I. 序論と問題設定
1.1 研究動機
金融市場における株価の振る舞いは、個々の変数が単独で作用するのではなく、時間の経過とともに不規則に発生するイベント系列を反映している。これには以下が含まれる：
- 企業のファンダメンタルイベント
- 戦略ベースのシグナル
- 取引行動指標
- 量的緩和（QE）、量的引き締め（QT）、危機、政策ショックなどのマクロ経済イベント
本研究の中心的仮説は以下の通りである：
株価の正確な方向予測は達成困難かもしれないが、特定のイベントパターンの蓄積は、
適切な文脈条件（マクロレジーム）の下で、その後の価格トレンドと相関する可能性がある。
研究の目的は実用的な価格予測ではなく、イベント系列の構造的パターンが特定のケースにおいてトレンドレベルの関係を説明できるかどうかを調査することである。
1.2 データモデルと記法
市場が資産の集合を含むとする
$$\mathcal{A} = \{a_1, a_2, \dots, a_M\}$$
任意の資産 $a \in \mathcal{A}$ に対して、時間区間 $[0,T]$ 上のイベント集合を系列として定義する
$$\mathcal{S}^a = \{(t_i^a, x_i^a)\}_{i=1}^{N_a}$$
ここで
- $t_i^a \in \mathbb{R}^+$ = イベントのタイムスタンプ
- $x_i^a$ = イベント記述子
- 系列は均一な時間間隔を持つ必要はない（非同期 / スパース）
2つのカテゴリのイベントを定義する：
$$x_i^a \in \underbrace{\mathcal{X}_{asset}}_{\text{資産レベルイベント}} \cup \underbrace{\mathcal{X}_{macro}}_{\text{マクロレベルイベント}}$$
全てのイベントは単一の系列に統合され、時系列順に並べられる
$$t_1^a \le t_2^a \le \cdots \le t_{N_a}^a$$
1.3 共有トークンとしてのマクロイベント
マクロ経済イベントの集合（全資産で共有）があるとする
$$\mathcal{M} = \{(t_j^{macro}, m_j)\}_{j=1}^{K}$$
資産 $a$ の系列を構築する際：
$$\tilde{\mathcal{S}}^a = \text{merge-sort}(\mathcal{S}^a, \mathcal{M})$$
これは以下を意味する：
- マクロイベントは同じ系列にインターリーブされる
- 資産イベントとは異なるタイプ識別子を持つ
- 構造的文脈トークンとして機能する
これにより、モデルは統一された系列内でミクロレベルのイベント系列とマクロレベルの文脈の間の関係を学習できる。
1.4 結果イベントの定義
株価から導出される結果関数を定義する
$$y^a = g(P^a(t))$$
例えば
$$y^a = \begin{cases}
1, & \text{if } [t,t+\Delta] \text{ 上のリターン} \ge \tau_{up}\\
-1, & \text{if } [t,t+\Delta] \text{ 上のリターン} \le \tau_{down}\\
0, & \text{その他}
\end{cases}$$
これは以下を意味する：
- 正確な価格を予測しようとしない
- 代わりに、結果イベント（価格変動イベント）を離散的なスパースシグナルとして定義する
モデルの目的は全ての価格変動を予測することではなく、特定の先行イベント系列が $y^a$ と相関する傾向があるかどうかを調べることである。
1.5 学習目的
イベントから埋め込みへの変換を定義する
$$e_i = f_{\theta}(x_i, \Delta t_i)$$
そして系列モデル
$$h = F_{\Theta}(e_1,\dots,e_n)$$
モデルは以下を推定する
$$\hat{p}(y^a \mid \tilde{\mathcal{S}}^a)$$
学習目的は表現を学習すること
$$\Theta^* = \arg\min_{\Theta} \mathcal{L}(y^a, \hat{p}(y^a \mid \tilde{\mathcal{S}}^a))$$
意味のあるパターンは個々の変数からではなく、ミクロイベントとマクロイベントの相互作用から現れるという仮説の下で。
1.6 研究の焦点（予測システムではない）
本研究は以下に焦点を当てる
- 学習された表現が「イベントベースのパターンのシグナル」を示すかどうかを判定する
- 市場レジームの文脈の下で
- 全体訓練 → 時代別分析のフレームワークを通じて
目標は直接的にトレーディングモデルを構築することではなく、構造的イベント系列が統計的価値を持つかどうかを探索することである。