암호화폐 가격 예측: 위기 시기 동안 SVM, CNN-LSTM 및 Pysentimento를 이용한 비교 감성 분석 접근법

초록 감성 분석은 소셜 미디어 데이터에서 귀중한 통찰을 추출하는 강력한 도구입니다. 본 논문에서는 러시아-우크라이나 전쟁 동안 2022년 3월, 6월, 12월의 세 달에 걸친 비트코인(BTC), 이더리움(ETH), 바이낸스 코인(BNB) 세 가지 암호화폐 관련 백만 건 이상의 트윗을 고려하였습니다. CNN-LSTM(합성곱 신경망과 장단기 기억)과 GloVe 및 TF-IDF 특징을 활용한 서포트 벡터 머신(SVM) 두 모델을, 비트코인에 대해 긍정, 부정, 중립으로 라벨링된 5만 건 이상의 트윗 라벨 데이터셋에서 학습했습니다. 감성 분석을 위한 사전 학습 모델인 Pysentimento도 세 모델의 성능 비교를 위해 활용되었습니다. 각 모델은 라벨 데이터셋에 대해 테스트되었고, 이후 라벨 없는 트윗에 대해 평가되어 Pysentimento의 정확도가 다른 두 모델보다 우수함을 보여주었습니다. Google Trends와 암호화폐 세 가지의 시가, 종가, 거래량, 그리고 Pysentimento의 감성 분류 결과가 피어슨 상관계수 계산 및 SARIMA 모델을 이용한 가격 예측 분석에 활용되었습니다. 결과적으로 비트코인은 안정성과 알려진 성과를 추구하는 투자자에게 매력적일 수 있으며, 바이낸스 코인과 이더리움은 보다 다양한 기회를 찾는 투자자를 끌어들일 수 있음을 발견하였습니다. 기계 학습을 이용한 감성 분석은 지정학적 사건과 시장 변동성 맥락에서 암호화폐 가격 예측과 거래 전략에 매우 귀중한 정보를 제공하는 것으로 나타났습니다.