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Redditセンチメントを使った高頻度暗号資産取引

記事 arXiv papers · 著者: Qiuhan Han et al.
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サマリー

PulseRedditは、大規模なReddit上の議論と高頻度の暗号資産市場統計を対応づけ、ソーシャル情報が短期取引に役立つかを調べます。本論文は、このデータを取り込むLLMベースのマルチエージェントシステムを評価し、その性能を従来のベースラインと比較します。

報告された実験では、センチメントを加えたシステムでより良好な取引結果が得られたとされ、特に強気相場でその傾向が見られました。また、市場レジームをまたぐ適応についても説明しています。モデル選択に役立てるため、性能と効率のトレードオフも検討しています。提示された説明にはデータセットの構築方法、対象資産、評価期間、コスト、数値結果がないため、この文章だけでは主張を詳しく評価できません。

主なアイデア

  • Redditの議論データを高頻度の暗号資産市場統計と組み合わせます。
  • LLMベースのマルチエージェントシステムで、ソーシャルデータが短期取引の性能に役立つかを調べます。
  • 報告された優位性は強気相場で特に大きく、市場レジームをまたぐ適応も検討されています。
  • モデル選択では、取引性能と計算効率のトレードオフを考慮します。

タグ

暗号資産高頻度取引センチメント機械学習
全文
# 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.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

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。