[논문 리뷰] Multi-channel discourse as an indicator for Bitcoin price and volume movements

Marvin Aron Kennis|arXiv (Cornell University)|2018. 11. 06.

Blockchain Technology Applications and Security인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 뉴스, 포럼, Reddit를 포함한 다중 채널 온라인 논의가 비트코인 가격 및 거래량 변화를 예측할 수 있는지 조사한다. 2015년 데이터를 바탕으로 감성 분석과 그랑저 인과성 검정을 수행한 결과, 뉴스와 포럼의 부정적 감성이 다음 날의 가격 변화를 인과적으로 예측하는 것으로 나타났으며, 반대로 시장 움직임 또한 이후 감성에 영향을 주므로 채널 간 双방향 영향 관계가 존재함을 시사한다.

ABSTRACT

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

연구 동기 및 목표

• 다양한 소스의 온라인 논의(뉴스, 포럼, Reddit)가 비트코인 가격 및 거래량 변화를 예측할 수 있는지 규명하는 것.
• 다양한 온라인 채널의 감성 데이터가 거래 지표에 미치는 예측적 인과관계를 평가하는 것.
• 이전의 단일 채널 감성 연구를 확장하여 비트코인 논의 내에서의 채널 간 상호작용 동역학을 분석하는 것.
• 감성 데이터가 알고리즘 트레이딩 모델의 비트코인 예측 성능을 향상시킬 수 있는지 평가하는 것.

제안 방법

• Bitcointalk.org, Bloomberg, Wall Street Journal, /r/btc, /r/Bitcoin, IRC 채널 등 다양한 소스에서 감성 및 거래량 데이터를 수집하였다.
• 로지스틱 회귀와 다항 나이브 베이즈를 사용하여 텍스트를 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 감성 분석을 적용하였다.
• 그랑저 인과성 검정을 위한 시계열 데이터(일일 가격 및 거래량 변화율)와 감성 지표를 구축하였다.
• 감성과 시장 변수 간의 예측 관계를 평가하기 위해 지연기간 1–5에서 그랑저 인과성 검정을 수행하였다.
• 감성과 시장 지표 간 공동 움직임의 강도를 평가하기 위해 상관관계 분석을 실시하였다.
• 유의수준(p ≤ 0.05)을 사용하여 결과를 검증하고, 표와 부록의 시각화 자료와의 교차 확인을 실시하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 채널 온라인 논의의 감성이 비트코인 가격 및 거래량 변화를 인과적으로 예측할 수 있는가?
• RQ2 다양한 플랫폼 간 감성과 시장 움직임 간 인과관계에 방향성 차이가 존재하는가?
• RQ3 뉴스, 포럼, Reddit의 감성이 각각 독립적으로 향후 가격 및 거래량 변화를 예측할 수 있는가?
• RQ4 감성 극성(긍정 대 부정)에 따라 예측 능력에 어떤 차이가 존재하는가?
• RQ5 시장 움직임이 온라인 커뮤니티 내 이후 감성 표현에 영향을 주는 정도는 어느 정도인가?

주요 결과

• 부정적 뉴스 감성이 지연기간 1–5에서 일일 비트코인 가격 변화를 유의미하게 그랑저 인과적으로 예측하며, 향후 가격 움직임에 대한 예측가치를 확인한다.
• 부정적 포럼 감성 역시 지연기간 1–5에서 가격 변화에 대해 유의미한 그랑저 인과성을 보이며, 예측 가능성을 확인한다.
• 시장 움직임(가격 및 거래량)이 포럼과 Reddit의 이후 감성에 영향을 주므로, 감성과 시장 간 이중 인과관계가 존재함을 시사한다.
• 거래량 변화가 포럼과 Reddit의 부정적 감성에 앞서 나타나며, 거래 활동이 논의를 유도함을 시사한다.
• 어느 채널에서든 긍정적 감성이 가격 또는 거래량 변화에 대해 유의미한 예측 인과성을 보이지 않는다.
• 본 연구는 감성 데이터가 시장 움직임에 추가적인 예측가치를 제공함을 확인하였으며, 알고리즘 트레이딩 모델에 통합할 것을 뒷받침한다.