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ソーシャルメディアの話題とホークスモデルによる暗号資産リターンの分析

記事 arXiv papers · 著者: Ross C. Phillips et al.
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サマリー

この研究は、暗号資産に関するソーシャルメディア上の議論の時期や話題が、その後の価格動向と関連するかを調べています。ソーシャルメディアコミュニティの投稿に動的トピックモデリングを適用し、ホークスモデルを用いて話題の出現と暗号資産価格の相互作用を分析します。この手法は、特定のリターンパターンに先行する可能性のある話題の特定を目的としています。

報告された関連性には、リスクや投資に関する話題と取引に関する話題が価格下落に先行すること、大きな価格変動についての議論がボラティリティに先行すること、技術系コミュニティで暗号資産の本質的価値が議論された後に価格が上昇することが含まれます。こうした結果は、取引システムやアラートシステムへの活用の可能性を示しますが、文書には標本の構成、対象資産、予測精度、標本外検証の報告がありません。記述された関係は相関であり、それだけで因果効果や執行コスト控除後に利益を生むシグナルの証拠と解釈すべきではありません。

主なアイデア

  • 動的トピックモデリングを用いて、暗号資産関連のソーシャルメディアで話題が現れる時期を追跡します。
  • ホークスモデルで、話題の動向と暗号資産の価格事象との相互作用を推定します。
  • 一部の話題は、価格下落、ボラティリティ、または価格上昇に先行すると報告されています。
  • 観察された関係は監視システムや信号システムに活用できる可能性がありますが、予測性能は定量化されていません。
  • この文書は因果関係や取引の収益性を立証していません。

タグ

暗号資産センチメント機械学習ボラティリティ
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# 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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