Reddit-Sentiment mit Agenten für hochfrequentes Krypto-Trading nutzen

Zusammenfassung

PulseReddit verknüpft umfangreiche Reddit-Diskussionen mit hochfrequenten Kryptowährungsmarktdaten, um zu untersuchen, ob soziale Informationen kurzfristiges Trading unterstützen können. Das Paper wertet LLM-basierte Multi-Agenten-Systeme aus, die diese Daten einbeziehen, und vergleicht ihre Leistung mit herkömmlichen Baselines.

Die berichteten Experimente zeigen bessere Handelsergebnisse für Systeme, die um Sentimentdaten ergänzt wurden, besonders in Bullenmärkten, und beschreiben eine Anpassung an verschiedene Marktregime. Die Studie untersucht außerdem Zielkonflikte zwischen Modellleistung und Effizienz, um die Modellauswahl zu unterstützen. Die vorliegende Beschreibung nennt weder Einzelheiten zur Datensatzkonstruktion noch Assets, Auswertungszeiträume, Kosten oder numerische Ergebnisse. Daher lassen sich die Aussagen allein anhand dieses Textes nicht genauer beurteilen.

Kernaussagen

• Der Datensatz verknüpft Reddit-Diskussionen mit hochfrequenten Kryptowährungsmarktdaten.
• LLM-basierte Multi-Agenten-Systeme nutzen die sozialen Daten, um die kurzfristige Handelsleistung zu untersuchen.
• Der berichtete Vorteil ist in Bullenmärkten am stärksten; außerdem wird die Anpassung an verschiedene Marktregime untersucht.
• Bei der Modellauswahl muss zwischen Handelsleistung und Recheneffizienz abgewogen werden.

Schlagwörter

# 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.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.