[論文レビュー] Improved Forecasting of Cryptocurrency Price using Social Signals

Maria Glenski, Tim Weninger+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 1, 2019

Stock Market Forecasting Methods参考文献 35被引用数 12

ひとこと要約

本論文は、リダイアとギットハブからのソーシャルシグナルを長短期記憶（LSTM）ネットワークに統合することで、暗号通貨価格予測を向上させるディープラーニングフレームワークを提案する。Redditのコメントセンチメントとボリュームが最も強力な予測要因であることが示され、価格のみを用いたモデルと比較して、ビットコインでは最大4%、イーサリアムでは7%、モナロでは8%の予測誤差低減が達成された。

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%).

研究の動機と目的

• 従来の価格のみを用いたモデルを上回る、日々の暗号通貨価格予測の精度を向上させること。
• リダイアとギットハブからの多様なソーシャルシグナル（センチメント、ボリューム、アクティビティ）が価格動向に与える予測力の評価。
• 価格＋ソーシャルシグナルを組み合わせたハイブリッドモデルと、ベースラインのARIMAおよび価格のみのLSTMとの性能比較。
• 価格予測に最も強力な予測力を示すソーシャルメディアプラットフォームおよびシグナルタイプの同定。
• 「ポンプアンドダム」スケームなどの市場操作を検出する可能性の探求。

提案手法

• 歴史的かつ日々の価格データに加え、リダイアとギットハブからのエンジニアリングされたソーシャルシグナルを用いて、双方向LSTMをトレーニングした。
• r/Bitcoin、r/Ethereum、r/Moneroにおける投稿およびコメントからセンチメント、ボリューム、エンゲージメントメトリクスを抽出した。
• 開発者関心を表すために、コミット頻度、イシュー活動、プルリクエストのギットハブデータを収集した。
• 日次で時系列的に一致させることで、マルチモーダルな入力特徴を構築した。
• RMSEおよびRMPEメトリクスを用いてモデルのパフォーマンスを評価し、1日から14日先の予測期間に注目した。
• ビットコイン、イーサリアム、モナロの3つの暗号通貨において、ARIMAおよび価格のみのLSTMベースラインとモデルパフォーマンスを比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 センチメント、ボリューム、アクティビティといったどのソーシャルシグナルが予測精度の向上に最も寄与しているか？
• RQ2 リダイアおよびギットハブのデータを統合することで、歴史的価格データのみを用いたモデルと比較して予測誤差はどのように変化するか？
• RQ3 コミュニティおよび開発者参加度に差がある異なる暗号通貨において、ソーシャルシグナルの予測力は変化するか？
• RQ4 ソーシャルシグナルを活用したモデルは、予期しない予測失敗を通じて「ポンプアンドダム」スケームのような異常を検出できるか？
• RQ5 市場のボラティリティ、コインの存続期間、時価総額に応じて、モデルのパフォーマンスはどのように変化するか？

主な発見

• Redditのコメントセンチメントとボリュームが、GitHubのアクティビティや他のメトリクスを上回る予測力を持つ最も予測に有用なソーシャルシグナルであった。
• Redditシグナルを統合したハイブリッドLSTMモデルは、1日先の予測において、ビットコインでRMPEが4%、イーサリアムで7%、モナロで8%まで低下した。
• 価格とソーシャルシグナルの両方を用いたモデルは、常に価格のみのLSTMやARIMAベースラインを上回り、特に最大誤差（MaxAPE）の低減において顕著であった。
• 統計的有意性が常に保証されてはいなかったが、誤差低減の効果は、ボラティリティの高い市場においては、わずかな精度向上でも実用的価値を持つことが明らかになった。
• 本研究では、コインの存続期間、時価総額、価格の分散がモデルパフォーマンスと相関していることが同定され、構造的市場要因が予測可能性に影響を与える可能性が示された。
• 本フレームワークは、異常検出の分野でも有望である。突然のモデル失敗は、「ポンプアンドダム」スケームなどの市場操作の兆候を示す可能性がある。