多渠道话语作为比特币价格和数量的指标

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英文标题：
《Multi-channel discourse as an indicator for Bitcoin price and volume
  movements》
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作者：
Marvin Aron Kennis
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  This research aims to identify how Bitcoin-related news publications and online discourse are expressed in Bitcoin exchange movements of price and volume. Being inherently digital, all Bitcoin-related fundamental data (from exchanges, as well as transactional data directly from the blockchain) is available online, something that is not true for traditional businesses or currencies traded on exchanges. This makes Bitcoin an interesting subject for such research, as it enables the mapping of sentiment to fundamental events that might otherwise be inaccessible. Furthermore, Bitcoin discussion largely takes place on online forums and chat channels. In stock trading, the value of sentiment data in trading decisions has been demonstrated numerous times [1] [2] [3], and this research aims to determine whether there is value in such data for Bitcoin trading models. To achieve this, data over the year 2015 has been collected from Bitcointalk.org, (the biggest Bitcoin forum in post volume), established news sources such as Bloomberg and the Wall Street Journal, the complete /r/btc and /r/Bitcoin subreddits, and the bitcoin-otc and bitcoin-dev IRC channels. By analyzing this data on sentiment and volume, we find weak to moderate correlations between forum, news, and Reddit sentiment and movements in price and volume from 1 to 5 days after the sentiment was expressed. A Granger causality test confirms the predictive causality of the sentiment on the daily percentage price and volume movements, and at the same time underscores the predictive causality of market movements on sentiment expressions in online communities
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中文摘要：
本研究旨在确定比特币相关新闻出版物和在线话语如何在比特币交易价格和交易量的变动中表达。由于本身是数字的，所有比特币相关的基础数据（来自交易所，以及直接来自区块链的交易数据）都可以在线获得，这对于在交易所交易的传统企业或货币来说是不真实的。这使得比特币成为此类研究的一个有趣的课题，因为它能够将情绪映射到根本事件，否则这些事件可能无法访问。此外，比特币讨论主要在在线论坛和聊天频道上进行。在股票交易中，情绪数据在交易决策中的价值已经被证明了无数次[1][2][3]，本研究旨在确定这些数据对于比特币交易模型是否有价值。为了实现这一目标，从Bitcointalk收集了2015年的数据。org（博文量最大的比特币论坛），建立了彭博社和《华尔街日报》、complete/r/btc和/r/Bitcoin subreddits以及比特币otc和比特币开发IRC频道等新闻来源。通过分析情绪和成交量数据，我们发现论坛、新闻和Reddit情绪与情绪表达后1至5天内价格和成交量的变动之间存在弱到中等的相关性。格兰杰因果关系检验证实了情绪对每日百分比价格和成交量变动的预测因果关系，同时强调了市场变动对在线社区情绪表达的预测因果关系
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Papers on all aspects of machine learning research (supervised, unsupervised, reinforcement learning, bandit problems, and so on) including also robustness, explanation, fairness, and methodology. cs.LG is also an appropriate primary category for applications of machine learning methods.
关于机器学习研究的所有方面的论文（有监督的，无监督的，强化学习，强盗问题，等等），包括健壮性，解释性，公平性和方法论。对于机器学习方法的应用，CS.LG也是一个合适的主要类别。
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Covers machine learning papers (supervised, unsupervised, semi-supervised learning, graphical models, reinforcement learning, bandits, high dimensional inference, etc.) with a statistical or theoretical grounding
覆盖机器学习论文（监督，无监督，半监督学习，图形模型，强化学习，强盗，高维推理等）与统计或理论基础
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PDF下载：
--> Multi-channel_discourse_as_an_indicator_for_Bitcoin_price_and_volume_movements.pdf (603.78 KB)

2022-6-23 19:34:45 上传

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关键词：比特币 多渠道 Applications Publications Econophysics

作为比特币价格和数量指标的多渠道在线对话Arvin Aron KennisVrije Universiteit Amsterdam，De Boelelaan 1105，1081 HV Amsterdam，The NetherlandsAbstract。本研究旨在确定比特币相关新闻出版物和在线话语是如何在比特币交易价格和交易量的变动中表达的。由于本身是数字的，所有与比特币相关的基础数据（来自交易所，以及直接来自区块链的交易数据）都可以在线获得，这对于在交易所交易的传统业务或货币来说是不真实的。这使得SBITCOIN成为此类研究中一个有趣的课题，因为它能够将情绪映射到根本事件，否则这些事件可能无法访问。此外，比特币的讨论主要在在线论坛和聊天频道上进行。在股票交易中，情绪数据在交易决策中的价值已经被证明了无数次[1][2][3]，本研究旨在确定这些数据对于比特币交易模型是否有价值。为了实现这一目标，从Bitcointalk收集了2015年的数据。org（post volume中最大的比特币论坛）建立了彭博社和《华尔街日报》、Complete/r/btc和/r/Bitcoin subreddits以及比特币otc和比特币开发IRC频道等新闻来源。通过分析这些情绪和成交量数据，我们发现论坛、新闻和Reddit情绪与情绪表达后1至5天的价格和成交量变动之间存在弱到中等的相关性。

AGranger因果关系检验证实了情绪对每日百分比价格和交易量变动的预测因果关系，同时强调了市场变动对在线社区情绪表达的预测因果关系。1简介互联网彻底改变了投资者交易、分析和获取信息的方式[4]之后，通过引入加密货币，现在正迎来一个金融创新的新时代。截至2016年11月，加密货币不断扩大的市场涉及超过100亿美元的资本[5]，这为研究数字领域中单独创造的货币价值的出现提供了一个不寻常的机会。与传统货币类似，加密货币的价值在很大程度上取决于供求关系，这是由社区对这些货币的重要性的信念驱动的。虽然现在有数百种不同的加密货币可用，但比特币被认为是推动加密货币革命的虚拟货币，目前拥有最大的市值[6]。关于在线话语对比特币交易价格的影响的研究很少，而且大多集中在单一渠道的数据上。[7] 表明对于比特币价格变动的预测，推特上的在线讨论似乎滞后于交易所发生的事件，而不是反映在Metaphoric trading Floor上发生的事情，而不是预测未来会发生什么。文献[8]得出了相互矛盾的结果，其中社会信号的极性增加先于比特币交换价格的相应变动。[8] 还表明，将这些信号纳入算法交易模型可以产生有利的交易策略。[9] 研究了比特币价格形成的不太理性的因素，发现情绪起着重要作用。

[10]的研究结果表明，宏观经济金融趋势对比特币价格没有显著影响。另一方面，关于网络话语对传统股票和外汇交易的影响的研究已经非常丰富，并为本文提供了起点。[11] 调查了媒体在股市中的作用，发现利用《华尔街日报》（Wall StreetJournal）的每日内容，媒体的高度悲观预测了市场价格的下行压力，随后证券的基本价值会逆转。异常高或低的悲观情绪可以预测高市场交易量。在[12]中，新闻报道在短期内对股价的预测价值得到了肯定。除新闻外，社交媒体和其他在线资源还可用于提取投资者情绪的早期指标，如[1]所示，推特数据是道琼斯工业平均指数（DJIA）下跌价格的领先指标。谷歌趋势（Google Trends）数据之前曾在[13]中被用来表明，这些信息可以提供有意义的指标，表明在搜索量增加一天或几天后市场量的上升，这表明远离交易所的在线行为对交易所发生的事件具有预期价值。[14] 同时也表明，在容易操纵的市场环境中，例如交易量很少的股票，即使没有基本面新闻，在线讨论板也可以有效地用来操纵价格。股票预测算法中情绪数据的附加值是本文研究的主要动机。如果比特币相关情绪与交易所情绪之间存在因果关系，则可以将其整合到在比特币市场上交易的交易模型中，并可能导致利润增加。

这些预测也可能有助于降低风险，因为交易量的增加往往伴随着高可用性。反过来，波动率是（算法）交易策略中管理风险的一个重要指标【15】。1.1本文的贡献本文的研究通过分析当前来自这些渠道的出版量和情感数据，研究了源自多渠道的在线话语对比特币价格和数量的预测价值。它扩展了当前在这一领域的研究，证明了社会信号和市场指标之间的协同运动关系，如各种类型金融交易所的价格、波动性和交易量。本文的假设是，这些在线情绪数据与比特币市场日间走势具有显著的预测因果关系。1.2概述本论文将首先在第2.1节中讨论比特币的运作，然后在第2.2节中参考金融理论来确定比特币与传统金融工具之间的比例。考虑到加密货币相对于传统金融工具的相对新颖性，绘制这些平行图可以让我们选择成熟的金融理论作为起点。接下来是对情绪分析及其在金融市场中的价值的概述，以及第2.3节中对相关情绪分析算法的详细描述。第3节解释了完整数据收集到分类的方法，根据收集的数据源（3.5）对每个分类进行评估，并最终在每个通道的所有收集数据的情感分类中使用每个通道的最佳性能分类。

在此基础上，通过格兰杰因果关系测试在记录的情绪和市场数据之间建立相关性和因果关系的过程在第4.2节背景和相关工作2.1比特币工作原理中进行了描述。比特币是一种电子对等支付系统，由中本聪于2008年推出，并于2009年实现功能【16】。比特币交易存储在一个名为区块链的公共可访问账本上，允许每个人验证、验证和执行记录在此账本中的交易。它现在由一个分散的网络进行监管，而不是对一种货币实行单一的权威规则，例如对外国货币和之前的数字货币。比特币的创新之处在于它是第一种消除了对中央可信方需求的数字货币。它通过依赖HashCash工作证明函数进行事务处理和验证来实现这一点【17】。这种证明工作要求网络中的参与计算机（称为比特币矿工）进行越来越困难的计算。具体而言，矿工需要从事务块生成一个具有任意数量前导零的SHA-256哈希。在解决这些计算后，他们将获得新铸造的比特币（提供解决计算的激励），并且计算所针对的区块中的交易将得到验证。虽然这些作品的证明计算起来很复杂，但很容易验证[17]。Cointdesk的数据显示，2016年10月比特币市值超过100亿美元，比特币不能被视为不仅仅是一个植根于cypherpunk社区提出的想法的理想爱好项目。

它吸引了全世界投资者、消费者、罪犯和政府的关注。然而，加密货币仍然没有被大众作为日常货币采用，它的采用已经打动了过去的地下社区和纯粹的爱好者。加密货币现在甚至被戴尔（Dell）和Overstock（Overstock）等大型公司所接受，这就提出了一个问题：随着消费者越来越多地将比特币用于传统购买，比特币是否可以被视为真正的货币。2.2投资者对新闻的反应尽管比特币的发明者主要将其作为一种货币使用，但根据[21]和[10]，比特币仍应被视为投机性投资。一种适当的货币是一种交换媒介、一种价值存储和一种会计单位。比特币在很大程度上无法满足这些标准。首先，与现有的支付方式相比，它仍然没有被广泛接受，因此不能被视为有效的交换媒介。其次，比特币交易所（Bitcoinexchange）的价格波动很大，这使得它的价值存储能力很差。在没有大型机构投资者的情况下，比特币的投机性投资更有可能由被称为噪音交易者的个人投资者推动。根据[22]和[23]所做的行为金融研究，噪音领导者往往表现出不太理性的市场行为。因此，网上表达的情绪可以作为交易所走势的有趣指标，因为这些噪音交易者可能会受到他们的影响。在比特币的背景下，在线消息可以披露新的或以前的私人信息，这些信息从根本上支持比特币的估值，例如当新商户接受比特币或即将出台的法规限制其使用时，但也可能披露在没有基本面新闻的情况下操纵市场的企图。图1：。

从2003年到2012年，算法交易量占市场交易量的百分比增加【28】。关于新闻报道对股票市场回报影响的研究已经非常丰富。【24】已经表明，新闻报道中的意外因素是意外消息发布后不久股价走势的有力指标。这符合Fama在1970年提出的（广受争议的）有效市场假说[25]，该假说指出，证券的所有可用信息已经反映在股票价格中。如果有效市场假说是真的，它将阻止任何人利用定价错误的证券，因为大规模波动只是由不可预见的事件引起的，而不是由其他市场参与者对证券真实价值的误解引起的（高估和低估参与者平均会相互抵消）。这意味着，只有ifa新闻报道包含意外或以前未知的信息，才会影响汇率。与此同时，价格将随机波动。然而，金融交易所高频情绪分析的存在使短期有效市场假说不可信[26]。这就是计算机情绪分析的价值变得显而易见的地方；市场参与者对新见解（无论这种见解是来自意见挖掘还是其他方面）做出快速反应的可能性更大，他们能够在信息到达其他方之前从中获利。在过去十年中，高频交易（HFT）公司的快速发展（以纳秒的时间框架进行交易），以及大规模算法交易在股票交易所的引入，证明了这一点[27]。

图1显示了2003年至2012年间算法执行的贸易订单的增加情况。[29]据估计，2016年高达40%的股权和15%的外汇交易是由高频交易员发起的。基于新闻的交易是高频交易行业的惯例。情绪分析和算法高频交易融合的一个例证是2013年4月23日发生的“散列崩溃”，其中一个被黑客入侵的关联媒体推特账户散布了关于白宫遭到袭击的虚假谣言，随后导致道琼斯工业平均指数在几分钟内下降143点【30】。除了对速度的需求外，非结构化数据正通过如此多样化的渠道大量生成，任何人都无法发现，更不用说处理所有这些。然后，不同的市场参与者将以不同的速度对相关信息采取行动。根据行为经济学原理，不一定由主题相关新闻的发布所驱动的观点也被认为会影响金融市场的走势，因为投资者容易受到认知偏差和其他可预测的人为错误的影响【23】。因此，同时审视比特币相关社区和比特币相关新闻的整体情绪似乎很有价值。Bollen等人（2011年）研究了将Witter情绪作为[1]中道琼斯工业平均指数（DJIA）的预测机制的使用，没有对社区进行过滤，并发现预测指数闭合值每日上升和下降的准确率为87.7%。

由于比特币在消费市场中的渗透率较低，生态系统相对较小，因此研究普通人群中具有代表性的样本的情绪是不可靠的，因为他们可能不会每天与比特币互动，因此可能不会代表与比特币积极互动的个人的意见。因此，本文后面将进行的分析仅限于比特币社区，因为它们可以在在线论坛和聊天频道上找到。此外，财务新闻可能涉及单个公司，但并非直接报道单个公司或指数的新闻也可能影响其价格。例如，一份关于削减石油产量的公告，可能会影响依赖该资源的行业和公司的股票。比特币也是如此，例如，国际货币政策的变化可能会使比特币成为更具吸引力的避难所，越来越多的货币监管尝试可能会对加密货币的需求产生负面影响。这类次要新闻超出了本工作的范围。2.3情感分析意见在人类决策过程中发挥着重要作用，个人越来越多地求助于（社交）网络来帮助他们做出这些决策【31】。相关数据分散在多个来源中，或在冗长的论坛讨论和博客帖子中保存。随着web上大量非结构化数据的不断积累，识别来源和处理信息变得越来越具有挑战性[32]。情感分析涉及（计算）提取有关产品、地点或人员等实体的主观信息，并封装对意见、情感、评估、评价和态度的分析[32]。