استخدام وكلاء مشاعر ريديت للتداول عالي التردد بالعملات المشفرة
الملخص
يوائم PulseReddit مناقشات ريديت واسعة النطاق مع إحصاءات سوق العملات المشفرة عالية التردد لدراسة ما إذا كانت المعلومات الاجتماعية تدعم التداول قصير الأجل. ويقيّم البحث أنظمة متعددة الوكلاء قائمة على LLM وتدمج هذه البيانات، ويقارن أداءها بخطوط أساس تقليدية.
تُظهر التجارب المعلنة نتائج تداول أفضل للأنظمة المعززة بتحليل المشاعر، ولا سيما في الأسواق الصاعدة، وتشير إلى تكيفها عبر أنظمة السوق. وتدرس الدراسة أيضًا المفاضلات بين أداء النموذج وكفاءته للاستدلال منها في اختيار النموذج. ولا يحدد الوصف المقدم تفاصيل إنشاء مجموعة البيانات أو الأصول أو فترات التقييم أو التكاليف أو النتائج العددية؛ لذا لا يمكن تقييم الادعاءات بدقة أكبر من هذا النص وحده.
الأفكار الرئيسية
- تجمع مجموعة البيانات بين بيانات مناقشات ريديت وإحصاءات سوق العملات المشفرة عالية التردد.
- تستخدم أنظمة متعددة الوكلاء قائمة على LLM البيانات الاجتماعية لدراسة أداء التداول قصير الأجل.
- تكون الميزة المعلنة أقوى في الأسواق الصاعدة، مع دراسة القدرة على التكيف عبر الأنظمة أيضًا.
- ينطوي اختيار النموذج على مفاضلة بين أداء التداول والكفاءة الحسابية.
الوسوم
النص الكامل
# PulseReddit: A Novel Reddit Dataset for Benchmarking MAS in High-Frequency Cryptocurrency Trading
# PulseReddit: A Novel Reddit Dataset for Benchmarking MAS in High-Frequency Cryptocurrency Trading
High-Frequency Trading (HFT) is pivotal in cryptocurrency markets, demanding rapid decision-making. Social media platforms like Reddit offer valuable, yet underexplored, information for such high-frequency, short-term trading. This paper introduces \textbf{PulseReddit}, a novel dataset that is the first to align large-scale Reddit discussion data with high-frequency cryptocurrency market statistics for short-term trading analysis. We conduct an extensive empirical study using Large Language Model (LLM)-based Multi-Agent Systems (MAS) to investigate the impact of social sentiment from PulseReddit on trading performance. Our experiments conclude that MAS augmented with PulseReddit data achieve superior trading outcomes compared to traditional baselines, particularly in bull markets, and demonstrate robust adaptability across different market regimes. Furthermore, our research provides conclusive insights into the performance-efficiency trade-offs of different LLMs, detailing significant considerations for practical model selection in HFT applications. PulseReddit and our findings establish a foundation for advanced MAS research in HFT, demonstrating the tangible benefits of integrating social media.يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0
أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.