据宾夕法尼亚大学的最新研究论文显示,社交媒体在采用和活动率方面发挥着巨大作用,而加密货币新闻并不是市场走势的好预测指标。研究人员使用自然语言处理分析了数百万条金融新闻文章和社交媒体评论,并为300多种加密货币生成了53个主题的情感分数和关注度指标。他们随后将一段时间内的实际回报与相应的新闻和社交媒体情感进行了比较。研究人员最感兴趣的发现之一是,虽然社交媒体情感是预测加密货币回报的好指标,但风险溢价渠道却不是。
据宾夕法尼亚大学的最新研究论文显示,社交媒体在采用和活动率方面发挥着巨大作用,而加密货币新闻并不是市场走势的好预测指标。研究人员使用自然语言处理分析了数百万条金融新闻文章和社交媒体评论,并为300多种加密货币生成了53个主题的情感分数和关注度指标。他们随后将一段时间内的实际回报与相应的新闻和社交媒体情感进行了比较。研究人员最感兴趣的发现之一是,虽然社交媒体情感是预测加密货币回报的好指标,但风险溢价渠道却不是。
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