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बाज़ार डेटा और भावना से बिटकॉइन की निहित अस्थिरता का पूर्वानुमान

लेख arXiv papers · लेखक: Faizaan Pervaiz et al.
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सारांश

यह शोधपत्र जाँचता है कि हाल के बाज़ार व्यवहार और वैकल्पिक डेटा से पाँच मिनट के पूर्वानुमान क्षितिज पर बिटकॉइन की निहित अस्थिरता का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है या नहीं। इसका मॉडल पिछली बिटकॉइन सूचकांक कीमतों और अस्थिरता के उतार-चढ़ाव का उपयोग करता है, जिससे मूल्य जानकारी और अस्थिरता मोमेंटम दोनों शामिल होते हैं। यह भावना और सहभागिता के माप, जिनमें Google Trends भी शामिल है, जोड़कर जाँचता है कि क्या ध्यान से जुड़े संकेत बाद की निहित अस्थिरता के बारे में जानकारी देते हैं।

रिपोर्ट किया गया नतीजा सीमित पूर्वानुमेयता का है; बाज़ार अक्सर Google Trends संकेतों पर कई घंटे बाद प्रतिक्रिया देते हैं। इससे संकेत मिलता है कि ऑनलाइन ध्यान और बाज़ार अस्थिरता के बीच संबंध तत्काल प्रतिक्रिया के बजाय विलंब से हो सकता है। दस्तावेज़ पद्धति और मुख्य नतीजे का संक्षिप्त विवरण देता है, पर इसमें मॉडल विनिर्देश, नमूना अवधि, सत्यापन रूपरेखा, मात्रात्मक प्रदर्शन माप या ट्रेडिंग मूल्यांकन नहीं है। इसलिए यह नतीजा स्थापित नहीं करता कि संकेत लाभदायक हैं या देखा गया पूर्वानुमान संबंध अलग-अलग अवधियों और बाज़ार स्थितियों में बना रहेगा।

मुख्य विचार

  • बताया गया है कि पाँच मिनट की अवधि पर बिटकॉइन की निहित अस्थिरता का सीमित पूर्वानुमान लगाया जा सकता है।
  • मॉडल पिछली बिटकॉइन कीमतों और अस्थिरता के उतार-चढ़ाव का उपयोग करता है, जिसमें अस्थिरता मोमेंटम भी शामिल है।
  • Google Trends और भावना या सहभागिता से जुड़े अन्य डेटा वैकल्पिक पूर्वानुमान संकेतकों के रूप में शामिल हैं।
  • रिपोर्ट के अनुसार, Google Trends पर बाज़ार की प्रतिक्रिया अक्सर कई घंटे बाद आती है।
  • संक्षिप्त विवरण में सत्यापन की जानकारी या ट्रेडिंग लाभप्रदता का साक्ष्य नहीं है।

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क्रिप्टोअस्थिरताबाज़ार भावनासांख्यिकी
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# Fear and Volatility in Digital Assets


# Fear and Volatility in Digital Assets









We show Bitcoin implied volatility on a 5 minute time horizon is modestly predictable from price, volatility momentum and alternative data including sentiment and engagement. Lagged Bitcoin index price and volatility movements contribute to the model alongside Google Trends with markets responding often several hours later. The code and datasets used in this paper can be found at https://github.com/Globe-Research/bitfear.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।