本文使用时间序列分析来研究比特币价格与基本经济变量,技术因素以及从Twitter提要获得的集体情绪的度量之间的关系。 通过使用最新的机器学习算法,即支持向量机(SVM),每天进行情感分析。 一系列短期回归显示,Twitter的情绪比率与比特币价格成正相关。 短期分析还显示,维基百科搜索查询的数量(显示公众对比特币的兴趣程度)和哈希率(衡量采矿难度)对比特币的价格产生积极影响。 相反,比特币的价值受到美元与欧元之间汇率(代表价格的一般水平)的负面影响。 向量误差校正模型用于研究协整变量之间长期关系的存在。 这种长期分析显示,比特币价格与流通中的比特币数量呈正相关(代表货币供应总量),而与标准普尔500股市指数则呈负相关(表明货币的总体状态)。全球经济)。
2022-04-10 19:11:33 483KB Bitcoins error correction machine
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