728x90

Согласно изучению, размещенному Южным методистским вузом США (Соединённые Штаты Америки — государство в Северной Америке), размер записей в Твиттере и Гугл Search Volume Index (SVI) являются важнейшими индикаторами прогнозирования цен биткоина и телеэфира.

В исследовании
аналитики собрали записи из Твиттера, в каких упоминались биткоин и телеэфир. То же самое существовало изготовлено с внедрением инструмента Гугл Trends. Основываясь на идеях предшествующих исследовательских работ, догадка заключалась в тамошнем, чего же количество записей в Твиттере и них посыл (позитивный и отрицательный) умеют влиять на расценки криптовалют. В процессе изучения существовало найдено, чего же количество записей в Твиттере и запросов в поисковике в Гугл – одни из первых характеристик, кои изменяются перед скачками цен.

Участие настроений участников базара в техническом либо рыночном анализе заключается в раскрытии взаимоотношения граждан ко всему базару либо персональному индексу (в заданном случае BTC и ETH). Концепция анализа настроений — это же раздел технического анализа, в каком говорится, чего же ценовые тренды в итоге являются отражением психологии толпы.

Как следует, на теоретическом уровне, коли можно оценить, как позитивно либо плохо люди относятся к заядлой акции либо криптовалюте, можно оценить ее ценовую линию движения. Хотя в этом заядлом изучении размер записей в Твиттере, а не делать настроения участников базара, был признан ведущим фактором воздействия на стоимость криптовалют. Отсутствие красочно выраженных настроений, являющихся ведущим фактором, теоретизировалось по причине большенного количества «шума» в Твиттере относительно криптовалют по сопоставлению с настоящими дискуссиями об их.

К примеру, исследователи нашли, чего же в Твиттере кушать 21 миллион роботов, кои публикуют в большей степени фактическую информацию об ценах, рекламе, мусоре и т.д. Всегдашние юзеры почти не делать ведут действительных обсуждений об тамошнем, а как они относятся к BTC либо ETH. Альтернативная дилемма, которую исследователи нашли в Твиттере, заключалась в тамошнем, чего же настроения носили в большей степени позитивный нрав, даже когда расценки BTC и ETH ниспадали.

Люди, кои пишут в Твиттере об криптовалютах, даже когда расценки ниспадают, интересуются ими не делать исключительно в замысле инвестирования, чего же сдвигает записи в сторону позитива. Невзирая на свои выводы, исследователи не делать исключили абсолютно анализ настроений с внедрением всевозможных способов моделирования.

Методология и результаты

В изучении аналитики задействовали открытый начальный код VADER (Valence Aware Dictionary и Sentiment Reasoner) для анализа заданных записей в Твиттере. Заданные по Твиттеру были заимствованы начиная с 2014 года при помощи веб-сайта bitinfocharts.com. Заданные SVI были заимствованы гораздо с 2004 года, и них масштабирование существовало пропорционально количеству поисков по всем темам для определений bitcoin и ethereum.

Чего касается заданных Гугл trends, то в рамках изучения существовало выяснено, чего же стоимость тесновато сопряжена с поиском по ключевикам bitcoin и ethereum, и чего же эти всплески запросов в поисковике произошли до тамошнего, а как наблюдался фактический рост цен. Существовала а также найдена альтернативная мощная корреляция меж Твиттером и ценой BTC.

В конце концов, при помощи машинного обучения результаты из Гугл Trends и заданные записей в Твиттере а также были помещены в линейную фотомодель для проверки позитивных корреляций. Заданные были отделены меж учебной фотомоделью и тестированием на 80% и 20%.

Минувшим в летнюю пору альтернативная группа ученых проводила схожее исследование. Исследователи из Технологического колледжа Стивенса в США (Соединённые Штаты Америки — государство в Северной Америке) под управлением доктора Фэн Май узнали, чего же комменты и посты в соцсетях умеют влиять на стоимость биткоина.