본문으로 건너뛰기
라이브러리 문서 전체

트윗 내용으로 단기 암호화폐 수익률 예측하기

기사 arXiv papers · 저자: Vahidin Jeleskovic et al.
원문 읽기

요약

이 연구는 암호화폐 재단 채널의 정보성 트윗이 이후 15분 동안의 가격 변동과 관련이 있는지 살펴봅니다. 게시 이후 수익률과 초과수익률을 비교하면서 감정 양극화와 문구·트윗량 등 메시지 특성을 고려합니다. 측정된 감정 자체는 가격 움직임과 뚜렷한 관계를 보이지 않았으며, 유의한 수익률 상승은 처음 3분에 집중된 것으로 나타납니다.

저자들은 해당 메시지에서 관찰된 부정적인 가격 효과가 없었다고 보고합니다. 분석에 기반한 기초 트레이딩 알고리즘은 15분 동안 일부 이점을 보였지만 통계적으로 유의하지 않았습니다. 문서는 이 알고리즘을 신뢰할 만한 매매 우위의 증거가 아닌 초기 프레임워크로 제시합니다. 실제 수익성을 평가하는 데 필요한 거래 비용이나 그 밖의 구현 세부 정보는 명시하지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 정보성 트윗 뒤에 수익률이 유의하게 상승했으며, 특히 처음 3분에 집중됐습니다.
  • 측정된 감정과 암호화폐 가격 움직임 사이에는 뚜렷한 관계가 없었습니다.
  • 메시지 품질과 관련된 특성으로 트윗 문구와 양이 확인됐습니다.
  • 연구 대상 메시지 이후 부정적인 가격 효과는 관찰되지 않았다고 보고합니다.
  • 기초 알고리즘이 15분 동안 보인 이점은 통계적으로 유의하지 않았습니다.

태그

가상자산시장 심리이벤트 기반 전략통계
전문
# 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.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0

이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.