アテンション機構で読み解く、暗号資産のボラティリティ局面の変化
アテンション機構を備えたモデルは、従来の再帰型ニューラルネットワークよりも早く、価格の「局面」の切り替わりをとらえられることが分かってきました。その仕組みと、実際のリスク管理にどう生かせるのかを解説します。
コラム
マーケットを内側から読み解く
Kaserutoのリサーチデスクが、相場で活用される機械学習モデルから暗号資産（仮想通貨）を取り巻く制度の動き、ブロックチェーン基盤の最新動向まで、定期的に分析をお届けします。
最新の記事
暗号資産は金融商品取引法の対象へ？制度見直しの議論と個人投資家への影響
暗号資産を資金決済法から金融商品取引法の枠組みへ移すかどうか、制度見直しの議論が進んでいます。現在検討されている主な論点と、個人投資家にとって何が変わりうるのか、その動向を解説します。
日本語ニュースの自然言語処理は、マーケットアラートをどう変えるか
言語モデルが日本語のニュースやSNSの投稿を読み取り、相場の変化につながる兆しを早い段階で知らせる仕組みが広がりつつあります。日本語ならではの解析の難しさと、精度を高めるための工夫をご紹介します。
半減期後のビットコイン：オンチェーン指標で市場の体温を測る
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下落相場でこそ問われる、アルゴリズムの規律
相場が急落すると、人の判断は恐怖や焦りに大きく左右されがちです。あらかじめ決めたルールを守り続けるアルゴリズムが、なぜ下落局面で真価を発揮するのかを掘り下げます。
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現行制度では個人の暗号資産の売却益は原則として雑所得に区分されますが、株式などと同じ申告分離課税の対象とする見直しの議論が進んでいます。議論の動向を解説するとともに、取引履歴の整理など今から始められる準備をまとめました。
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強化学習のモデルは、市場のボラティリティとあらかじめ設定したリスクの上限に応じて、ポジションの大きさを柔軟に調整します。その考え方と、過度なリスクを避けるための制約の置き方を解説します。
円建てステーブルコインの登場と、デジタル決済のこれから
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人の監視に頼らない、価格操作の自動検知
クラスタリングなどの機械学習の手法を使うと、急な値動きの前に見られる見せかけの売買（ウォッシュトレード）のような不自然な取引パターンを自動で見つけ出せます。人の目だけに頼らない監視の仕組みと、その限界について解説します。
DeFiプロトコルのリスクをどう評価するか
分散型金融（DeFi）の高い利回りの裏側には、スマートコントラクトの脆弱性や制度面の不確実性といったリスクが潜んでいます。プロトコルを評価する際に押さえておきたい確認ポイントを整理します。