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March 30, 2026
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コピュラモデル:暗号資産ポートフォリオの共同リスクモデリング

コピュラモデル:暗号資産ポートフォリオの共同リスクモデリング
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コピュラモデル——共同リスク分布

相関は分散化を評価する最初のツールですが、暗号資産市場では危険なほど誤解を招きます

なぜ線形相関は暗号資産に不適切か

  1. 非楕円分布。 BTCの日次リターンの尖度は10を超える(正規分布は3)。
  2. 非対称依存性。 下落時は上昇時より相関が高い。
  3. テール依存性。 線形相関では捕捉できない。

コピュラ族とテール依存性

異なるコピュラのテール依存性比較

下側テール 上側テール 用途
ガウス 0 0 分布の本体のみ
Student-t 対称 対称 汎用
クレイトン 0 クラッシュモデリング
ガンベル 0 ラリーモデリング

Vineコピュラ:高次元ソリューション

暗号資産ポートフォリオのVineコピュラ構造

Vineコピュラはd次元コピュラを二変量コピュラのカスケードに分解。各ペアが独自の族とパラメータを持つ。

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Authors

Eugen Soloviov
Eugen Soloviov

Trading-systems engineer

Trading-systems engineer building bots since 2017: cross-exchange arbitrage (connected up to 30 venues), cointegration-based pairs arbitrage across spot and futures, scalping, news and sentiment-driven strategies, trend algorithms, and portfolio management and balancing algorithms. Also builds sub-millisecond order execution, big-data warehouses, backtesting engines, AI agents, and trading interfaces (incl. open-source profitmaker.cc). Stack: JS/TS, Python, Rust/Zig/Go, DevOps, backend, frontend, architecture.

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