Een team van multidisciplinaire onderzoekers uit Europa en Azië heeft onderzoek verricht naar de mogelijkheid om positieve uitkomsten in crypto koersen te voorspellen met niets anders dan het sentiment van emoji’s op sociale media.
Barometer voor marktsentiment
Hun bevindingen, gepubliceerd in een voorpublicatie-onderzoekspaper, wijzen op een sterke voorspellende relatie tussen positief emoji-sentiment en daaropvolgende stijgingen in de prijs van Bitcoin (BTC), wat suggereert dat optimistische gesprekken op sociale media, zoals samengevat door positief ontvangen emoji’s, fungeren als een barometer voor marktsentiment.
Om de relatie tussen sociale media posts met positief sentiment naar cryptocurrency en verhoogde handelsrendementen te ontdekken, richtten de onderzoekers zich op X (voorheen Twitter) en gebruikten GPT-4, het kunstmatige intelligentiesysteem dat ten grondslag ligt aan ChatGPT, om datasets vol met cryptocurrency-gerelateerde posts met emoji’s te analyseren op sentiment.
De onderzoekers ontwikkelden een algoritmische methode waarbij ze sentiment analyse gebruikten om de handel van de volgende dag te sturen, met een simpele routine: als de bot positief emoji-sentiment voor een bepaalde dag aangaf, kochten ze een Bitcoin en verkochten die de volgende dag. Deze strategie resulteerde consistent in positieve winsten die de normale markttrends overtroffen.
Veelbelovend
Het onderzoek bracht ook het belang van het vaststellen van de optimale ’tijdsstap’ voor data-analyse aan het licht, waarbij een periode van 30 tot 40 dagen als een evenwichtige venster werd geïdentificeerd die lang genoeg is om betekenisvolle sentimenttrends te integreren en kort genoeg om responsief te blijven op recente koersstijgingen of dalingen.
Hoewel de resultaten veelbelovend zijn, erkennen de onderzoekers enkele beperkingen, zoals het niet meenemen van handels- en andere gerelateerde kosten in hun strategie. Bovendien testten zij hun algoritmen tegen een strategie die inhield dat er dagelijks Bitcoin werd gekocht en de volgende dag werd verkocht.
