LandPrimeのニューラル・スプレッド予測モデル（Neural Spread Forecasting）について

以下では、**ニューラル・スプレッド予測モデル（Neural Spread Forecasting）**について、
クオンツ実務の観点から体系的かつ深く解説します。
（AI × スプレッド予測モデルの総称であり、特定の固有名ではありません。）

🧠 1. Neural Spread Forecasting とは？

スプレッド（価格差）をニューラルネットワークで予測する手法の総称です。

対象となるスプレッドは広義で、例えば：

ペアトレードの価格差（A－βB）
現物－先物スプレッド
ETF－原資産スプレッド
マルチアセットのクロススプレッド
ボラティリティ・スプレッド（IV差、Term Structure 差など）
金利・クレジットスプレッド

これらの 将来の値（方向・平均回帰・拡大）をニューラルネットで予測するという考え方です。

🎯 2. 目的：何を予測するモデルなのか

ニューラル・スプレッド予測の目的は以下の3つに分かれます。

（1）スプレッドの方向予測

収束するのか
拡散するのか

ペアトレードや裁定トレードで最も重要。

（2）スプレッドの次時点の値（回帰）

例：

次の5分間でスプレッドが +0.15% 増える確率は？

モデル出力例：

ΔSpread（差分）
Z-score の変化
スプレッドの平均回帰速度

（3）“回帰性”そのものの予測

統計裁定（StatArb）では、スプレッドが「平均回帰する」という仮説が必要。

ニューラルでは：

今回のスプレッドは平均回帰性が強いのか？
それともトレンド化するのか？

を見極める役割を持つ。

🔧 3. どんなニューラルネットを使うのか？（モデル構造）

スプレッドには時系列性と相関構造が重要なので、主に以下が使われます：

📌 ① LSTM / GRU（RNN 系）

伝統的で最も実務で使われている。

理由：

スプレッドの平均回帰・トレンド性は“時系列的文脈”が重要
LSTMの長期記憶が役に立つ

📌 ② Temporal CNN / Dilated CNN（TCN）

高速で安定し、HFT/短期スプレッド予測で良く機能。

📌 ③ Transformer (Time Series Transformer)

近年増加。

理由

マルチアセットを同時に扱える（多次元時系列に強い）
Attention により非線形依存を学習できる
大規模スプレッドネットワークに向いている

📌 ④ Graph Neural Network（GNN） for Spread

スプレッド＝“二つの資産の関係”なので、
市場全体をグラフ構造として扱う発想。

例：

銘柄間の相関ネットワーク
セクター間のスプレッド構造
BTC–ETH–SOL–XRP の相関グラフ

📌 ⑤ Hybrid モデル（GARCH × NN）

ボラティリティやレジームを GARCH/HSMM で推定し、
その出力を NN に渡す。

spread(t+1) = NN(features, vol_regime, correlation_regime)

🧩 4. 入力特徴量（Feature）

Neural Spread は「特徴量設計」を間違えると機能しません。

主な特徴量は以下です：

📌 ① スプレッドそのもの

Spread(t)
ΔSpread
Spread の z-score
Spread の HPフィルタ成分

📌 ② 2銘柄（または多銘柄）の個別データ

Price, Return
Volume
VWAP
Orderbook
Imbalance（買い/売りバランス）

📌 ③ ボラティリティ要素

Realized Vol
IV（オプション市場があるなら）
GARCH ボラ
Spread ボラ
Cross Asset ボラ

📌 ④ 相関 / コインテグレーション

rolling correlation
Johansen cointegration statistic
β（ヘッジ比率）の時系列
Rotated spread（PCA）

📌 ⑤ マーケット状態（Regime Features）

市場が「トレンド」か「レンジ」か
流動性の増減
板の厚み
Event フラグ（FOMC, 雇用統計など）

📈 5. モデルのアウトプット（何を予測するか）

Neural Spread Forecasting では出力形式が戦略ごとに異なる。

✔️ ① 次時点スプレッド予測（回帰）

$\hat{S}_{t+1} = f_{\theta}(X_t)$ S^t+1=fθ(Xt)

✔️ ② スプレッド方向（二値分類）

収束か？
拡大か？

✔️ ③ 平均回帰速度（half-life）

実務で非常に重要。

✔️ ④ スプレッドのトレードシグナル

Long spread / Short spread
No trade

✔️ ⑤ スプレッドの“変動確率分布”

（Quantile Regression / Diffusion Model）

🔍 6. 実務での典型戦略

🎯 Case 1：ペアトレードの強化

従来：

スプレッドが±2σでエントリー
→ 時に騙される

ニューラル導入：

「今回は本当に回帰するか？」をモデルで判定
ペアの“壊れやすさ”も学習する

🎯 Case 2：HFT 的スプレッド剥ぎ取り

Momentum Burst や板の歪みを NN で予測し
高速で剥ぎ取る戦略との組み合わせ。

🎯 Case 3：ボラティリティ・スプレッド予測

例：

短期 IV と長期 IV のスプレッド
ATM vs OTM のスプレッド
BTC オプション vs ETH オプション

🎯 Case 4：Multi-Asset Arbitrage（多資産裁定）

Transformer や GNN が活躍。

⚠ 7. リスク＆注意点

過学習（特に非定常時系列では致命的）
レジームシフトに弱い
“予測は当たるが儲からない”（コストで死ぬ）
データスヌーピングバイアス
リアルタイムではレイテンシーが支配的

📘 8. 結論：Neural Spread Forecasting は何か？

まとめると：

スプレッド構造（価格差・ボラ差・相関差など）の未来を
ニューラルネットで非線形予測し、
裁定・平均回帰・トレンド戦略に活用する技術体系

である。

このアプローチは：

統計裁定（StatArb）の強化
AI × ペアトレード
AI × 裁定取引
AI × マルチアセット分析

の中核的手法になりつつある。