Agentes de sentimiento en Reddit para trading de criptomonedas de alta frecuencia

Resumen

PulseReddit combina debates a gran escala de Reddit con estadísticas de alta frecuencia del mercado de criptomonedas para estudiar si la información social puede contribuir al trading a corto plazo. El artículo evalúa sistemas multiagente basados en LLM que incorporan estos datos y compara su rendimiento con el de métodos de referencia tradicionales.

Los experimentos presentados encuentran mejores resultados de trading para los sistemas que incorporan sentimiento, especialmente en mercados alcistas, y describen su adaptación a distintos regímenes de mercado. El estudio también examina las compensaciones entre el rendimiento y la eficiencia de los modelos para orientar su elección. La descripción proporcionada no especifica cómo se construyó el conjunto de datos, los activos, los periodos de evaluación, los costes ni los resultados numéricos, por lo que este texto no permite evaluar las afirmaciones con mayor precisión.

Ideas clave

• El conjunto de datos combina debates de Reddit con estadísticas de alta frecuencia del mercado de criptomonedas.
• Los sistemas multiagente basados en LLM utilizan datos sociales para estudiar el rendimiento del trading a corto plazo.
• La ventaja presentada es mayor en mercados alcistas; también se examina la adaptabilidad a distintos regímenes.
• La elección del modelo implica una compensación entre el rendimiento del trading y la eficiencia computacional.

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# 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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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.