سوشل میڈیا موضوعات اور ہاکس ماڈلز سے کرپٹوکرنسی ریٹرنز کا مطالعہ

خلاصہ

یہ مطالعہ دیکھتا ہے کہ آیا کرپٹو کرنسی کے سوشل میڈیا مباحثوں کا وقت اور موضوع بعد کی قیمتوں کے رویے سے متعلق ہیں۔ یہ سوشل میڈیا کمیونٹیز کے مباحثوں میں متحرک موضوعاتی ماڈلنگ لاگو کرتا ہے، پھر موضوعات کے وقوع اور کرپٹو کرنسی کی قیمتوں کے باہمی تعلق کا جائزہ لینے کے لیے ہاکس ماڈل استعمال کرتا ہے۔ اس طریقے کا مقصد ایسے موضوعات شناخت کرنا ہے جو منافع کے مخصوص نمونوں سے پہلے آ سکتے ہیں۔

رپورٹ کردہ تعلقات میں خطرے اور سرمایہ کاری بمقابلہ ٹریڈنگ کے مباحثوں کا قیمتوں میں کمی سے پہلے آنا، قیمتوں کی بڑی حرکتوں کی گفتگو کا اتار چڑھاؤ سے پہلے آنا، اور تکنیکی کمیونٹیز میں کرپٹو کرنسی کی بنیادی قدر کی بحث کا قیمتوں میں اضافے سے پہلے آنا شامل ہے۔ یہ نتائج ٹریڈنگ یا انتباہی نظاموں کے ممکنہ اِن پٹ تجویز کرتے ہیں، مگر دستاویز نمونے کی تشکیل، اثاثوں، پیش گوئی کی درستی یا نمونے سے باہر ٹیسٹ رپورٹ نہیں کرتی۔ بیان کردہ تعلقات کو بذاتِ خود سببی اثرات یا نفاذ کے اخراجات کے بعد منافع بخش سگنل کا ثبوت نہیں سمجھنا چاہیے۔

اہم خیالات

• کرپٹو کرنسی کے سوشل میڈیا میں موضوعات کے وقت کا سراغ لگانے کے لیے متحرک موضوعاتی ماڈلنگ استعمال ہوتی ہے۔
• ہاکس ماڈل موضوعاتی سرگرمی اور کرپٹو کرنسی کی قیمتوں کے واقعات کے باہمی تعلق کا اندازہ لگاتا ہے۔
• رپورٹ کے مطابق کچھ موضوعات قیمتوں میں کمی، اتار چڑھاؤ یا اضافے سے پہلے آتے ہیں۔
• مشاہدہ شدہ تعلقات نگرانی یا سگنل نظاموں میں کام آ سکتے ہیں، مگر پیش گوئی کی کارکردگی کی مقدار نہیں بتائی گئی۔
• دستاویز سببی تعلق یا ٹریڈنگ کے منافع کو ثابت نہیں کرتی۔

ٹیگز

# Mutual-Excitation of Cryptocurrency Market Returns and Social Media Topics


# Mutual-Excitation of Cryptocurrency Market Returns and Social Media Topics









Cryptocurrencies have recently experienced a new wave of price volatility and interest; activity within social media communities relating to cryptocurrencies has increased significantly. There is currently limited documented knowledge of factors which could indicate future price movements. This paper aims to decipher relationships between cryptocurrency price changes and topic discussion on social media to provide, among other things, an understanding of which topics are indicative of future price movements. To achieve this a well-known dynamic topic modelling approach is applied to social media communication to retrieve information about the temporal occurrence of various topics. A Hawkes model is then applied to find interactions between topics and cryptocurrency prices. The results show particular topics tend to precede certain types of price movements, for example the discussion of 'risk and investment vs trading' being indicative of price falls, the discussion of 'substantial price movements' being indicative of volatility, and the discussion of 'fundamental cryptocurrency value' by technical communities being indicative of price rises. The knowledge of topic relationships gained here could be built into a real-time system, providing trading or alerting signals.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔