Agentes de sentimento do Reddit para negociação de criptomoedas em alta frequência

Resumo

PulseReddit alinha discussões em larga escala do Reddit com estatísticas de mercado de criptomoedas em alta frequência para estudar se informações sociais podem apoiar o trading de curto prazo. O artigo avalia sistemas multiagente baseados em LLM que incorporam esses dados e compara seu desempenho com referências tradicionais.

Os experimentos relatados encontram resultados de trading melhores para sistemas enriquecidos com sentimento, especialmente em mercados de alta, e descrevem a adaptação a diferentes regimes de mercado. O estudo também examina as compensações entre desempenho e eficiência do modelo para orientar sua escolha. A descrição fornecida não especifica detalhes da construção do conjunto de dados, ativos, períodos de avaliação, custos nem resultados numéricos; portanto, não é possível avaliar as alegações com mais precisão apenas com este texto.

Ideias principais

• O conjunto de dados combina discussões do Reddit com estatísticas de mercado de criptomoedas em alta frequência.
• Sistemas multiagente baseados em LLM usam dados sociais para estudar o desempenho do trading de curto prazo.
• A vantagem relatada é maior em mercados de alta; a adaptabilidade a diferentes regimes também é examinada.
• A escolha do modelo envolve uma compensação entre desempenho no trading e eficiência computacional.

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# 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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.