Nghiên cứu lợi suất tiền mã hóa bằng chủ đề mạng xã hội và mô hình Hawkes

Tóm tắt

Nghiên cứu xem thời điểm và chủ đề của các cuộc thảo luận về tiền mã hóa trên mạng xã hội có liên quan đến diễn biến giá sau đó hay không. Nghiên cứu áp dụng mô hình chủ đề động cho các cuộc trao đổi trong cộng đồng mạng xã hội, rồi dùng mô hình Hawkes để khảo sát tương tác giữa tần suất xuất hiện của các chủ đề và giá tiền mã hóa. Cách tiếp cận này nhằm xác định những chủ đề có thể xuất hiện trước một số hình thái lợi suất nhất định.

Các mối liên hệ được báo cáo gồm thảo luận về rủi ro và đầu tư so với giao dịch xuất hiện trước các đợt giảm giá, đề cập đến biến động giá lớn xuất hiện trước biến động mạnh, và thảo luận về giá trị cơ bản của tiền mã hóa trong các cộng đồng kỹ thuật xuất hiện trước đợt tăng giá. Những phát hiện này gợi ý các đầu vào tiềm năng cho hệ thống giao dịch hoặc cảnh báo, nhưng tài liệu không nêu cách xây dựng mẫu, các tài sản, độ chính xác dự báo hay kiểm định ngoài mẫu. Không nên tự xem các mối liên hệ được nêu là quan hệ nhân quả hoặc bằng chứng về tín hiệu có lợi nhuận sau chi phí thực thi.

Ý chính

• Mô hình chủ đề động được dùng để theo dõi thời điểm xuất hiện các chủ đề trong thảo luận về tiền mã hóa trên mạng xã hội.
• Mô hình Hawkes ước lượng tương tác giữa hoạt động theo chủ đề và các sự kiện giá tiền mã hóa.
• Theo báo cáo, một số chủ đề xuất hiện trước các đợt giảm giá, biến động mạnh hoặc tăng giá.
• Các mối liên hệ quan sát được có thể hỗ trợ hệ thống giám sát hoặc tín hiệu, nhưng hiệu quả dự báo chưa được định lượng.
• Tài liệu không chứng minh quan hệ nhân quả hay khả năng sinh lời từ giao dịch.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.