Étudier les rendements crypto avec les thèmes des réseaux sociaux et les modèles de Hawkes

Résumé

Cette étude examine si le moment et le sujet des discussions sur les cryptomonnaies dans les médias sociaux sont liés au comportement ultérieur des prix. Elle applique une modélisation dynamique des thèmes aux échanges dans des communautés en ligne, puis utilise un modèle de Hawkes pour étudier les interactions entre l’apparition des thèmes et les prix des cryptomonnaies. L’approche vise à repérer les thèmes susceptibles de précéder certains profils de rendement.

Les associations rapportées comprennent des discussions sur le risque et l’investissement plutôt que sur le trading précédant des baisses de prix, des échanges sur d’importants mouvements de prix précédant la volatilité, et des discussions de communautés techniques sur la valeur fondamentale des cryptomonnaies précédant des hausses. Ces résultats suggèrent des données d’entrée possibles pour des systèmes de trading ou d’alerte, mais le document ne précise ni la construction de l’échantillon, ni les actifs, ni la précision prédictive, ni les tests hors échantillon. Les relations indiquées sont des associations et ne doivent pas, à elles seules, être interprétées comme des effets causaux ou comme la preuve d’un signal rentable après les coûts d’exécution.

Idées clés

• La modélisation dynamique des thèmes sert à suivre le moment où apparaissent les sujets dans les médias sociaux consacrés aux cryptomonnaies.
• Un modèle de Hawkes estime les interactions entre l’activité des thèmes et les événements de prix des cryptomonnaies.
• Selon les résultats rapportés, certains thèmes précèdent des baisses de prix, de la volatilité ou des hausses.
• Les relations observées pourraient alimenter des systèmes de surveillance ou de signaux, mais leurs performances prédictives ne sont pas quantifiées.
• Le document n’établit ni causalité ni rentabilité en trading.

Étiquettes

# 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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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.