lead-Lag ได้จากข้อมูลความถี่สูงซึ่งช่วยให้มองเห็นเส้นทางการแพร่ข่าวในพอร์ตโฟลิโอขนาดใหญ่และสร้าง Alpha ได้
第4節 高頻度データにおけるバイーシアン深層学習の応用
ในโลก HFT สภาพแวดล้อมข้อมูล noisy และสัญญาณยาก การเรียนรู้เชิงลึกแบบ Bayesian ทำให้ weights มีการแจกแจงความน่าจะเป็นและแสดงความมั่นใจของโมเดล สามารถใช้ทำนายการผันผวนและการเปลี่ยนแปลงของสภาพคล่องจากข้อมูลความถี่สูงได้ และในยุคปัจจุบันการคำนวณขนาด position ตามความไม่แน่นอนเป็นส่วนหนึ่งของการจัดการความเสี่ยง
第5節 市場の流動性枯渇と価格インパクトの定量的評価
สภาพคล่องเปรียบเสมือนอากาศ เมื่อหายไปจะไม่รู้สึก ความพยายามในการแบ่งส่วน Price Impact แบ่งเป็นระยะสั้นและยาว เพื่อประเมินอย่างเป็นระบบ AMM ต้องการแบบจำลองความลึกของสภาพคล่องมากขึ้น การศึกษาความสูญเสียที่คาดการณ์ได้ (Predictable Loss) จะช่วยอธิบายการลดลงของผลตอบแทนของ liquidity providers ในตลาดที่มี concentrated liquidity
第2章 構造化要約
โมเดล DeepLOB หรือโมเดลลึกอื่นๆ ทำนายแนวโน้มของราคาในระดับวินาทีจากลายละเอียดของ Order Book
การตรวจหากระแส toxic flow เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ market makers สามารถหลีกเลี่ยงความเสี่ยงด้วยการให้สภาพคล่องอย่างมั่นคง
การสกัด Lead-Lag ที่ไม่เป็นเชิงเส้นช่วยให้เกิดสภาวะตลาดที่ไม่ดีพอสมควรและสามารถสร้าง arbitrate สำคัญ
การเรียนรู้แบบ Bayesian ในการทำนายการแจกแจงผลตอบแทนช่วยทำให้การจัดสรรพอร์ตมีความเสี่ยงพื้นฐานที่ต่ำลง
การศึกษาเกี่ยวกับผลกระทบของ Price Impact และ liquidity เป็นรากฐานสำหรับการดำเนินการซื้อขายอย่างเหมาะสมในระบบ DeFi
第3章 分散型金融（DeFi）と自動マーケットメイカー（AMM）
第1節 定数関数マーケットメイカー（CFMM）を超える次世代設計
DeFi คือหัวใจของระบบตลาด AMM ซึ่งยืนหยัดแทน LOB ของตลาดกลาง ด้วย CFMM แบบ x ・y = k ในช่วงต้น แต่การศึกษาในปัจจุบันมุ่งไปสู่การออกแบบที่ซับซ้อนขึ้นเพื่อ optimize ทั้ง Execution และ Speculation โดยการรวมกลไกที่ช่วยลดผลกระทบของราคาและกระจาย liquidity ในช่วงราคาที่ต่างกัน ช่วยให้ความผันผวนและความถี่การค้าปรับตัวได้
第2節 Uniswap V3エコシステムにおける流動性供給の最適化
Uniswap V3 นำแนวคิด Concentrated Liquidity ที่ผู้ให้สภาพคล่องสามารถระบุช่วงราคาที่ต้องการได้ แต่ยิ่งยืดหยุ่นมากขึ้นก็ยิ่งซับซ้อนในการตัดสินใจว่าควรวางสภาพคล่องที่ราคาหลายช่วงเท่าไร 最新研究 uses data-driven approaches เพื่อวิเคราะห์การกระจายสภาพคล่องและเชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิภาพของตลาดกับผลตอบแทนของ LP ในสภาพแวดล้อมที่มีการเปลี่ยนแปลงราคแรง การจัดการความเสี่ยงคืบหน้าเพราะการเลือกช่วงราคาที่เหมาะสมช่วยลดช่องว่างในการเลือกจากข้อมูลที่มีการไม่เปิดเผย
第3節 分散型取引所における予測可能な損失（不均衡損失）の数理
ความเสี่ยงสำคัญสำหรับผู้ให้สภาพคล่องใน AMM คือ "loss" ที่ถูกคาดการณ์ได้ ซึ่งเป็นการสูญเสียที่เกิดจากความต่างของราคากลางระหว่าง AMM กับตลาด external และในงานวิจัยเชิงปริมาณพบว่า Loss นี้เพิ่มขึ้นแบบไม่เชิงเส้นในตลาดที่มีสภาพคล่องรวมสูง ความสูญเสียนี้ทำให้เสถียรภาพของ liquidity มีความท้าทายมากขึ้น
第4節 分散型金融におけるアルゴリズム的共謀とティックサイズの影響
พฤติกรรมของอัลกอริทึมในตลาดอิเล็กทรอนิกส์อาจนำไปสู่ “ความร่วมมือที่ถูกเรียนรู้” โดยเฉพาะในเรื่องการรักษาช่วงราคา ฟีเจอร์สำคัญคือ tick size ซึ่งผลกระทบต่อการค้นหากลยุทธ์และต้นทุนการค้า ตลอดจนความยากในการร่วมมือกันของอัลกอริทึม
第5節 オンチェーンデータを用いた流動性プールの特性評価
ข้อมูลบนบล็อกเชนสาธารณะจำนวนมหาศาลถูกนำมาวิเคราะห์เพื่อหาคุณลักษณะของ liquidity pools เช่น ความ集中ของ liquidity ในช่วง tick เผยแพร่สภาพคล่องและการตอบสนองของตลาดต่อเหตุการณ์ช็อก ข้อมูลนี้มีส่วนช่วยในการออกแบบกฎการกำกับดูแล DeFi และปรับปรุงกลไกบริหารความเสี่ยง
第3章 構造化要約
การออกแบบ AMM เปลี่ยนจากสูตรกำลังสองพื้นฐานไปยังฟังก์ชันที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อรวม Execution และ Speculation
การนำ Concentrated Liquidity ทำให้ประสิทธิภาพทุนสูงขึ้น แต่ต้องการกลยุทธ์การจัดการราคาในช่วงที่เหมาะสม
Inpmanet Loss ถูกนิยามใหม่เป็น “Predictable Loss” และผลกระทบต่อ LP ถูกอธิบายเชิงคณิตศาสตร์
tick size มีผลต่อการกำหนดต้นทุนการค้ารวมถึงการร่วมมือของอัลกอริทึม
การวิเคราะห์ข้อมูล on-chain จำนวนมากเผยให้เห็นกฎหมายทางสถิติของ liquidity dynamics ในระบบ DeFi
第4章 資産価格決定とファクター投資の再定義
第1節 機械学習を用いたクロスセクション・リターンの予測
กรอบการตัดสินใจของการกำหนดราคาสินทรัพย์เปลี่ยนจากโมเดลปัจจัยเชิงเส้นไปสู่โมเดล machine learning ที่รองรับความซับซ้อนของ nonlinearity ในระดับสูง การย้ายจาก Fama-French ไปสู่การรวม hundreds of indicators ทำให้การเลือกตัวแปรและการสร้างพอร์ตโฟลิโอมีความท้าทายขึ้นมาก และการใช้การเรียนรู้เชิงลึกช่วยให้สามารถสกัดปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์ โดยเฉพาะการประยุกต์ deep learning ในการกำหนดน้ำหนักพอร์ตเพื่อเพิ่มผลตอบแทนปรับความเสี่ยงให้สูงขึ้น
第2節 ランク学習（Learning to Rank）によるシステム戦略の構築
ในการสร้างพอร์ตโฟลิโอจริงจัง นักลงทุนให้ความสำคัญกับอันดับของผลตอบแทนระหว่างสินทรัพย์มากกว่าค่าคาดการณ์ผลตอบแทนโดยตรง ดังนั้นในงานวิจัยล่าสุดจึงนำ framework ของ Learning to Rank มาประยุกต์กับตลาดการเงิน เพื่อ optimize ลำดับผลตอบแทนจริง สัมพันธ์กับการใช้ Self-Attention เพื่อปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมตลาด
第3節 アクティブ・エクステンション（130/30戦略）の現代的意義
AE เป็นกรอบ Long-Short ที่เล็งประโยชน์จากการ short สินทรัพย์ที่มีศักยภาพต่ำ และลงทุนในสินทรัพย์ที่มีศักยภาพสูง โดยข้อดีคือประสิทธิภาพทุนสูงและการรักษาสภาพคล่อง นักลงทุนที่มีข้อจำกัดด้าน leverage สามารถใช้ AE เพื่อเพิ่ม Alpha และความเสี่ยงข้ามพอร์ต
第4節 モメンタム戦略の解釈可能性とトランスフォーマーによる改善
การลงทุนตามโมเมนตัมเป็นหนึ่งในอันโนมาลีที่ทรงพลัง แต่มีความเสี่ยงของ Momentum Crashes การวิจัย Momentum Transformer ใช้ attention เพื่อมองส่วนใดของแนวโน้มที่มีส่วนต่อการทำนายในอนาคต และแนะนำว่า Trend Following อาจให้ผลลัพธ์ดีกว่าการ Buy the Dip ในระยะยาว รวมถึงการรวมการตรวจจับจุดเปลี่ยนด้วย deep learning และโมเมนตัมช้าเพื่อให้ผลตอบแทนมีเสถียรภาพมากขึ้น
第5節 異常値に対するロバストなポートフォリオ選択
ข้อมูลการเงินมีลักษณะ non-stationary มี noise และ outliers จึงต้องใช้การประเมิน covariance แบบ robust และ cross-validation เพื่อให้การบริหารพอร์ตมีเสถียรภาพในสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง ยิ่งไปกว่านั้น การใช้ Quantile Regression ในโมเดล deep learning ช่วยให้การจัดสรรทรัพย์สินที่ทนทานต่อ tail risks มีประสิทธิภาพมากขึ้น
第4章 構造化要約
การทำนายผลตอบแทนด้วยความแม่นยำสูงขึ้นด้วย Bayesian และการรวม “ビュー”
LTR กำหนดการเรียงลำดับแทนค่าคาดการณ์เดี่ยว
AE ขยาย alpha และ resilience ด้วยการใช้งาน short
โมเมนตัมและ Transformer เพิ่มความเข้าใจของแนวโน้ม
covariance estimation ที่ robust ต่อ non-stationarity เป็นพื้นฐานของการบริหารพอร์ต
第5章 マクロ経済と中央銀行の金融政策
第1節 セントラルバンク・スピーチに対する市場の言語的反応
การสื่อสารของธนาคารกลางมีอิทธิพลต่อตลาดมากเท่ากับการปรับอัตราดอกเบี้ย หรือมากกว่านั้น งานวิจัย NLP ล่าสุดอย่าง Mind Your Language วิเคราะห์ว่าการสุนทรพจน์ของธนาคารกลางมีอิทธิพลต่อความคาดหวังของผู้เข้าร่วมตลาดอย่างไร และพบว่าไม่เพียงแต่เนื้อหาของข้อความ แต่ผู้ส่งสารและพื้นฐานเบื้องหลังมีผลต่อการเข้าถึงข้อมูลและอิทธิพลต่อราคาด้วย บทความยังชี้ถึงการใช้งานภาพประกอบในการสื่อสารเพื่อเพิ่มความเข้าใจของประชาชน และการวางกลยุทธ์การสื่อสารเพื่อรักษาความน่าเชื่อถือ
第2節 อินเฟลชันเป้าหมายและความสัมพันธ์ non-linear กับ gap ผลผลิต
โมเดล Phillips Curve แบบดั้งเดิมคาดว่าอัตราเงินเฟ้อและกิจกรรมเศรษฐกิจมีความสัมพันธ์ติดลบ ในยุคหลังโควิด ความสัมพันธ์ดังกล่าวเปลี่ยนไปตามเฟสของวัฏจักรและสถานะที่เงินเฟ้อสูงกว่าค่าเป้าหมายมาก รัฐบาลแต่ละช่วงจะทำให้ Phillips Curve พับตัวได้อย่างรวดเร็ว อัตราดอกเบี้ยจึงเปลี่ยนไปอย่าง non-linear ในภาวะที่เศรษฐกิจร้อนแรงหรือชะลอตัว
第3節 伝統的・非伝統的金融政策の伝達メカニズム
การส่งผ่านนโยบายการเงินไม่ใช่แค่การปรับอัตราดอกเบี้ย QE และ forward guidance ส่งผลถึงรูปร่างของเส้นอัตราผลตอบแทนและจุดตัดสินใจการลงทุนของธุรกิจ การวิเคราะห์ในยูโรโซนชี้ว่าแนวทางการเงินมักถูกชดเชยหรือแทนที่ด้วยนโยบายการคลัง ซึ่งมีผลต่อเสถียรภาพเศรษฐกิจและการเปลี่ยนแปลงของนโยบายในระดับสูง
第4節 中央銀行の独立性と物価安定の長期相関
ความอิสระของธนาคารกลางในการยุติการกดดันจากการเมืองเพื่อมุ่งสู่ความเสถียรของราคาเป็นปัจจัยสำคัญตามข้อมูล 50 ปี พบว่าธนาคารกลางที่มีอิสระสูงสามารถรักษาเงินเฟ้อให้อยู่ในกรอบเป้าหมายได้ตลอดระยะยาว
第5節 地政学的リスクが欧州の金融安定に与える影響
ความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์ทำให้เกิดการหยุดชะงักการค้าและซัพพลายเชนซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อเสถียรภาพการเงิน ข้อมูล ECB-ESRB แสดงถึงการตอบสนองด้วยการปรับราคาสินทรัพย์และการขาดสภาพคล่อง พร้อมถึงความเสี่ยงของการชดเชยในภาคชีวภาพและประกันภัย ในขณะเดียวกันความเสี่ยงภูมิรัฐศาสตร์และการแบ่งแยกทางเศรษฐกิจที่ rising ทำให้ธนาคารกลางร่วมมือกันมีความสำคัญมากขึ้น
第5章 構造化要約第5章 構造化要約
ในการสื่อสารของธนาคารกลาง ความหมายของข้อความยังรวมถึงคุณลักษณะของผู้ส่งในการสื่อสารของธนาคารกลาง ผู้ส่งสารมีอิทธิพลต่อข้อมูลที่ส่งออกไป
เส้น Phillips Curve ขยายรูปตามโจทย์สถานการณ์ และตอบสนองนโยบายที่ไม่สม่ำเสมอPhillips Curve ปรับรูปร่างตามเฟสของเศรษฐกิจและมีการตอบสนองนโยบายที่รุนแรงในภาวะเงินเฟ้อสูง
นโยบายการเงินและการคลังมีความซับซ้อนและมีปฏิสัมพันธ์ซึ่งการวิเคราะห์โดยใช้ Shadow Rate มีความจำเป็นนโยบายการเงินและการคลังมีปฏิสัมพันธ์ซับซ้อน และจำเป็นต้องรวม Shadow Rate ในการวิเคราะห์
เพื่อเสถียรภาพราคาในระยะยาว จำเป็นต้องมีสถานะอิสระของธนาคารกลางเพื่อเสถียรภาพราคาในระยะยาว ความเป็นอิสระของธนาคารกลางเป็นสิ่งจำเป็น
ความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์และความแตกแยกทางเศรษฐกิจเป็นภัยคุกคามใหญ่ที่ส่งผลต่อเสถียรภาพการเงินความเสี่ยงทางภูมิรัฐศาสตร์และความแตกแยกทางเศรษฐกิจเป็นภัยคุกคามสำคัญต่อเสถียรภาพการเงิน
第6章 リスク管理と金融システムの安定性第6章 リスク管理と金融システムの安定性
第1節 期待ショートフォールと動的なリスク尺度第1節 期待ショートフォールと動的なリスク尺度
งานวิจัยด้านความเสี่ยงในปัจจุบันมุ่งหามาตรวัดความเสี่ยงแบบ dynamic เพื่อก้าวผ่านข้อจำกัดของ VaR โดยคุณสมบัติของ Dynamic Risk Measures ที่เป็น Conditionally Elicitable มีบทบาทสำคัญใน DRL ที่บริหารจัดการสินทรัพย์ นอกจากการวัด tail ของการขาดทุนแล้ว ยังให้กรอบทางคณิตศาสตร์ที่โมเดลสามารถปรับตัวเองได้ในตลาดที่เปลี่ยนแปลง อย่างล่าสุดมีการออกแบบ neural network ที่ optimize ES โดยตรง ช่วยควบคุม tail risk ในพอร์ตและรวมโครงสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์หลายรายการด้วยการใช้งาน DV01 ในการประเมินค่า DV01งานวิจัยด้านความเสี่ยงกำลังสร้าง Dynamic Risk Measures เพื่อตอบสนองต่อข้อจำกัด VaR ซึ่ง ES และ Dynamic Risk Measures ที่มีลักษณะ Conditionally Elicitable มีบทบาทสำคัญต่อ DRL การกำหนด tails และการปรับโมเดลให้สามารถปรับตัวต่อสถานการณ์ตลาดได้
第2節 バッファー・ファンド：理論的欠陥と実証的現実第2節 バッファー・ファンド：理論的欠陥と実証的現実
ผู้ลงทุนหันไปหาผลิตภัณฑ์ทางการเงินอย่าง Buffer Funds หรือ Defined Outcome Strategies เพื่อป้องกันการขาดทุนในขณะเดียวกันพยายามจะให้ผลตอบแทนที่คล้ายหุ้น แต่การศึกษาแนะนำว่าไม่สามารถตอบสนองได้ตามทฤษฎีและการตรวจสอบเชิงประจักษ์ตาม AQR พบว่าโครงสร้างและต้นทุนที่มาพร้อมกับ DFs ไม่ทำให้การสร้าง wealth ระยะยาวดีขึ้น นักลงทุนควรหันไปสู่การกระจายความเสี่ยงที่มั่นคงยิ่งกว่าผลิตภัณฑ์ Buffer Funds และ Defined Outcome Strategies มีข้อวิจารณ์ทางทฤษฎีและเชิงประจักษ์ โดย AQR ระบุว่าผลลัพธ์ไม่สอดคล้องกับการคาดการณ์ในระยะยาว และมีต้นทุนที่ทำให้ผลตอบแทนในระยะยาวถูกจำกัด นักลงทุนควรเลือกการกระจายการลงทุนเพื่อเสถียรภาพ
第3節 バーゼルIIIと銀行監督の進化の軌跡第3節 バーゼルIIIと銀行監督の進化の軌跡
กรอบการกำกับดูแลธนาคารตั้งแต่ Basel III ถือว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญต่อเสถียรภาพการเงิน BCBS ยกระดับข้อกำหนดทุนและข้อกำหนดสภาพคล่อง การวิเคราะห์ BCBS กับข้อมูล AnaCredit แสดงว่าผลกระทบของการเพิ่มหนี้สินต่อการลงทุนของบริษัทแตกต่างกันตามขนาดบริษัทและการพึ่งพาเงินทุนภายนอก ทำให้สามารถประเมินนโยบาย macroprudential ได้ในระดับจุลภาคและเสริมสร้างระบบการเงินให้แข็งแกร่งการกำกับดูแลธนาคารภายใต้ Basel III และการใช้งาน AnaCredit ทำให้สามารถประเมินผลนโยบายในระดับจุลภาคได้ดีขึ้น
第4節 住宅シャープ・レシオ：不動産投資のリスク調整後リターン第4節 住宅シャープ・レシオ：不動産投資のリスク調整後リターン
ECB พัฒนา Housing Sharp Ratio เพื่อประเมินการลงทุนในที่อยู่อาศัย โดยดูอัตราการเติบโตของราคาบ้านเทียบกับความไม่แน่นอนของราคา ค่า SHARس ชี้ว่าส่วนใหญ่ขับเคลื่อนด้วยคาดหวังเกี่ยวกับการขึ้นราคาและความไม่แน่นอนของราคาเป็นส่วนน้อยที่สำคัญ การศึกษายังพบความแตกต่างตามเพศ อายุ สถานะทรัพย์สิน และความรู้ทางการเงิน ซึ่งสร้างช่องว่างระหว่างกลุ่มครัวเรือน การวัดนี้เริ่มฟื้นตัวในปี 2023 และชี้ให้เห็นว่าการลงทุนในบ้านมีแนวโน้มฟื้นตัวECB พัฒนา Housing Sharp Ratio เพื่อประเมินการลงทุนในที่อยู่อาศัย โดยการวัดอัตราคาดการณ์การขึ้นราคาเทียบกับความเสี่ยงของราคา บ้านมีบทบาทที่ผู้บริโภคได้เรียกร้อง การเปลี่ยนแปลง Topline และความแตกต่างตามคุณลักษณะครัวเรือน
第5節 グローバル市場에 대한 시스템적 위험과การแบ่งแยก第5節 グローバル市場におけるシミュニミティック・リスクและการแบ่งแยก
ระบบการเงินสมัยใหม่เผชิญกับความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์และการแบ่งแยกทางเศรษฐกิจ (geo-economic fragmentation) ซึ่งสามารถก่อให้เกิดการ Re-pricing ของราคาสินทรัพย์และขาดสภาพคล่อง ECCB-ESRB รายงานร่วมชี้ให้เห็นว่าความเสี่ยงดังกล่าวอาจกระทบเสถียรภาพของสถาบันการเงินข้ามประเทศ นอกจากนี้ผลกระทบร่วมกับ climate risk ทำให้ความเสี่ยงของอุตสาหกรรมประกันภัยและตลาดพันธบัตรเพิ่มขึ้นGeopolitical risk และ fragmentations ส่งผลต่อ strengthening banks และทำให้สภาพแวดล้อมการเงินมีลักษณะ multi-layer risk
第6章 構造化要約
ES-based dynamic risk measures ทำให้การบริหารความเสี่ยงด้วย deep learning มีประสิทธิภาพ
Buffer funds มีข้อจำกัดและผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกับทฤษฎี
Basel III และ AnaCredit ช่วยให้ประเมินนโยบายในระดับจุลภาค
Housing Sharp Ratio เปิดเผยการรับรู้ความเสี่ยงในการลงทุนบ้านตามคุณสมบัติเจ้าของบ้าน
Geopolitical risk และ fragmentation ส่งผลต่อเสถียรภาพการเงินในระยะยาว
第7章 オルタナティブデータと情報の発見
第1節 衛星データを用いたグローバル貿易のリアルタイム監視
สถานะข้อมูลทันสมัย ECB ได้สร้างตัวติดตามการค้าโลกด้วยข้อมูลดาวเทียม AIS ที่ติดตามตำแหน่งและสถานะเรือจำนวนหลายหมื่นลำแบบเรียลไทม์ ซึ่งต่างจากข้อมูลทางเศรษฐกิจแบบเดิมที่อิงจากสถิติหรือแบบสำรวจ ทำให้สามารถตรวจพบการเปลี่ยนแปลงของการค้าได้เร็วขึ้นหลายสัปดาห์ถึงหลายเดือน จากผลวิจัยพบว่าวิธีนี้ช่วยในการทำนายความผันผวนของห่วงโซ่อุปทานระหว่างประเทศได้ดีขึ้น
第2節 感情分析と金融ニュースネットワークの相関解析
ข้อความทางการเงินมีพลังมากกว่าตัวเลข Oxford-Man Institute ใช้ Financial Word Embedding เพื่อวิเคราะห์โครงสร้างเครือข่ายข่าวการเงินและความรู้สึกในตลาด ผลการวิจัยชี้ว่าความรู้สึกที่แพร่กระจายเกิดเส้นทางการแพร่กระจายในตลาด และการรวม sentiment ในแบบจำลอง volatility สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้
第3節 中央銀行コミュニケーションにおける自然言語処理の応用
ข้อความของธนาคารกลางมีบทบาทสำคัญในการดำเนินนโยบาย NLP ถูกนำมาศึกษาเพื่อวิเคราะห์ว่าผู้ส่งสารและคำศัพท์มีอิทธิพลต่อการรับรู้ของตลาดอย่างไร และภาพรวมไม่ใช่แค่ข้อความ แต่ภาพประกอบในการสื่อสารก็ช่วยให้ประชาชนเข้าใจนโยบายได้ดีขึ้น ธนาคารกลางจึงต้องเพิ่มความโปร่งใสในการสื่อสาร
第4節 ステーブルコインとグローバルな安全資産チャネルの変容
Stablecoins ที่ออกโดยเอกชนกำลังกลายเป็นเส้นทางสินทรัพย์ปลอดภัยระหว่างประเทศ โดย ECB ชี้ให้เห็นว่าความเชื่อมโยงระหว่าง dollar-backed stablecoins กับหนี้รัฐบาลและ exigent demands ทางการเงินส่งผลต่อเสถียรภาพการเงิน ทั้งจุดนี้จะมีแรงกดดันสูงขึ้นเมื่อมูลค่าตลาดของ stablecoin เพิ่มขึ้นอย่างไม่เชิงเส้น และส่งผลต่อการไหลเวียนทุนระหว่างประเทศ
第5節 データ駆動型の気候リスク指標とモデルの強化
climate risk ไม่ใช่เรื่องอนาคต แต่มีผลกระทบโดยตรงต่อราคาพร็อพเพอร์ตี้ ECO-ECB ได้ปรับปรุงดัชนีและภาคส่วนที่ใช้วัดความเสี่ยงจาก climate เพื่อประเมินความเสี่ยงต่อธนาคารและการจัดการพอร์ตอย่างมีประสิทธิภาพ
第7章 構造化要約
AIS data ช่วยให้การเฝ้าติดตามการค้าทางทะเลแบบเรียลไทม์เกิดขึ้นและลด lag ในข้อมูล
การวิเคราะห์ sentiment ในข่าวช่วยให้เข้าใจการแพร่กระจายของความผันผวน
การสื่อสารของธนาคารกลางโดยการเลือก messenger และการใช้ visual มีผลต่อความเชื่อมั่นในนโยบาย
ดอลลาร์-เชื่อมโยง Stablecoins กำลังเปลี่ยนโครงสร้างการเงินระหว่างประเทศ
ECBB ส่งเสริมการพัฒนาดัชนี climate อย่างสูงขึ้น ทำให้ความเสี่ยงต่อ climate ในระบบการเงินชัดเจนมากขึ้น
第8章 気候金融（クライメート・ファイナンス）とESG
第1節 グリーンボンドの価格決定におけるグリーン・プレミアム（Greenium）
ตลาดพันธบัตรที่รักษ์โลกมีการสร้าง Green Premium หรือ Greenium ที่สะท้อนถึงคุณค่าของการลงทุนในสิ่งแวดล้อม ตามงานวิจัยการกำหนดราคาพันธบัตรสีเขียวใช้วิธีสองขั้น นักลงทุนไม่เพียงตรวจสอบว่าเป็น Green หรือไม่ แต่ประเมินว่าโครงการที่สนับสนุนเป็นประโยชน์ต่อสิ่งแวดล้อมจริงหรือไม่ ผลการวิจัยพบว่า Greenium ในการออกพันธ์าสนับสนุนการให้ yield ที่มากกว่า 16 bps เมื่อมี Label สีเขียว และ Greenium ยิ่งเพิ่มขึ้นเมื่อไม่แน่นอนของสภาพภูมิอากาศสูงขึ้น
第2節 環境スコアが債券価格に与える二段階の影響
Environment Score ที่วัดคุณภาพการดำเนินงานด้านสิ่งแวดล้อมมีบทบาทสำคัญต่อราคาพันธบัตร Greenium แม้ว่าธนาคารหรือผู้กู้ที่มี environment score สูงมากจะค่าความ premium สูงขึ้น แต่หาก environment score ต่ำจะมีการลด Greenium อย่างไรก็ตาม ตลาดสร้างระบบการให้คะแนนเป็นสองชั้นเพื่อรวมข้อมูล Label และ Environment Score เพื่อความแม่นยำขึ้น
第3節 物理的リスクと移行リスクのポートフォリオへの統合
การประเมินความเสี่ยงทางภูมิอากาศแบ่งเป็น Physical Risk และ Transition Risk ECB มีโมเดลใหม่สำหรับรวมเข้ากับการบริหารพอร์ต ซึ่งชี้ว่า ความเสี่ยงทางธรรมชาติและการเปลี่ยนผ่านจะส่งผลต่อสินทรัพย์และการบำเนินธุรกิจในระยะยาว
第4節 持続可能な金融のための統計的データ基盤の強化
ECB เปิดโครงการ pilot เพื่อให้การเข้าถึงข้อมูลสถิติที่มีความลับสูงเป็นไปได้ สนับสนุนการวิจัยด้วยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ sustainable bonds และมาตรวัด climate ที่มีความแม่นยำมากขึ้น
第5節 気候変動が金融機関の資産健全性に与える長期的影響
climate change ไม่ใช่ช็อกชั่วคราว แต่เป็นปัจจัยโครงสร้างที่กัดกร่อนสุขภาพสินทรัพย์ของสถาบันการเงินในระยะยาว ECB และหน่วยงานอื่นๆ รายงานว่า climate risk ร่วมกับ geopolitical risk จะมีผลต่อหนี้สินในภาคธนาคารและตลาดประกันภัยในระยะยาว
第8章 構造化要約
Green Bond มี Greenium ประมาณ 16bp และจะเปลี่ยนแปลงตามความน่าเชื่อถือของป้ายกำกับ
Environment Score สูงทำให้ Greenium เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า
ECB ได้เสริมสร้างมาตรวัด physical and transition risks เพื่อการวัดความเสี่ยงที่แท้จริงของเงินเฟ้อ
ฐานข้อมูลสถิติที่ยั่งยืนได้กำหนดข้อมูลเชิงลึกของโครงการและผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อม
ความเสี่ยงจาก climate change ส่งผลต่อการประเมินสินทรัพย์ของธนาคารในระยะยาว
第9章 ポートフォリオ構築と最適化の最前線
第1節 ベイズ的解釈によるブラック・リッターマン・モデルの進化
การปรับมุมมองแบบ Bayesian ให้กับ Black-Litterman ช่วยรวม Views หลายๆ สนามเข้าด้วยกัน และพิจารณาความไม่แน่นอนจากข้อมูลที่ผ่านมาแบบ dynamic ทำให้การกำหนดน้ำหนักสินทรัพย์มีเสถียรภาพมากขึ้น
第2節 取引コストと信号減衰を考慮した動的ポートフォリオ選択
การ Rebalance พอร์ตจริงมีต้นทุนการค้าและสัญญาณสามารถลดลงตามเวลา งานวิจัยนี้สร้างแบบจำลองการเลือกพอร์ตแบบ dynamic โดยพิจารณาความแข็งแรงของสัญญาณและต้นทุนการ Rebalance และหาจุดที่ควรปรับพอร์ตเมื่อสัญญาณยังแรงอยู่
第3節 キャピタル・エフィシェンシーとレバレッジ制約の克服
การใช้ leverage ในการกระจายความเสี่ยงอาจจำเป็น แต่หลายสถาบันมีข้อจำกัด แม้จะมีข้อจำกัด นักลงทุนสามารถใช้แนวคิด capital efficiency เพื่อเพิ่มผลรวมการกระจายของพอร์ตผ่าน private equity, hedge funds และ portable alpha
第4節 多資産モンテカルロVaRにおける金利スワップの統合
การรวม interest rate swaps เข้ากับ Monte Carlo VaR ของพอร์ตหลายสินทรัพย์ต้องคำนึงถึงต้นทุนการคำนวณ วิธี pragmatic คือการจำลอง shock ของ par swap rate (Δbps) และประเมินมูลค่าทรัพย์สินด้วย DV01 เพื่อให้ได้ความละเอียดใกล้ Full Revaluation โดยใช้เครื่องมืออย่าง Excel
第5節 普遍的ポートフォリオ（Cover's Universal Portfolio）の実証
Universal Portfolio เป็นอัลกอริทึมที่ไม่กำหนดแบบจำลองตลาด แต่คำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของพอร์ตที่ดีที่สุดในอดีต งานวิจัยเปรียบเทียบกับ MPT และพบว่า Universal Portfolio มีความทนทานต่อความผิดพลาดในการประเมิน covariance มากกว่า แต่การใช้งานจริงจำเป็นต้องปรับลดต้นทุนการ Rebalance เพื่อรักษาความสามารถในการสร้างผลตอบแทนสุทธิ
第9章 構造化要約
ビュー-フュージョン ตามแนวคิด Bayesian ทำให้ไม่แน่นอนของ Black-Litterman สมบูรณ์แบบมากขึ้น
โมเดลที่รวมต้นทุนการค้าและสัญญาณแบบ dynamic ช่วยให้การตัดสินใจในการดำเนินการซื้อขายดีขึ้น
Capital Efficiency ทำให้ leveraging อยู่ภายใต้ข้อจำกัดแต่ยังสามารถกระจายความเสี่ยงได้สูง
DV01 สำหรับการรวม swap เข้ากับ VaR ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารความเสี่ยง
Universal Portfolio ถูกมองว่าเป็นทางเลือกที่ทนทานต่อการประมาณค่า
第10章 中央銀行のデジタル変革と未来
第1節 デジタル・ユーロの設計とプライバシーの保護
ECB กำลังเร่งเตรียมการสำหรับการแนะนำดิจิทัลยูโรในฐานะเงินสดเสมือนจริงที่ตอบโจทย์ความสะดวกสบายและความเป็นส่วนตัวสูงสุด เพื่อให้สอดคล้องกับการใช้งานทั้งออนไลน์และออฟไลน์ ซึ่งมีการศึกษาเพื่อให้ความเป็นนิรนามในการชำระเงินด้วยมูลค่าต่ำ และมุ่งให้ยูโรเป็นทรัพย์สินสาธารณะที่ประชาชนทั่วไปใช้ได้ ช่องทาง governance และ engagement กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียถูกสร้างความโปร่งใส เพื่อรักษาความเชื่อมั่นในเงินสกุลนี้
第2節 支払いシステムの近代化：RTGS RenewalとFedNow
โครงสร้างพื้นฐานการชำระเงินแบบดั้งเดิมได้รับการปรับปรุง พัฒนา RTGS ของ Bank of England เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานการชำระเงินที่ยืดหยุ่นและมั่นคง และ FedNow ของ FRB เพื่อให้บริการโอนเงินแบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง 7 วันต่อสัปดาห์ ทั้งหมดนี้เพื่อยกระดับประสิทธิภาพทางการเงินในสหรัฐฯ
第3節 安定貨幣（ステーブルコイン）が国際金融システムに与える影響
Stablecoins ที่มีการสนับสนุนด้วยดอลลาร์มีบทบาทเป็นสภาพคล่องระหว่างประเทศ ซึ่งส่วนหนึ่งจะขยาย footprint ของดอลลาร์และลดผลกระทบต่ออัตราผลตอบแทนที่รัดกุมของสหรัฐฯ แต่จะเสริมสร้างการเชื่อมโยงกับการเงินภายในประเทศและผลกระทบต่อ policy transmission
第4節 トークン化と分散型台帳技術（DLT）の活用可能性
การ Tokenization และ DLT สามารถเปลี่ยนแปลงโครงสร้างตลาดการเงินได้อย่างมาก ECB และ Bank of England กำลังทดสอบและพัฒนาโครงการ เช่น Appia, Pontes, DSS เพื่อชุดการควบคุม แพลตฟอร์มนี้มุ่งให้ smart contracts ทำงานอัตโนมัติและเสริมความโปร่งใสในการบริหารสินทรัพย์
第5節 中央銀行におけるAI活用の倫理と透明性
AI ถูกนำมาใช้ในงานพยากรณ์และวิเคราะห์ข้อมูลในธนาคารกลาง แต่ต้องมีความโปร่งใสและความรับผิดชอบทางจริยธรรม ธนาคารกลางต้องมั่นใจว่า AI สามารถอธิบายเหตุผลการตัดสินใจได้และสื่อสารกับประชาชนอย่างโปร่งใส การใช้ AI ในการสื่อสารนโยบายต้องลดการแพร่ข้อมูลผิดและรักษาความเสมอภาคทางสังคม
第10章 構造化要約
ดิจิทัลยูโรถูกออกแบบให้เป็นเงินสดเสมือนจริงที่เสริมการใช้งานและความเป็นส่วนตัว ได้ข้อดีในการชำระเงิน
RTGS Renewal และ FedNow ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความมั่นคงของระบบการชำระเงินระดับโลก
Stablecoin สร้างเส้นทางสินทรัพย์ปลอดภัยใหม่แต่ทำให้ช่องทางการส่งผ่านนโยบายซับซ้อนขึ้น
การ Tokenize และการใช้งาน DLT อาจเพิ่มประสิทธิภาพและความโปร่งใสของตลาดชำระเงิน
การใช้งาน AI ในธนาคารกลางต้องมีความแม่นยำควบคู่ไปกับความรับผิดชอบสาธารณะและจริยธรรม
主な参考文献・引用元
European Central Bank, "ECB Statistics" (https://www.ecb.europa.eu/stats/html/index.en.html)
European Central Bank, "Research at the ECB" (https://www.ecb.europa.eu/pub/research/html/index.en.html)
European Central Bank, "Working Paper Series No. 3176: Environmental score and bond pricing"
European Central Bank, "Working Paper Series No. 3175: Understanding the inflation–output relationship"
European Central Bank, "Working Paper Series No. 3174: Private money and public debt"
European Central Bank, "Economic Bulletin Issue 8, 2025"
Bank of England, "Monetary Policy Summary and Minutes, December 2025"
Bank of England, "Financial Policy Committee Record, December 2025"
Bank of England, "RTGS Renewal Programme"
Board of Governors of the Federal Reserve System, "FedNow Service"
Board of Governors of the Federal Reserve System, "Review of Monetary Policy Strategy, Tools, and Communications"
AQR Capital Management, LLC, "Research: Alternative Thinking - Hold the Dip"
AQR Capital Management, LLC, "Research: Rebuffed - An Empirical Review of Buffer Funds"
Oxford Man Institute of Quantitative Finance, "Papers: Deep Learning for Options Trading"
Oxford Man Institute of Quantitative Finance, "Papers: Detecting Lead-Lag Relationships in Stock Returns"
Oxford Man Institute of Quantitative Finance, "Papers: Momentum Transformer"
QuantConnect, "Open-Source Algorithmic Trading Engine: LEAN"
Quantitative Finance (arXiv), "Computational Finance (q-fin.CP) and Mathematical Finance (q-fin.MF) categories"
× ![]()