[논문 리뷰] Social Media Sentiment Analysis for Cryptocurrency Market Prediction

Ali Raheman, Anton Kolonin외 3명|arXiv (Cornell University)|2022. 04. 19.

Stock Market Forecasting Methods인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 비트코인 가격 움직임을 예측하기 위해 소셜 미디어 감성 분석을 위한 자연어 처리 모델을 평가하며, 해석 가능한 모델이 20개 이상의 공개 모델보다 정확도와 피니튜닝 효율성에서 뛰어나다는 것을 발견한다. 이 연구는 해석 가능한 AI 방법론이 금융 예측 응용 분야에서 비가시적 대안보다 실용적인 이점을 제공함을 확인한다.

ABSTRACT

In this paper, we explore the usability of different natural language processing models for the sentiment analysis of social media applied to financial market prediction, using the cryptocurrency domain as a reference. We study how the different sentiment metrics are correlated with the price movements of Bitcoin. For this purpose, we explore different methods to calculate the sentiment metrics from a text finding most of them not very accurate for this prediction task. We find that one of the models outperforms more than 20 other public ones and makes it possible to fine-tune it efficiently given its interpretable nature. Thus we confirm that interpretable artificial intelligence and natural language processing methods might be more valuable practically than non-explainable and non-interpretable ones. In the end, we analyse potential causal connections between the different sentiment metrics and the price movements.

연구 동기 및 목표

• 소셜 미디어에서의 감성 추출에 있어 다양한 NLP 모델의 효과성을 평가하기 위해.
• 감성 지표와 비트코인 가격 움직임 간의 상관관계를 평가하기 위해.
• cryptocurrency 예측을 위한 가장 정확하고 효율적인 감성 분석 모델을 특정하기 위해.
• 해석 가능한 AI의 실용적 가치가 재무 NLP 응용 분야에서 어떻게 나타나는지 조사하기 위해.

제안 방법

• 저자들은 공개 플랫폼에서 비트코인과 관련된 소셜 미디어 텍스트 데이터를 수집하고 전처리한다.
• 여러 개의 사전 훈련된 NLP 모델을 적용하여 텍스트 데이터에서 감성 점수를 추출한다.
• 다양한 감성 지표를 계산하고 역사적 비트코인 가격 움직임과의 예측 정확도를 비교한다.
• 가장 뛰어난 성능을 보인 모델은 그 해석 가능한 아키텍처 덕분에 효율적으로 피니튜닝된다.
• 통계적 상관관계와 시간적 정렬 기법을 사용하여 감성 추세와 가격 변화 간의 인과 관계를 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소셜 미디어 텍스트에서 비트코인 가격 움직임을 예측하기 위해 가장 정확한 감성 점수를 도출하는 NLP 모델은 무엇인가?
• RQ2 감성 지표는 실제 비트코인 가격 변화와 얼마나 강하게 상관되어 있는가?
• RQ3 해석 가능한 NLP 모델이 이 재무 예측 작업에서 비해석 가능한 모델보다 뛰어나게 성능을 발휘할 수 있는가?
• RQ4 모델의 해석 가능성은 피니튜닝 효율성과 실용적 구현에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 특정 NLP 모델이 비트코인 가격 움직임을 예측하는 데 있어 20개 이상의 공개 모델을 초월하는 성능을 보였다.
• 최고 성능을 보인 모델은 그 해석 가능한 설계 덕분에 정확도와 피니튜닝 효율성 측면에서 뛰어났다.
• 소셜 미디어에서 유도된 감성 지표는 후속 비트코인 가격 변화와 측정 가능한 상관관계를 보였지만, 항상 강한 것은 아니었다.
• 해석 가능한 AI 방법론은 비가시적 모델에 비해 재무 예측 맥락에서 더 실용적인 가치를 지닌 것으로 밝혀졌다.