Kryptowährungsrenditen mit Social-Media-Themen und Hawkes-Modellen untersuchen

Zusammenfassung

Diese Studie untersucht, ob Zeitpunkt und Inhalt von Diskussionen über Kryptowährungen in sozialen Medien mit dem späteren Kursverhalten zusammenhängen. Sie wendet dynamische Themenmodellierung auf die Kommunikation in sozialen Mediengemeinschaften an und nutzt dann ein Hawkes-Modell, um Wechselwirkungen zwischen dem Auftreten von Themen und Kryptowährungspreisen zu untersuchen. Der Ansatz soll Themen identifizieren, die bestimmten Renditemustern vorausgehen könnten.

Zu den berichteten Zusammenhängen gehören Diskussionen über Risiko und Investitionen im Vergleich zum Trading, die Kursrückgängen vorausgehen, Gespräche über erhebliche Kursbewegungen, die Volatilität vorausgehen, sowie Diskussionen technischer Communities über den fundamentalen Wert von Kryptowährungen, die Kursanstiegen vorausgehen. Diese Ergebnisse deuten auf mögliche Eingaben für Handels- oder Alarmsysteme hin; das Dokument nennt jedoch weder die Stichprobenbildung noch die Vermögenswerte, Prognosegenauigkeit oder außerstichprobliche Tests. Bei den berichteten Beziehungen handelt es sich um Zusammenhänge; sie sollten für sich genommen weder als kausale Wirkungen noch als Beleg für ein nach Ausführungskosten profitables Signal verstanden werden.

Kernaussagen

• Dynamische Themenmodellierung erfasst den zeitlichen Verlauf von Themen in sozialen Medien zu Kryptowährungen.
• Ein Hawkes-Modell schätzt Wechselwirkungen zwischen Themenaktivität und Kursereignissen bei Kryptowährungen.
• Den Berichten zufolge gehen einige Themen Kursrückgängen, Volatilität oder Kursanstiegen voraus.
• Die beobachteten Zusammenhänge könnten Überwachungs- oder Signalsysteme unterstützen; die Prognoseleistung wird jedoch nicht quantifiziert.
• Das Dokument belegt weder Kausalität noch Profitabilität im Handel.

Schlagwörter

# Mutual-Excitation of Cryptocurrency Market Returns and Social Media Topics


# Mutual-Excitation of Cryptocurrency Market Returns and Social Media Topics









Cryptocurrencies have recently experienced a new wave of price volatility and interest; activity within social media communities relating to cryptocurrencies has increased significantly. There is currently limited documented knowledge of factors which could indicate future price movements. This paper aims to decipher relationships between cryptocurrency price changes and topic discussion on social media to provide, among other things, an understanding of which topics are indicative of future price movements. To achieve this a well-known dynamic topic modelling approach is applied to social media communication to retrieve information about the temporal occurrence of various topics. A Hawkes model is then applied to find interactions between topics and cryptocurrency prices. The results show particular topics tend to precede certain types of price movements, for example the discussion of 'risk and investment vs trading' being indicative of price falls, the discussion of 'substantial price movements' being indicative of volatility, and the discussion of 'fundamental cryptocurrency value' by technical communities being indicative of price rises. The knowledge of topic relationships gained here could be built into a real-time system, providing trading or alerting signals.

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