KryptoOracle: Eine Echtzeit-Plattform zur Vorhersage von Kryptowährungspreisen mittels Twitter-Sentiments

Kryptowährungen wie Bitcoin gewinnen zunehmend an Beliebtheit und werden häufig als Tauschmedium in Bereichen wie Finanztransaktionen und der Verifizierung von Vermögensübertragungen verwendet. Es fehlt jedoch an Lösungen, die eine Echtzeit-Vorhersage der Preise unterstützen können, um mit der hohen Volatilität der Währungen umzugehen, große heterogene Datenmengen, einschließlich Sentiments aus sozialen Medien, zu verarbeiten und gleichzeitig Fehlertoleranz und Persistenz in Echtzeit zu gewährleisten sowie eine Echtzeitanpassung der Lernalgorithmen zu ermöglichen, um mit neuen Preis- und Sentimentdaten zurechtzukommen. In diesem Papier stellen wir KryptoOracle vor, eine neuartige Echtzeit- und adaptive Plattform zur Vorhersage von Kryptowährungspreisen, die auf Twitter-Sentiments basiert. Die integrative und modulare Plattform basiert auf (i) einer Spark-basierten Architektur, die das hohe Volumen der eingehenden Daten persistent und fehlertolerant verarbeitet; (ii) einem Ansatz, der Sentimentanalysen unterstützt und in Echtzeit auf große Mengen an Anfragen zur Verarbeitung natürlicher Sprache reagieren kann; und (iii) einer prädiktiven Methode, die auf Online-Lernen basiert, in der ein Modell seine Gewichte anpasst, um mit neuen Preisen und Sentiments umzugehen. Neben der Bereitstellung eines architektonischen Designs beschreibt das Papier auch die Implementierung der KryptoOracle-Plattform und die experimentelle Evaluierung. Insgesamt kann die vorgeschlagene Plattform helfen, Entscheidungsfindungsprozesse zu beschleunigen, neue Chancen zu entdecken und zeitgerechtere Einblicke basierend auf den verfügbaren und immer größeren Finanzdatenmengen und -vielfalten zu bieten.