[论文解读] Multi-channel discourse as an indicator for Bitcoin price and volume movements

Marvin Aron Kennis|arXiv (Cornell University)|Nov 6, 2018

Blockchain Technology Applications and Security被引用 5

一句话总结

本研究探讨了多渠道在线话语——新闻、论坛和Reddit——作为比特币价格与交易量变动的预测指标。基于2015年数据，利用情感分析与格兰杰因果检验，研究发现新闻与论坛的负面情绪可因果预测次日价格变动，而市场变动亦会驱动后续情绪变化，表明各渠道之间存在双向影响。

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

研究动机与目标

• 确定多源在线话语（新闻、论坛、Reddit）是否可预测比特币价格与交易量变动。
• 评估不同在线渠道情绪对交易所指标的预测因果关系。
• 通过分析比特币话语中的跨渠道动态，拓展以往单一渠道情绪研究。
• 评估情绪数据是否可增强比特币算法交易模型的预测能力。

提出的方法

• 从多个来源收集情绪与交易量数据：Bitcointalk.org、Bloomberg、Wall Street Journal、/r/btc、/r/Bitcoin 以及 IRC 频道。
• 使用逻辑回归与多项式朴素贝叶斯方法进行情感分析，将文本分类为正面、负面或中性。
• 构建情绪与市场变动（日度价格与交易量变化百分比）的时间序列，用于格兰杰因果检验。
• 在滞后1–5期范围内执行格兰杰因果检验，以评估情绪与市场变量之间的预测关系。
• 使用相关性分析评估情绪与市场指标之间的共同变动强度。
• 通过显著性水平（p ≤ 0.05）验证结果，并与表格及附录中的可视化结果交叉对照。

实验结果

研究问题

• RQ1 多渠道在线话语中的情绪是否能因果预测比特币价格与交易量变动？
• RQ2 在不同平台之间，情绪与市场变动之间的因果关系是否存在方向性差异？
• RQ3 新闻、论坛与Reddit的情绪是否可独立预测未来的价格与交易量变动？
• RQ4 情绪极性（正面 vs. 负面）的预测能力在不同情绪类型之间有何差异？
• RQ5 市场变动在多大程度上也驱动在线社区中的后续情绪表达？

主要发现

• 负面新闻情绪在滞后1–5期范围内显著格兰杰因果预测日度比特币价格变动，表明其对未来价格变动具有预测价值。
• 负面论坛情绪在滞后1–5期范围内亦表现出对价格变动的显著格兰杰因果关系。
• 市场变动（价格与交易量）会因果影响论坛与Reddit上的后续情绪，表明存在双向因果关系。
• 交易量变动领先于论坛与Reddit上的负面情绪，表明交易活动会触发讨论。
• 任何渠道的正面情绪均未表现出对价格或交易量变动的显著预测因果关系。
• 本研究证实情绪数据对市场变动具有额外的预测价值，支持其整合进算法交易模型。