[논문 리뷰] Improved Forecasting of Cryptocurrency Price using Social Signals

Maria Glenski, Tim Weninger외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 01.

Stock Market Forecasting Methods참고 문헌 35인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 장기적 단기 기억(LSTM) 네트워크에 레딧과 깃허브의 사회적 신호를 통합함으로써 암호화폐 가격 예측을 향상시키는 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 레딧 댓글 감성과 빈도가 가장 강력한 예측 변수임을 입증하였으며, 가격 전용 모델 대비 비트코인의 예측 오차를 최대 4% 감소시키고 이더리움은 7%, 모나로는 8% 감소시켰다.

ABSTRACT

Social media signals have been successfully used to develop large-scale predictive and anticipatory analytics. For example, forecasting stock market prices and influenza outbreaks. Recently, social data has been explored to forecast price fluctuations of cryptocurrencies, which are a novel disruptive technology with significant political and economic implications. In this paper we leverage and contrast the predictive power of social signals, specifically user behavior and communication patterns, from multiple social platforms GitHub and Reddit to forecast prices for three cyptocurrencies with high developer and community interest - Bitcoin, Ethereum, and Monero. We evaluate the performance of neural network models that rely on long short-term memory units (LSTMs) trained on historical price data and social data against price only LSTMs and baseline autoregressive integrated moving average (ARIMA) models, commonly used to predict stock prices. Our results not only demonstrate that social signals reduce error when forecasting daily coin price, but also show that the language used in comments within the official communities on Reddit (r/Bitcoin, r/Ethereum, and r/Monero) are the best predictors overall. We observe that models are more accurate in forecasting price one day ahead for Bitcoin (4% root mean squared percent error) compared to Ethereum (7%) and Monero (8%).

연구 동기 및 목표

• 기존의 가격 전용 모델을 초월하여 일일 암호화폐 가격 예측 정확도를 향상시키는 것.
• 레딧과 깃허브의 다양한 사회적 신호—감성, 빈도, 활동성—이 가격 움직임에 미치는 예측 능력을 평가하는 것.
• 가격과 사회적 신호를 조합한 하이브리드 모델의 성능을 기준 ARIMA 및 가격 전용 LSTMs와 비교하는 것.
• 높은 관심을 받는 암호화폐에 대해 가장 강력한 가격 예측을 제공하는 사회적 미디어 플랫폼과 신호 유형을 특정하는 것.
• 이러한 모델이 '펌프 앤 덤프' 사기와 같은 시장 조작을 탐지하는 데의 잠재력을 탐색하는 것.

제안 방법

• 이전 일일 가격 데이터와 함께 엔지니어링된 레딧 및 깃허브의 사회적 신호를 기반으로 양방향 LSTMs를 훈련시켰다.
• 레딧 게시물과 댓글에서 감성, 빈도, 참여도 지표를 r/Bitcoin, r/Ethereum, r/Monero에서 추출하였다.
• 개발자 관심을 나타내기 위해 커밋 빈도, 이슈 활동, 풀 리퀘스트 데이터를 수집하였다.
• 일일 기준으로 사회적 신호와 가격 데이터를 시간적으로 정렬하여 다중 모odal 입력 특징을 구성하였다.
• RMSE 및 RMPE 지표를 사용하여 모델 성능을 평가하였으며, 1일에서 14일 예측 수준을 중심으로 평가하였다.
• 세 암호화폐인 비트코인, 이더리움, 모나로에서 ARIMA 및 가격 전용 LSTM 기준선과의 성능을 비교하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 감성, 빈도, 활동성 중 어떤 사회적 신호가 가격 예측 정확도 향상에 가장 기여하는가?
• RQ2 레딧과 깃허브 데이터를 통합할 경우, 이전 가격 데이터만 사용하는 모델 대비 예측 오차는 어떻게 변화하는가?
• RQ3 감성, 빈도, 활동성 등의 사회적 신호 예측 능력은 커뮤니티 및 개발자 참여도가 다른 다양한 암호화폐에서 어떻게 다를까?
• RQ4 사회적 신호 기반 모델은 예기치 않은 예측 실패를 통해 '펌프 앤 덤프' 사기와 같은 이면을 탐지할 수 있는가?
• RQ5 시장 변동성, 코인 수명, 시가 총액에 따라 모델 성능은 어떻게 변하는가?

주요 결과

• 레딧 댓글 감성과 빈도가 가장 예측력 있는 사회적 신호로 나타났으며, 깃허브 활동 및 기타 지표보다 뛰어났다.
• 레딧 신호를 통합한 하이브리드 LSTM 모델은 1일 전망 시 비트코인의 평균 제곱백분율 오차(RMPE)를 4%로 줄였고, 이더리움은 7%, 모나로는 8%로 감소시켰다.
• 가격과 사회적 신호를 모두 사용한 모델은 가격 전용 LSTMs 및 ARIMA 기준선을 일관되게 능가하였으며, 특히 최악의 오차(MaxAPE)를 최소화하는 데 뛰어났다.
• 통계적으로 유의미하지 않은 경우가 많지만, 변동성이 높은 시장에서는 작은 정확도 향상도 실용적 가치가 있어 주목할 만하다.
• 코인 수명, 시가 총액, 가격 변동성은 모델 성능과 상관관계가 있음을 확인하여, 구조적 시장 요소가 예측 가능성에 영향을 준다는 점을 시사하였다.
• 이 프레임워크는 이상 탐지에 잠재력을 지녔으며, 갑작스러운 모델 실패가 '펌프 앤 덤프' 사기와 같은 시장 조작의 징후를 시사할 수 있다.