020-02 のバックアップ(No.1)


第20回研究会

ビットコイン市場におけるニュースの関係性における分析

著者

Kawata Shinya(University of Hyogo), Yoon Hiwon(CMDlab) and Fujiwara Yoshi(University of Hyogo)

概要

本研究では、このビットコインの価格変動とインターネット上に掲載されている仮想通貨に関連する英字ニュースをデータソースとし、確率的トピックモデルの一つであるLDA(Latent Dirichlet Allocation)を用いたトピックの分類から話題の盛り上がりを数量的に表現した上で、価格変動との関係性について解析を行った。得られた結果として月次のビットコインの価格変動幅の変化率とビットコイン関連のニュースの記事における密集度の変化率に相関関係があった。非常にボラタイルな市場であるビットコイン市場において、月次での解析は荒いものであるが、一定の結果が得られた。ビットコイン市場における記事データ(テキスト情報)と価格変動の関係性を今後も研究を進めていく。

キーワード

TextMining,Network analysis,bitcoin,crypto currency

論文

(3月19日までに公表いたします)

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