Оптимизация криптопортфеля с учётом тональности новостей

Сводка

В статье предлагается динамический метод формирования криптовалютного портфеля, объединяющий технические сигналы и тональность новостей. Для оценки импульса используются индекс относительной силы за 14 дней и простая скользящая средняя, а VADER анализирует тональность новостей; Google Gemini применяется для проверки. Объединённые сигналы используются при оценке ожидаемой доходности в рамках оптимизации «доходность—риск» с ограничениями.

Согласно результатам бэктестов на нескольких криптовалютах, стратегия превосходит стратегию импульса, стратегию long-short по Bitcoin и портфель с равными весами по доходности с учётом риска и совокупному росту. Сравнение подходов только с тональностью, только с техническими сигналами и их комбинации позволяет предположить, что добавление тональности может повысить стабильность результатов. В статье также отмечаются значительные просадки в периоды рыночного стресса и указывается, что управление рисками остаётся нерешённой задачей. В описании нет точных показателей доходности, предположений о транзакционных издержках и ограничениях портфеля или сведений о времени получения данных, поэтому заявленные результаты и их устойчивость нельзя независимо оценить по этому краткому изложению.

Ключевые идеи

• Стратегия объединяет сигналы RSI и SMA с тональностью, извлечённой из новостей о криптовалютах.
• VADER формирует сигналы тональности, которые проверяются с помощью большой языковой модели.
• Сигналы используются для оценки ожидаемой доходности в оптимизаторе портфеля «доходность—риск» с ограничениями.
• Согласно бэктесту, стратегия превосходит несколько указанных эталонов; сочетание типов сигналов даёт более стабильные результаты.
• Значительные просадки во время рыночного стресса указывают на необходимость дополнительных мер контроля риска.

Теги

# Sentiment-Aware Mean-Variance Portfolio Optimization for Cryptocurrencies


# Sentiment-Aware Mean-Variance Portfolio Optimization for Cryptocurrencies









Cryptocurrency markets are highly volatile and influenced by both price trends and market sentiment, making effective portfolio management challenging. This paper proposes a dynamic cryptocurrency portfolio strategy that integrates technical indicators and sentiment analysis to enhance investment decision-making. Market momentum is captured using the 14-day Relative Strength Index (RSI) and Simple Moving Average (SMA), while sentiment signals are extracted from news articles with VADER and further validated using the Google Gemini large language model. These signals are incorporated into expected return estimates and used in a constrained mean-variance optimization framework. Backtesting across multiple cryptocurrencies shows that the integrated approach outperforms traditional benchmarks, including momentum strategy, Bitcoin Long-Short strategy, and an equal-weighted portfolio, achieving stronger risk-adjusted returns and more consistent cumulative growth. Furthermore, comparing the sentiment-only and technical-only strategies shows that incorporating sentiment information alongside technical indicators can lead to more consistent performance gains. However, the strategies exhibit substantial drawdowns that coincide with known periods of market stress, indicating that additional risk-management components are required to improve stability.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.