Эксперты Пермского Политеха выяснили, что одним из ключевых элементов, который часто упускается из виду, но имеет сильное влияние на биткойн, является психологическое состояние участников рынка. В результате ученые создали новый способ прогнозирования курса этой криптовалюты с помощью нейросетей. Он учитывает не только прошлые данные о ценах и торговле, но и индекс страха и жадности (FGI), отражающий эмоциональный фон рынка на основе анализа новостей, социальных сетей и поведения инвесторов.
На разработку методики повлияли несколько факторов. Во-первых, как отмечают в Пермском Политехе, российских исследований по прогнозированию курса биткойна немного, к тому же информационное пространство и эмоциональный фон в них почти не учитываются. Во-вторых, традиционные методы и модели, здесь работают не так успешно и не дают высокой точности прогноза, поскольку биткойн реагирует не только на экономику, но и на психологию толпы. Наконец, из-за блокировок стало сложнее использовать в прогнозах некоторые иностранные соцсети и медиа, на которые опираются зарубежные коллеги.
Новизна предложенного метода заключается в том, что в данной работе реализован прогноз курса биткоина на основе искусственных нейронных сетей LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Units), учитывающий настроение и связанное с ним поведение инвесторов на рынке криптовалют.
Анализ исследований по прогнозированию временных рядов показывает, что анализ эмоциональной окрашенности твитов в социальной сети Twitter достаточно хорошо отражает настроение финансового рынка и может быть использован в качестве индикатора эмоциональной окраски рынка. Поскольку с марта 2022 года Twitter заблокирован на территории РФ, использовать его мы не можем. В качестве индикатора эмоциональной окраски использован индекс FGI (Fear and Greed Index), — говорится в исследовании.
По словам исследователей, учет эмоционального фактора позволяет повысить точность прогнозов в среднем до 10%, что критически важно для участников крипторынка.
Аналогичных моделей в России на сегодняшний день нет, — подчеркнули в Пермском Политехе.
Разработка была проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030», а само исследование опубликовано в научной статье.
Источник: habr.com