論文の概要: PulseReddit: A Novel Reddit Dataset for Benchmarking MAS in High-Frequency Cryptocurrency Trading
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03861v1
- Date: Wed, 04 Jun 2025 11:48:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.307829
- Title: PulseReddit: A Novel Reddit Dataset for Benchmarking MAS in High-Frequency Cryptocurrency Trading
- Title(参考訳): PulseReddit: 高周波暗号取引におけるMASベンチマークのための新しいRedditデータセット
- Authors: Qiuhan Han, Qian Wang, Atsushi Yoshikawa, Masayuki Yamamura,
- Abstract要約: Redditのようなソーシャルメディアプラットフォームは、そのような高頻度で短期的なトレーディングのための価値はあるが未調査の情報を提供している。
本稿では,大規模なRedditディスカッションデータを高周波暗号市場統計と整合させる新しいデータセットであるtextbfPulseRedditを紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.754598537110417
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High-Frequency Trading (HFT) is pivotal in cryptocurrency markets, demanding rapid decision-making. Social media platforms like Reddit offer valuable, yet underexplored, information for such high-frequency, short-term trading. This paper introduces \textbf{PulseReddit}, a novel dataset that is the first to align large-scale Reddit discussion data with high-frequency cryptocurrency market statistics for short-term trading analysis. We conduct an extensive empirical study using Large Language Model (LLM)-based Multi-Agent Systems (MAS) to investigate the impact of social sentiment from PulseReddit on trading performance. Our experiments conclude that MAS augmented with PulseReddit data achieve superior trading outcomes compared to traditional baselines, particularly in bull markets, and demonstrate robust adaptability across different market regimes. Furthermore, our research provides conclusive insights into the performance-efficiency trade-offs of different LLMs, detailing significant considerations for practical model selection in HFT applications. PulseReddit and our findings establish a foundation for advanced MAS research in HFT, demonstrating the tangible benefits of integrating social media.
- Abstract(参考訳): HFT(High-Frequency Trading)は暗号通貨市場において重要であり、迅速な意思決定を求めている。
Redditのようなソーシャルメディアプラットフォームは、そのような高頻度で短期的なトレーディングのための価値はあるが未調査の情報を提供している。
本稿では,大規模なRedditディスカッションデータを,短期取引分析のための高周波暗号市場統計と整合させる新しいデータセットである「textbf{PulseReddit}」を紹介する。
我々は,Large Language Model (LLM) ベースのマルチエージェントシステム (MAS) を用いて,PulseReddit の社会的感情が取引パフォーマンスに与える影響を調査する。
我々の実験は、PulseRedditデータで強化されたMASが、従来のベースライン、特に強気市場よりも優れた取引成果を達成し、異なる市場体制間で堅牢な適応性を示すことを結論付けている。
さらに,本研究は,HFTアプリケーションにおける実用モデル選択のための重要な考慮事項を詳述し,異なるLLMの性能効率トレードオフに関する決定的な知見を提供する。
PulseRedditと我々の研究は、HFTにおける高度なMAS研究の基盤を確立し、ソーシャルメディアの統合による具体的なメリットを実証した。
関連論文リスト
- When Blockchain Meets Crawlers: Real-time Market Analytics in Solana NFT Markets [1.7279494037526189]
NFTの市場データの自動収集と分析のためのSolanaブロックチェーンに基づくWebクローラシステムの設計と実装を行う。
ソラナチェーン上の一般的なNFTの基本情報とトランザクションデータは、Seleniumツールを用いて収集される。
マジックエデン取引市場の取引記録は、NFTの価格変動と市場動向を調べるためのScrapyフレームワークと組み合わせられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T14:01:01Z) - CryptoMamba: Leveraging State Space Models for Accurate Bitcoin Price Prediction [28.15955243872829]
本稿では,マンバをベースとした新しいステートスペースモデル(SSM)アーキテクチャであるCryptoMambaを提案する。
我々の実験は、CryptoMambaがより正確な予測を提供するだけでなく、異なる市場条件における一般化性も向上していることを示している。
我々の調査結果は、株式や暗号通貨の価格予測タスクにおいて、SSMにとって大きな優位性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-02T02:16:56Z) - TradExpert: Revolutionizing Trading with Mixture of Expert LLMs [23.898161586096947]
TradeExpertは、専門的な4つのLLMを使用して、専門家(MoE)のアプローチを組み合わせた、新しいフレームワークである。
実験の結果は、すべての取引シナリオにおいて、TradeExpertの優れたパフォーマンスを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-16T20:24:16Z) - Predicting Bitcoin Market Trends with Enhanced Technical Indicator Integration and Classification Models [6.39158540499473]
本研究では,暗号市場の方向性を予測するための分類に基づく機械学習モデルを提案する。
歴史的データと、移動平均収束分量、相対強度指数、ボリンジャーバンドなどの重要な技術指標を用いて訓練されている。
その結果、購入/販売信号の精度は92%を超えた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-09T14:29:50Z) - Cryptocurrency Price Forecasting Using XGBoost Regressor and Technical Indicators [2.038893829552158]
本研究では,暗号通貨の価格を予測するための機械学習手法を提案する。
我々は、XGBoost回帰モデルの訓練および供給のために、EMA(Exponential moving Avergence)やMACD( moving Avergence Divergence)といった重要な技術指標を活用している。
モデルの性能を様々なシミュレーションにより評価し,有望な結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T14:41:27Z) - Deep Learning and NLP in Cryptocurrency Forecasting: Integrating Financial, Blockchain, and Social Media Data [3.6390165502400875]
本稿では,機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)技術を活用した暗号通貨価格予測の新しい手法を提案する。
ニュースやソーシャルメディアのコンテンツを分析することで、仮想通貨市場に対する大衆の感情の影響を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-23T16:14:44Z) - Joint Latent Topic Discovery and Expectation Modeling for Financial
Markets [45.758436505779386]
金融市場分析のための画期的な枠組みを提示する。
このアプローチは、投資家の期待を共同でモデル化し、潜伏する株価関係を自動的に掘り下げる最初の方法だ。
私たちのモデルは年率10%を超えるリターンを継続的に達成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-01T01:36:51Z) - Quantitative Stock Investment by Routing Uncertainty-Aware Trading
Experts: A Multi-Task Learning Approach [29.706515133374193]
既存のディープラーニング手法はランダムなシードやネットワークルータに敏感であることを示す。
本稿では,成功した取引会社の効果的なボトムアップトレーディング戦略設計ワークフローを模倣する,量的投資のための新しい2段階混成(MoE)フレームワークを提案する。
AlphaMixは4つの財務基準において、最先端のベースラインを大きく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T08:58:00Z) - Cryptocurrency Bubble Detection: A New Stock Market Dataset, Financial
Task & Hyperbolic Models [31.690290125073197]
バブル検出のための新しいマルチスパン識別タスクであるCryptoBubblesを公開・公開する。
我々はこのマルチスパン識別タスクに適した一連のシーケンス・ツー・シーケンス・ハイパーボリックモデルを開発する。
RedditとTwitterでCryptoBubblesとハイパーボリックモデルの実用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T08:10:02Z) - A Deep Learning Framework for Predicting Digital Asset Price Movement
from Trade-by-trade Data [20.392440676633573]
本稿では,取引単位のデータから暗号通貨の価格変動を予測する枠組みを提案する。
このモデルは、1年近いトレードバイトレーダデータで高いパフォーマンスを達成するために訓練されている。
現実的な取引シミュレーション環境では、モデルによる予測は簡単に収益化できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-11T10:42:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。