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暗号資産関連のTwitterシグナル、報道、価格変動

記事 arXiv papers · 著者: Meysam Alizadeh et al.
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サマリー

暗号資産インフルエンサーや報道機関のTwitter投稿に表れた売買シグナルが、市場価格と関連するかを研究しています。大規模言語モデルで投稿を買いシグナルまたは非買いシグナルに分類し、主要な暗号資産9銘柄の価格と比較しています。集約したシグナルと価格変動のタイミングや関係を調べるため、ベクトル自己回帰、グレンジャー因果性検定、相互相関を用いています。

結果は暗号資産や期間によって異なり、インフルエンサーと報道機関で対象資産の取り上げ方にも違いがあると報告されています。投稿で最も多く取り上げられた3銘柄では、直前24時間の集約シグナルが、少なくとも6時間のラグを伴って価格変動をグレンジャー因果するとされています。これは研究手法の下での時間的な予測上の関連を示すもので、投稿が価格を引き起こす証明でも、シグナルが収益性のある取引を生む証拠でもありません。要約には取引コスト、執行、戦略のバックテストは記載されていません。

主なアイデア

  • 大規模言語モデルで、暗号資産インフルエンサーや報道機関のTwitter投稿を買い・非買いシグナルに分類しています。
  • 検出したシグナルと主要な暗号資産9銘柄の価格を、VAR、グレンジャー因果性、相互相関分析で関連付けています。
  • 結果は資産と期間によって異なります。
  • 投稿で最も多く取り上げられた3銘柄では、直前24時間のシグナルが少なくとも6時間のラグを伴って価格変動をグレンジャー因果しています。
  • 分析ではインフルエンサーと報道機関の取り上げ方の違いを報告していますが、売買の収益性は示していません。

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暗号資産センチメント機械学習統計
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# Exploring Relationships Between Cryptocurrency News Outlets and Influencers' Twitter Activity and Market Prices


# Exploring Relationships Between Cryptocurrency News Outlets and Influencers' Twitter Activity and Market Prices









Academics increasingly acknowledge the predictive power of social media for a wide variety of events and, more specifically, for financial markets. Anecdotal and empirical findings show that cryptocurrencies are among the financial assets that have been affected by news and influencers' activities on Twitter. However, the extent to which Twitter crypto influencer's posts about trading signals and their effect on market prices is mostly unexplored. In this paper, we use LLMs to uncover buy and not-buy signals from influencers and news outlets' Twitter posts and use a VAR analysis with Granger Causality tests and cross-correlation analysis to understand how these trading signals are temporally correlated with the top nine major cryptocurrencies' prices. Overall, the results show a mixed pattern across cryptocurrencies and temporal periods. However, we found that for the top three cryptocurrencies with the highest presence within news and influencer posts, their aggregated LLM-detected trading signal over the preceding 24 hours granger-causes fluctuations in their market prices, exhibiting a lag of at least 6 hours. In addition, the results reveal fundamental differences in how influencers and news outlets cover cryptocurrencies.

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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。