사회적 신호와 비트코인의 알고리즘 거래

디지털 흔적에 대한 데이터의 가용성이 전례 없는 규모로 성장하고 있지만, 대규모 데이터에서 실행 가능한 지식을 추론하는 것은 결코 간단한 일이 아닙니다. 이는 컴퓨터 금융에서 특히 중요하며, 인간 행동의 디지털 흔적은 거래 전략을 구동하는 데 큰 잠재력을 제공합니다. 우리는 알고리즘 트레이더의 설계에 다양한 데이터 소스를 통합하는 일관된 접근 방식을 제공함으로써 이에 기여합니다. 이를 통해 우리의 거래 전략의 수익성 뒤에 있는 원칙에 대한 통찰을 도출할 수 있습니다. 우리는 큰 가격 변동으로 알려진 암호화폐 비트코인의 분석을 통해 우리의 접근 방식을 설명합니다. 우리의 분석에서는 USD의 거래량 및 가격에 대한 경제 신호, 비트코인 기술의 채택 및 비트코인의 거래량을 포함합니다. 우리는 비트코인과 관련된 트윗에서 표현된 정보 검색, 입소문 양, 감정적 가치 및 의견 양극화와 관련된 사회적 신호를 3년 이상 추가합니다. 우리의 분석은 의견 양극화 및 거래량의 증가가 비트코인 가격 상승에 선행하고, 감정적 가치가 의견 양극화 및 거래량 상승에 선행함을 밝힙니다. 우리는 이러한 통찰을 비트코인의 알고리즘 거래 전략 설계에 적용하여 1년 이내에 매우 높은 수익을 달성합니다. 우리는 위험 및 거래 비용을 고려한 강력한 통계적 방법으로 이 높은 수익성을 검증하여, 거래 기반의 소셜 미디어 감정이 투자에 긍정적인 수익을 가져올 수 있는 잠재력을 가진다는 오랜 가설을 확인합니다.