Агенты с тональностью Reddit для высокочастотной торговли криптовалютами

Сводка

PulseReddit объединяет масштабные обсуждения на Reddit с высокочастотной статистикой рынка криптовалют, чтобы изучить, помогает ли информация из социальных сетей краткосрочной торговле. В статье оцениваются мультиагентные системы на базе LLM, использующие эти данные, и сравниваются их результаты с традиционными базовыми моделями.

Согласно представленным экспериментам, системы с учетом тональности дают лучшие торговые результаты, особенно на растущих рынках; также описывается их адаптация к разным рыночным режимам. В исследовании изучаются компромиссы между эффективностью модели и ее вычислительной экономичностью, чтобы помочь выбрать модель. В предоставленном описании не указаны подробности формирования набора данных, активы, периоды оценки, издержки или численные результаты, поэтому точнее оценить заявления по одному этому тексту нельзя.

Ключевые идеи

• Набор данных объединяет обсуждения на Reddit с высокочастотной статистикой рынка криптовалют.
• Мультиагентные системы на базе LLM используют данные соцсетей для изучения результатов краткосрочной торговли.
• Заявленное преимущество наиболее выражено на растущих рынках; также изучается адаптация к разным режимам.
• При выборе модели нужно учитывать компромисс между торговой результативностью и вычислительной эффективностью.

Теги

# 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.

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.