多渠道话语作为比特币价格和数量的指标

Manning，《基线和bigrams：简单、良好的情绪和主题分类》，摘自计算语言学协会第50届年会：短文第2卷（计算语言学协会，2012），第90–94页，A.Y.Ng，M.I.Jordan，《神经信息处理系统的进展》，2841（2002）[56]V.N.Vapnik，V.Vapnik，《统计学习理论》，第1卷（Wiley New York，1998）【57】C.J.Van Rijsbergen（1979）【58】SciPy。组织，Scipy。组织-scipy。org（2017年），https://www.scipy.org【59】C.W.Granger，《计量经济学：计量经济学学会杂志》第424–438页（1969年）【60】F.X.Diebold，《预测要素》（Citeseer，1998年）【61】R.Mushtaq（2011年）【62】I.G.Inc.，Eviews 9sv（2015年），http://www.eviews.com/EViews9/EViews9SV/evstud9.htmlA附录可找到所进行实验的代码athttps://github.com/marvinkennis/BitcoinThesisThe用于数据收集的铲运机已经采购并记录，并且可以找到athttps://github.com/marvinkennis/BitCollectB附录B表15。新闻文章上逻辑回归的混淆矩阵/RealP NP 191 114N 62 453表16。RedditpostsPred上logistic回归的混淆矩阵/RealP NP 208 281N 112 867表17。forumtopicsPred上logistic回归的混淆矩阵/RealP NP 391 303N 209 1.048表18。对IRC上逻辑回归的混淆矩阵表示惊讶/RealP NP 371 318N 159 692表19。newsarticlesPred上多项式NB的混淆矩阵/RealP NP 222 83N 66 449表20。Reddit postsPred上多项式NB的混淆矩阵/RealP NP 267 222N 176 803表21。forumtopicsPred上多项式NB的混淆矩阵/RealP NP 405 289N 287 970表22。IRC上多项式NB的混淆矩阵/RealP NP 393 296N 238 613表23。t时来源的积极情绪与t+n时的指标的相关表。