Fugu-MT 論文翻訳(概要): Emoji Driven Crypto Assets Market Reactions

論文の概要: Emoji Driven Crypto Assets Market Reactions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10481v2
Date: Sat, 4 May 2024 14:32:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-07 23:35:58.993657
Title: Emoji Driven Crypto Assets Market Reactions
Title（参考訳）: Emoji Driven Crypto Assetsの市場反応
Authors: Xiaorui Zuo, Yao-Tsung Chen, Wolfgang Karl Härdle,
Abstract要約: 我々は、マルチモーダル感情分析に、GPT-4と微調整変換器に基づくBERTモデルを利用する。これらの洞察は、BTC PriceやVCRIXインデックスといった重要な市場指標と相関する。以上の結果から,絵文字の感情に基づく戦略が,市場不振の回避に有効であることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21847754147782888
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the burgeoning realm of cryptocurrency, social media platforms like Twitter have become pivotal in influencing market trends and investor sentiments. In our study, we leverage GPT-4 and a fine-tuned transformer-based BERT model for a multimodal sentiment analysis, focusing on the impact of emoji sentiment on cryptocurrency markets. By translating emojis into quantifiable sentiment data, we correlate these insights with key market indicators like BTC Price and the VCRIX index. Our architecture's analysis of emoji sentiment demonstrated a distinct advantage over FinBERT's pure text sentiment analysis in such predicting power. This approach may be fed into the development of trading strategies aimed at utilizing social media elements to identify and forecast market trends. Crucially, our findings suggest that strategies based on emoji sentiment can facilitate the avoidance of significant market downturns and contribute to the stabilization of returns. This research underscores the practical benefits of integrating advanced AI-driven analyses into financial strategies, offering a nuanced perspective on the interplay between digital communication and market dynamics in an academic context.
Abstract（参考訳）: 暗号通貨の急成長の中で、Twitterのようなソーシャルメディアプラットフォームは、市場の動向や投資家の感情に影響を与えている。本研究では,GPT-4と細調整トランスフォーマーを用いたBERTモデルを用いて,暗号通貨市場における絵文字感情の影響に着目したマルチモーダル感情分析を行った。絵文字を定量的な感情データに変換することで、これらの洞察をBTC PriceやVCRIX Indexといった主要な市場指標と相関付ける。我々のアーキテクチャによる絵文字の感情分析は、そのような予測能力において、FinBERTの純粋なテキスト感情分析に対して明確な優位性を示した。このアプローチは、ソーシャルメディア要素を利用して市場の動向を特定し予測することを目的としたトレーディング戦略の開発に投入される可能性がある。以上の結果から,絵文字の感情に基づく戦略が市場の大幅な下降を回避し,リターンの安定化に寄与する可能性が示唆された。この研究は、先進的なAI駆動分析を金融戦略に統合し、学術的文脈におけるデジタルコミュニケーションと市場ダイナミクスの相互作用に関する微妙な視点を提供するという実践的な利点を浮き彫りにしている。

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