利用Twitter信号进行比特币市场的即时预测
社会与信息网络
2016-01-19 v3
摘要
本文分析了比特币市场指标与包含比特币情感信号的Twitter帖子之间的相关性和因果关系。在104天（2013年11月23日至2014年3月7日）的时间范围内，收集了约16万条包含“bitcoin”以及正面、负面或不确定性相关词汇的Twitter帖子并进行了进一步分析。例如，“happy”、“love”、“fun”、“good”、“bad”、“sad”和“unhappy”代表正面和负面情感信号，而“hope”、“fear”和“worry”被视为不确定性指标。静态（每日）皮尔逊相关结果显示，情感推文与比特币的收盘价、交易量和日内价差之间存在显著的正相关。然而，动态格兰杰因果分析并未证实情感推文对比特币市场价值有统计显著的影响。相反，分析数据显示，更高的比特币交易量格兰杰导致在24至72小时时间范围内出现更多的不确定性信号。这一结果导致这样的解释：情感情绪更多地是反映市场，而不是使市场可预测。最后，本文的结论是，微博平台Twitter是比特币的虚拟交易大厅，在情感上反映了其交易动态。
引用
@article{arxiv.1406.7577,
title = {Nowcasting the Bitcoin Market with Twitter Signals},
author = {Jermain Kaminski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1406.7577},
year = {2016}
}