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[经济学] 外汇交易和Twitter:垃圾邮件、机器人和声誉操纵 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-3-3 21:20:00 来自手机 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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摘要翻译:
就交易量而言,外汇交易是全球最大的市场。我们分析了三年来关于欧元-美元货币对的交易和推特。首先,对大量的Twitter进行人工标注,并构建了Twitter立场分类模型。然后,该模型根据交易立场信号对所有推文进行分类:买入、持有或卖出(欧元对美元)。运用金融经济学中著名的事件研究方法,将Twitter的立场与实际汇率进行了比较。事实证明,四组Twitter用户(交易机器人、垃圾邮件发送者、交易公司和个人交易者)在Twitter立场分布和潜在交易回报方面存在很大差异。此外,我们观察到通过在节日后删除预测不佳的推文,以及删除/转发相同的推文来增加可见度而不玷污某人的推特时间表来操纵声誉的尝试。
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英文标题:
《Forex trading and Twitter: Spam, bots, and reputation manipulation》
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作者:
Igor Mozeti\v{c}, Peter Gabrov\v{s}ek, Petra Kralj Novak
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最新提交年份:
2018
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Social and Information Networks        社会和信息网络
分类描述:Covers the design, analysis, and modeling of social and information networks, including their applications for on-line information access, communication, and interaction, and their roles as datasets in the exploration of questions in these and other domains, including connections to the social and biological sciences. Analysis and modeling of such networks includes topics in ACM Subject classes F.2, G.2, G.3, H.2, and I.2; applications in computing include topics in H.3, H.4, and H.5; and applications at the interface of computing and other disciplines include topics in J.1--J.7. Papers on computer communication systems and network protocols (e.g. TCP/IP) are generally a closer fit to the Networking and Internet Architecture (cs.NI) category.
涵盖社会和信息网络的设计、分析和建模,包括它们在联机信息访问、通信和交互方面的应用,以及它们作为数据集在这些领域和其他领域的问题探索中的作用,包括与社会和生物科学的联系。这类网络的分析和建模包括ACM学科类F.2、G.2、G.3、H.2和I.2的主题;计算应用包括H.3、H.4和H.5中的主题;计算和其他学科接口的应用程序包括J.1-J.7中的主题。关于计算机通信系统和网络协议(例如TCP/IP)的论文通常更适合网络和因特网体系结构(CS.NI)类别。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Computation and Language        计算与语言
分类描述:Covers natural language processing. Roughly includes material in ACM Subject Class I.2.7. Note that work on artificial languages (programming languages, logics, formal systems) that does not explicitly address natural-language issues broadly construed (natural-language processing, computational linguistics, speech, text retrieval, etc.) is not appropriate for this area.
涵盖自然语言处理。大致包括ACM科目I.2.7类的材料。请注意,人工语言(编程语言、逻辑学、形式系统)的工作,如果没有明确地解决广义的自然语言问题(自然语言处理、计算语言学、语音、文本检索等),就不适合这个领域。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Computers and Society        计算机与社会
分类描述:Covers impact of computers on society, computer ethics, information technology and public policy, legal aspects of computing, computers and education. Roughly includes material in ACM Subject Classes K.0, K.2, K.3, K.4, K.5, and K.7.
涵盖计算机对社会的影响、计算机伦理、信息技术和公共政策、计算机的法律方面、计算机和教育。大致包括ACM学科类K.0、K.2、K.3、K.4、K.5和K.7中的材料。
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一级分类:Economics        经济学
二级分类:Theoretical Economics        理论经济学
分类描述:Includes theoretical contributions to Contract Theory, Decision Theory, Game Theory, General Equilibrium, Growth, Learning and Evolution, Macroeconomics, Market and Mechanism Design, and Social Choice.
包括对契约理论、决策理论、博弈论、一般均衡、增长、学习与进化、宏观经济学、市场与机制设计、社会选择的理论贡献。
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英文摘要:
  Currency trading (Forex) is the largest world market in terms of volume. We analyze trading and tweeting about the EUR-USD currency pair over a period of three years. First, a large number of tweets were manually labeled, and a Twitter stance classification model is constructed. The model then classifies all the tweets by the trading stance signal: buy, hold, or sell (EUR vs. USD). The Twitter stance is compared to the actual currency rates by applying the event study methodology, well-known in financial economics. It turns out that there are large differences in Twitter stance distribution and potential trading returns between the four groups of Twitter users: trading robots, spammers, trading companies, and individual traders. Additionally, we observe attempts of reputation manipulation by post festum removal of tweets with poor predictions, and deleting/reposting of identical tweets to increase the visibility without tainting one's Twitter timeline.
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/1804.02233
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关键词:twitter 外汇交易 垃圾邮件 机器人 ITT 外汇交易 large tweets 交易 stance

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