Психология рынка — один из важнейших факторов, определяющих поведение криптоактивов. Анализ настроений позволяет вам эмпирически учитывать рыночную психологию в ваших торговых стратегиях, используя анализ текста и обработку естественного языка (NLP).

Как работает анализ настроений?

Оценка общего настроения рынка — это многоэтапный процесс, который дает вам четкое представление о психологии рынка. Анализ настроений включает в себя:

Отслеживание социальных сетей и настроений сообщества

Лучший способ оценить настроения в социальных сетях — просмотреть Twitter и Reddit, чтобы понять общую болтовню. Обычно большинство твитов, связанных с криптографией, мошеннические, так что будьте осторожны. Тем не менее, вы можете получить действительно достоверную информацию с обеих этих платформ, если знаете, где искать.

Во-вторых, полезно присоединиться к официальным форумам, серверам Telegram и Discord этих проектов. Это дает вам прямой контакт с сообществом монеты и помогает вам оценить настроения на уровне земли.

Такие инструменты, как индекс страха и жадности, также могут помочь вам измерить настроения сообщества.

Читаю новости

На приведенном ниже графике показана реакция цены биткойна на непростые отношения Tesla с BTC. У Илона Маска отношения любви и ненависти с криптосообществом. Когда Tesla объявила, что они купили BTC на 1,5 миллиона долларов и будут принимать монеты в качестве оплаты за свои автомобили, биткойн достиг рекордного уровня в 69 000 долларов США. С тех пор Tesla объявила, что больше не будет принимать платежи в BTC. Вы можете видеть поведение цены в сочетании с настроением новостей.

Это всего лишь один пример того, как простой фундаментальный анализ и новости могут помочь вам понять настроения рынка. Всегда важно быть в курсе текущих дел. Самый простой способ — настроить свой Твиттер так, чтобы он следил за ключевыми влиятельными лицами и агрегаторами новостей, такими как криптовалюта Reddit subreddit, которая выдвигает актуальные темы на первую страницу благодаря системе рейтинга контента.

Следуя за китами

Несколько учетных записей ботов для оповещения о китах в Telegram и Twitter срабатывают всякий раз, когда кто-то совершает действительно крупную транзакцию.

Направление сделки определяет настроение рынка. Итак, на скриншоте выше у нас есть кто-то, покупающий около 100 миллионов долларов США у Binance, чтобы, вероятно, купить больше криптовалюты. Скорее всего, это вызовет положительные эмоции. Точно так же отправка крипты на биржу приводит к распродаже.

Проверка инструментов Google

Такие инструменты, как Google Trends, могут быть очень полезным способом проверить глобальные настроения по определенным темам.

На приведенной выше диаграмме показан глобальный интерес к тому, «как покупать NFT». Как видите, с середины до конца 2021 года у нас был неуклонно растущий спрос. После этого интерес значительно снизился.

Анализ мнений для получения актуальной информации

Можно количественно оценить анализ настроений путем анализа мнений с помощью анализа естественного языка и текста, получив оценку настроений, подобно банку, вычисляющему оценку для новых клиентов, которые хотели бы взять ссуду, которая обеспечивает вероятность того, что они погасят ссуду. В настоящее время существует три подхода, которые мы можем использовать для количественной оценки настроений.

  • Методы, основанные на знаниях. Классифицируйте сообщения по определенным эмоциональным категориям на основе используемых слов. Например, «Отстойно, что BTC падает» попадает в категорию «Грустно» из-за используемого слова.
  • Статистические методы.Использует методы машинного обучения (ML), такие как машины опорных векторов, взаимный вывод, семантический анализ и т. д. для анализа эмоций.
  • Гибридный подход: используется сочетание методов, основанных на знаниях, и статистических методов.

Анализ настроений использует эти методы для создания различных моделей данных. В следующем разделе мы рассмотрим модель данных анализа настроений, используемую Databricks.

Пример модели анализа настроений

Эта модель данных предназначена для анализа необработанных твитов и классификации полярностей на основе их настроений. Для создания этой модели можно использовать несколько стратегий машинного обучения, например:

Алгоритмы словаря тональности

Этот алгоритм сравнивает каждое слово в твите с базой данных слов. База данных классифицирует слова на положительные и отрицательные категории. Этот алгоритм прост в исполнении, но не настолько эффективен.

Стандартные системы анализа настроений

Использование уже существующей системы, такой как Amazon Comprehend, Google Cloud Services и т. д. Самым большим преимуществом здесь является то, что вам не нужно ничего создавать с нуля. Однако эти решения не могут быть точно настроены на ваше решение.

Классические алгоритмы машинного обучения

Обрабатывает данные с помощью таких классификаторов, как логистическая регрессия, случайный лес, метод опорных векторов и наивный байесовский метод. Эти классификаторы широко используются и доступны по цене. Однако они работают значительно лучше со структурированными данными, чем с неструктурированными.

Алгоритмы глубокого обучения (DL)

Эти алгоритмы используют связанные с НЛП архитектуры нейронных сетей, такие как BERT, GPT-2/GPT-3. Они масштабируемы и просты в использовании. Однако они, как правило, требуют значительных вычислительных ресурсов.

Анализ модели данных

В модели Databricks используется комбинация алгоритмов классического машинного обучения и глубокого обучения. В частности, он использует библиотеку NLP под названием SparkNLP, хорошо известную своей обширной функциональностью. Посмотрим на модель.

  1. Конвейер анализа настроений был построен с использованием классических алгоритмов машинного обучения.
  2. Модель состоит из трех частей — предварительной обработки, векторизации признаков и обучения.
  3. Второй конвейер Spark использует функции SparkNLP, что еще больше упрощает процесс.

Плюсы и минусы анализа настроений

Плюсы

  • Позволяет количественно оценить крипто-настроение. Это может быть полезно, если вы заинтересованы в популярных монетах, которые сильно зависят от настроений сообщества.
  • Данные, необходимые для этого анализа, легко доступны в социальных сетях и каналах сообщества.
  • Вы получаете информацию в режиме реального времени, которая дает вам информацию, необходимую для принятия торговых решений.

Минусы

  • Простой анализ постов и сообщений с помощью алгоритмов будет неэффективен, поскольку они не выявляют сарказм, иронию или грамматические ошибки. Например, «О да, сегодня я полностью избавляюсь от биткойнов» может быть саркастическим предложением, но алгоритм может расценить его как отрицательное.
  • Анализы, выполняемые алгоритмами, зависят от правил, которые вы определяете заранее. Таким образом, вы ограничены своими правилами.
  • Определенные слова могут использоваться для описания как положительных, так и отрицательных чувств. Это может сильно усложнить классификацию. Например, «удивительный» может использоваться как в положительном, так и в отрицательном смысле.

В заключение

Хотя в настоящее время цены на криптовалюты очень волатильны, и наилучшие результаты наблюдаются, когда рынок стабилен или после коррекции, все же можно получить представление об их движении, анализируя данные о настроениях. Количественно определяя настроения из твитов, сообщений на форумах и новостных статей, связанных с криптовалютами, мы можем получить лучшее представление о том, как рынок относится к конкретной монете. Этот анализ настроений может помочь нам понять, откуда берутся цены, и предсказать, куда они могут пойти в будущем.

Анализ настроений — мощный инструмент, но он не должен быть вашим единственным инструментом. Добавьте его в свой торговый арсенал вместе с техническим анализом и анализом цепочки, чтобы принимать более обоснованные решения. Тем не менее, анализ настроений может иметь неоценимое значение на нестабильном и чувствительном рынке, таком как криптовалюта.