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ツイート内容を用いた暗号資産の短期リターン予測

記事 arXiv papers · 著者: Vahidin Jeleskovic et al.
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サマリー

暗号資産関連団体の公式チャンネルによる情報性の高いツイートが、その後15分間の価格変動と関連するかを調べています。投稿後のリターンと超過リターンを比較し、センチメントの極性に加え、表現やツイート量などメッセージの特徴も考慮しています。情報性の高い投稿後、とくに最初の3分間にリターンが有意に上昇しましたが、測定されたセンチメント自体と価格変動に明確な関係は見られませんでした。

著者らは、調査対象のメッセージ後に価格への悪影響は確認されなかったと報告しています。分析に基づく基本的な売買アルゴリズムは、15分間の時間枠で一定の効果を示しましたが、統計的に有意ではありませんでした。この文書はアルゴリズムを初期的な枠組みとして提示しており、信頼できる売買上の優位性を示す証拠とはしていません。実際の収益性を評価するために必要な取引コストなどの実装詳細も示されていません。

主なアイデア

  • 情報性の高いツイートの後にリターンが有意に上昇し、とくに最初の3分間で顕著でした。
  • 測定されたセンチメントは、暗号資産の価格変動に明確な影響を与えませんでした。
  • ツイートの表現や量は、メッセージの質に関わる特徴として特定されました。
  • 調査対象のメッセージ後に価格への悪影響はなかったと報告されています。
  • 基本アルゴリズムが15分間の時間枠で示した効果は、統計的に有意ではありませんでした。

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暗号資産センチメントイベントドリブン統計
全文
# Intraday Trading Algorithm for Predicting Cryptocurrency Price Movements Using Twitter Big Data Analysis


# Intraday Trading Algorithm for Predicting Cryptocurrency Price Movements Using Twitter Big Data Analysis









Cryptocurrencies have emerged as a novel financial asset garnering significant attention in recent years. A defining characteristic of these digital currencies is their pronounced short-term market volatility, primarily influenced by widespread sentiment polarization, particularly on social media platforms such as Twitter. Recent research has underscored the correlation between sentiment expressed in various networks and the price dynamics of cryptocurrencies. This study delves into the 15-minute impact of informative tweets disseminated through foundation channels on trader behavior, with a focus on potential outcomes related to sentiment polarization. The primary objective is to identify factors that can predict positive price movements and potentially be leveraged through a trading algorithm. To accomplish this objective, we conduct a conditional examination of return and excess return rates within the 15 minutes following tweet publication. The empirical findings reveal statistically significant increases in return rates, particularly within the initial three minutes following tweet publication. Notably, adverse effects resulting from the messages were not observed. Surprisingly, sentiments were found to have no discerni-ble impact on cryptocurrency price movements. Our analysis further identifies that inves-tors are primarily influenced by the quality of tweet content, as reflected in the choice of words and tweet volume. While the basic trading algorithm presented in this study does yield some benefits within the 15-minute timeframe, these benefits are not statistically significant. Nevertheless, it serves as a foundational framework for potential enhance-ments and further investigations.

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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。