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震惊 你发的朋友圈可能会影响币价 他们开始透过社交媒体预测市场

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时间:1900/1/1 0:00:00

在加密货币市场经历了数月的平静之后,今年4月份,比特币重新焕发了生机,出现了近一年来的最大价格涨幅——但几乎没有人能合理地解释其中的原因。

在实现20%的涨幅之后,投资者再次将注意力集中在加密货币世界一个经久不衰的谜团上:在一个不透明、基本上不受监管的市场上,是什么在推动一种新兴资产的价格?

对于有些人来说,答案就在社交媒体上。希望抢占先机的对冲基金和资产管理公司正在从社交媒体网站上搜寻可能影响数字货币价格的触发因素。

他们的目标是:创造出一种能够从Reddit、微信、推特和电报等网站的海量信息中找出价格“信号”的算法。

很多投资者已经开始使用计算机模型来识别数百家加密货币交易所的价差。

路透社通过对6家对冲基金和资产管理公司以及3个软件开发者的采访发现,随着这个新兴行业的发展,套利机会逐渐减少,大型企业正越来越多地寻求制造或购买更复杂的机器人,以便在网上发现影响市场的蛛丝马迹。

BitValue Capital成立Web3香港创业加速器“223 Booster”:金色财经报道,全球投资机构BitValue Capital发起联合倡议并宣布设立Web3香港创业加速器“223 Booster”,旨在推动香港Web3相关技术的发展,为优质Web3项目提供全面支持。据悉,“223 Booster”将帮助创业团队在技术、生态发展和资本支持方面得到支持,同时还将邀请国际知名风险投资家、技术专家和Web3用户社区参与其建设和项目孵化,首批执行委员会成员将包括BitValue Capital、IOST、Spark Digital Capital、BSCS、852Web3等机构。BitValue Capital曾在去年八月推出1亿美元Web3增长基金,以鼓励创新区块链项目,该基金将专注于游戏工作室、元宇宙、GameFi、NFT、SocialFi、DAO和DeFi等领域的投资机会。(einnews)[2023/6/20 21:49:18]

然而,尽管越来越多的人都开始使用分析社交媒体的算法,但一些接受采访的人表示,从成本到复杂性,更广泛的部署仍面临着重大挑战和风险。

数据:上海升级后一周以太坊单周存款量接近54万枚ETH,创历史第二高记录:金色财经报道,据21Shares分析师Tom Wan披露数据显示,上海升级后一周,以太坊单周存款量达到了53.99万枚ETH,创下迄今为止第二大单周存款记录。流入量最大的单周存款记录发生在2020年11月23日那一周,当时存入了55.658万枚ETH。在提供以太坊质押服务的头部CEX中,币安质押ETH数量最多,达到10.7万枚,其他CEX数据为:Huobi:4.52万枚ETH、Kraken:2.3万枚ETH、Coinbase:1.19万枚ETH。[2023/4/24 14:23:01]

数字资产管理公司Elwood的首席执行官BinRen说:

“对基金管理者来说,这是一场军备竞赛。”“很少有人能够创造出这样的算法,但我相信这是非常有利可图的。”在股票和外汇等传统市场,这种“情绪分析”是一种工具,利用消费者对一家公司或资产的看法进行交易。

ZigZag在Arbitrum上线新版订单簿DEX:金色财经报道,以太坊二层ZKRollup订单簿DEX ZigZag官方推特宣布在Arbitrum网络上线新版订单簿免协议费DEX,即将推出突破性功能:超级交易(Meta Trade)。超级交易将消除在DEX进行交易时不断进行钱包确认的需求。它提供类似Web2.0的体验。通过中继机器人(Forwarder)和会话密钥(Session Keys)两个关键组件实现。此外,ZigZag将尽快在zkSync Era上线。[2023/4/21 14:17:28]

但在加密货币市场,这可能具有更大的意义。在加密货币市场,几乎没有像央行这样的权威信息来源,几乎没有任何可靠的数据来衡量经济指标和财务报表等资产价值,而且个人投资者的比例很高。

加密技术在密码学领域还处于早期阶段,缺乏行业维度的性能数据,这类数据的有效性也存在许多问题。路透社采访的机构均不愿透露其算法性能的细节,称这是出于商业机密。

PancakeSwap宣布已销毁6992717枚CAKE:金色财经报道,去中心化交易所PancakeSwap发推称,今日已经销毁6,992,717枚CAKE,价值约2700万美元。[2023/1/23 11:27:14]

从海量信息中提取线索

数字货币走势确实与传统市场有一些共同的驱动因素。比特币对监管机构的言论尤其敏感:上周,在美联储主席呼吁停止Facebook计划中的Libra加密货币项目后,比特币大幅下跌。

但考虑到加密货币自10年前诞生以来就与互联网交织在一起,当时其率先在论坛和聊天室里传播,因此在网上搜索价格触发因素似乎是有意义的。

尽管如此,要设计一种算法,能够在嘈杂的社交媒体世界中找到影响市场走势的信号,分析包含数十种语言的大量帖子,同时筛选出不可靠的信息,远非易事。

香港证监会:绝大部分提供虚拟资产回报的平台均不受监管,包括存款、质押等:金色财经报道,香港证券及期货事务监察委员会(简称证监会)昨日发布《有关声称向投资者提供回报的虚拟资产安排的声明》。声明称,证监会观察到,尽管先前已发出投资者警示,且近期虚拟资产业发生多宗事件,但虚拟资产平台向香港投资者提供虚拟资产“存款”、“储蓄”、“收益”或“质押”服务(虚拟资产安排)的情况仍续见盛行,故证监会谨此提醒投资者注意与虚拟资产安排相关的风险,并藉此机会提醒业界在向香港投资者提供虚拟资产安排时,务须注意潜在的法律规定。(sc.sfc.hk)[2022/12/14 21:43:13]

纽约投资公司BlueskyCapital的总裁AndreaLeccese表示,一个只能阅读英文推特的机器人前期成本在50万至100万美元之间,其中大部分资金都花在了开发人员身上。他说,这是Bluesky没有使用这项技术的原因。

另一个挑战是社交媒体渠道的数量。除了推特,加密货币爱好者们经常使用的网站还包括电报和Reddit,前者是一个带有公共频道的消息app,后者是一个论坛。

在亚洲,许多散户投资者都在使用Line和Kakao等app,这类app在日本和韩国都很受欢迎。

数以万计有关加密货币的评论,正时时刻刻涌出。

仅Reddit的比特币板块就有110万订阅者。根据BitInfoCharts网站的数据,推特每天都能出现数万条关于比特币的内容,过去三个月每天有1.4万至3.2万条。

为了从这种混乱的信息中提取出有用的部分,算法使用了自然语言处理——识别关键字和情绪,从而表明社交媒体用户对某些数字货币的看法发生了哪些变化。

使用算法的投资者表示,他们还可以了解到发送哪些信息可以在网上获得关注。

Elwood的Ren说:

“这些信息不是随机传播的,而是通过一个非常明确的结构传播的,就像一棵树一样。这与模拟病的传播非常相似。”被假消息支配的恐惧

其他投资者则强调了教会机器识别有偏见或不准确信息的挑战。

项目方甚至可以通过付费的方式换来社交媒体上的正面评价。

BitSpread首席执行官CedricJeanson表示,BitSpread利用自己的资金,使用大约一年前开始开发的算法进行交易。BitSpread是一家总部位于伦敦和新加坡的加密货币资产管理公司。

但该软件收集的信息有限,只收集推特反馈,且寻找有关交易所头寸清算或关闭的信息。

“问题在于收集所有信息,试图了解谁在哪里交易,会出现什么样的清算。这是一个有意义的策略。”不过,他承认这种策略存在缺陷。

“这种情绪本身,也就是我们在推特上看到的,可能真的与假新闻有关。我们总是对我们在新闻中读到的东西非常谨慎,因为大多数时候,我们已经看到了偏见。”许多算法使用机器学习,应该通过经验来改进,并更好地理解社交媒体帖子如何转化为市场动向。

总部位于柏林的初创公司Augmento的BijanFarsijani表示,开发者通常会找出那些频繁发言以及有大量粉丝的关键人物,以便在他们的算法中获得更大权重。

他表示,自该软件推出以来,已有多家对冲基金从他的公司购买了该软件。

程序员小哥,我们需要你

比特币是市值最大的加密货币,也是该行业的领头羊。今年,比特币的价格飙升了180%以上,推动了从交易公司到对冲基金等大型投资者的兴趣。

比特币最近一次上涨是在上月,分析师认为这是因为市场预计FacebookLibra将得到更广泛的使用。

这一举动也反映出网络上的兴趣激增。6月18日,当Facebook宣布这一消息时,谷歌加密货币搜索量达到三个月来的最高水平。

然而,这很像鸡和蛋的问题:是网上的讨论导致价格波动还是价格波动导致网上热烈的讨论?

BlueskyCapital的Leccese表示:

“情绪分析方面可能有一定价值,但大多数时候,人们在推特上发布的信息可能是价格走势的滞后指标。”“但还是有潜力的。未来5到10年,人们将开始更多地关注这一问题,因为传统战略竞争加剧,回报率将不断下降。”普华永道的一份报告显示,尽管缺乏专门针对这种技术的数据,但今年第一季度,使用从套利到情绪分析等多种方法的加密货币基金表现明显好于长期投资的基金。

程序员表示,他们看到需求正在增加。

位于的MarcHoward与500多名机器学习专家合作,将来自谷歌趋势、Reddit和开发平台GitHub的数据整合到情绪分析算法中。

Howard表示,截至6月24日,他用算法进行比特币投资,比只追踪价格的基金高出54%。他补充称,纽约和台北的基金已向他寻求帮助,帮助他们开发自己的分析工具。

“现在这种形式很火。任何一只称职的基金,都在投入部分资源和配置用于情绪分析。”

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