利用社交信号改进加密货币价格预测
统计金融
2019-07-02 v1 机器学习
社会与信息网络
机器学习
摘要
社交媒体信号已被成功用于开发大规模预测性和前瞻性分析。例如，预测股票市场价格和流感爆发。最近，人们开始探索利用社交数据来预测加密货币的价格波动，加密货币是一种具有重大政治和经济影响的新型颠覆性技术。在本文中，我们利用并对比了来自 GitHub 和 Reddit 等多个社交平台的社交信号（特别是用户行为和交流模式）的预测能力，以预测三种具有高开发者和社区关注度的加密货币——Bitcoin、Ethereum 和 Monero 的价格。我们评估了依赖长短期记忆单元 (LSTM) 的神经网络模型的性能，这些模型在历史价格数据和社交数据上进行训练，并与仅使用价格的 LSTM 模型以及常用于预测股票价格的基准自回归积分滑动平均 (ARIMA) 模型进行了对比。我们的结果不仅表明社交信号在预测每日代币价格时降低了误差，而且还表明 Reddit 官方社区（r/Bitcoin、r/Ethereum 和 r/Monero）评论中使用的语言总体上是最佳预测因子。我们观察到，与 Ethereum (7%) 和 Monero (8%) 相比，模型在预测 Bitcoin 提前一天的价格时更为准确（4% 均方根百分比误差）。
引用
@article{arxiv.1907.00558,
title = {Improved Forecasting of Cryptocurrency Price using Social Signals},
author = {Maria Glenski and Tim Weninger and Svitlana Volkova},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00558},
year = {2019}
}