暗号資産・ブロックチェーン · 2026年10月29日（木）

ビットコイン、イーサリアム、ステーブルコイン、DeFi、スマートコントラクト、スケーリングとコンセンサス。

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arXiv cs.LG · q-fin.PM · q-fin.ST

Sparse Autoencoders as Implicit Diversification Regularisers for Cross-Sectional Cryptocurrency Returns

説明暗号資産の横断的リターンにおける暗黙の分散化正則化としてのスパースオートエンコーダ

要約本論文は、スパースオートエンコーダ（SAE）を用いて多数の暗号資産の日次リターンを、わずかな活性特徴のみで表現する手法を検討しています。時系列順の評価において、SAEを一般的なベンチマークと比較し、SAEポートフォリオのボラティリティが低く、選択された資産間の相関が低いことを示しています。一方で、リスク調整後リターンでは単純な逆張り戦略を上回らず、因子の同一性は学習の実行ごとに安定していないとしています。

Weijia Han, Lisha Qu

arXiv cs.CR · cs.DC · cs.LG

DICE: Decentralized Incentive-driven Federated Learning for Efficient & Scalable Customization of Pretrained Models in Web3

説明DICE：Web3における事前学習モデルの効率的かつスケーラブルなカスタマイズのための分散型インセンティブ駆動連合学習

要約本論文は、Web3参加者の間で大規模な事前学習モデルをカスタマイズするためのブロックチェーン連合学習アルゴリズムDICEを提案する。動的漸進学習とモデルスライス検証により、完全なモデルを展開できない参加者も加われるようにし、木構造の委員会合意プロトコルと効率重視のインセンティブ方式により、より多くのデータ保有者への拡張を可能にする。著者らは、視覚・言語モデルでの理論解析と大規模実験により、効率性、有効性、安全性を示したとしている。

Hong Lin, Zhongle Xie, Lidan Shou ほか