Die Auswirkungen von Twitter auf die Bitcoin-Preise aufgedeckt

Bitcoin ist in der Investmentwelt im Laufe des letzten Jahrzehnts zum Buzzword geworden. Viele Leute reden darüber in sozialen Medien, was zu einer Explosion von Tweets geführt hat, die alles von Markttrends bis zu Prominenten-Empfehlungen diskutieren. Dieser Artikel untersucht die faszinierende Beziehung zwischen diesen Tweets und den Bitcoin-Preisen und versucht, zukünftige Preisbewegungen basierend auf Twitter-Gesprächen vorherzusagen. Also mach dich bereit für eine Twitter-gesteuerte Achterbahnfahrt durch die Welt von Bitcoin!

#Die Verbindung zu sozialen Medien

Soziale Medien, besonders Twitter, sind zu Hotspots für Diskussionen über Kryptowährungen geworden. Wenn eine berühmte Person etwas über Bitcoin tweetet, kann der Preis dramatisch steigen oder fallen. Ein Tweet kann einen Sturm auslösen, was die Preise zum Sinken oder Steigen bringt. Überraschenderweise scheinen die Gefühle, die in diesen Tweets ausgedrückt werden, einen grösseren Einfluss auf die Bitcoin-Preise zu haben als traditionelle Marktbedingungen. In dieser Studie haben wir diese Tweets analysiert, um zu sehen, ob es eine Möglichkeit gibt, in dieses Gespräch einzutauchen und potenziell die Zukunft von Bitcoin vorherzusagen.

#Überblick über den Datensatz

Um dieses dynamische Geschehen zu verstehen, haben wir einen Datensatz von Tweets über Bitcoin von Kaggle gesammelt. Dieser Datensatz enthält satte 16 Millionen Tweets, die weltweit gemacht wurden, und zwar von Januar 2016 bis März 2019. Die meisten Tweets im Datensatz sind auf Englisch, was die Analyse erleichtert. Jeder Tweet kommt mit zusätzlichen Details wie Benutzername, Zeitstempel und Engagement-Metriken wie Likes und Retweets. Wir haben uns entschieden, uns auf diesen Zeitraum zu konzentrieren, um unsere Analyse relevant und handhabbar zu halten.

#Datenvorverarbeitung und Analyse

Bevor wir in den Spass eintauchen konnten, mussten wir unseren Datensatz vorbereiten. Stell dir diesen Schritt vor wie das Aufräumen deines Zimmers, bevor du eine Party schmeisst. Wir haben die Sprache erkannt und gefiltert, um nur die englischen Tweets zu behalten. Sobald wir einen sauberen Datensatz hatten, haben wir täglich Features wie Antworten, Likes und Retweets aggregiert. Wir haben sogar einen genaueren Blick auf das tägliche Tweet-Volumen geworfen, um zu sehen, ob die Leute an bestimmten Tagen eher über Bitcoin twittern.

#Sentiment-Analyse: Die Stimmung der Tweets

Jetzt kommen wir zum spannenden Teil—was sagen die Leute wirklich über Bitcoin? Um das herauszufinden, haben wir eine Sentiment-Analyse durchgeführt. Wir haben die Tweets bereinigt, um Rauschen wie Links, Erwähnungen oder Emojis zu entfernen (obwohl Emojis schon ein bisschen Flair hinzufügen!). Mit verschiedenen Bibliotheken haben wir die Tweets als positiv, negativ oder neutral gekennzeichnet.

Überraschenderweise zeigte das Ergebnis, dass die meisten Tweets neutral waren. Etwa 90% neigten nicht zu Glück oder Negativität, sondern waren eher informativ. Nur etwa 7% der Tweets drückten positive Gefühle aus, während gerade mal 3% negative Stimmungen äusserten. Es scheint also, dass die meisten Leute einfach Informationen teilen wollen, anstatt die Bitcoin-Debatte anzuheizen—wer hätte das gedacht?

#Gruppierung der sozialen Tweeter

Als Nächstes haben wir uns entschieden, die Tweeter basierend auf ihrem Tweet-Verhalten zu gruppieren. Wir haben nach Mustern in Likes, Retweets und anderen Engagement-Metriken gesucht. Dieser Schritt ist ein bisschen so, als würde man versuchen, seine Freunde in "Partytiere" und "Zuhausebleiber" zu kategorisieren. Wir haben verschiedene Clustering-Techniken angewendet, darunter K-means, Hierarchical und DBSCAN.

Die K-means-Methode war ein Kinderspiel und identifizierte problemlos drei Cluster von Nutzern. Die anderen beiden Methoden hatten jedoch ein bisschen Schwierigkeiten und zeigten uns nur ein Cluster. Das könnte daran liegen, dass sie nicht mit all den Daten umgehen konnten, die wir hatten. Also haben wir keine klare Antwort darauf, welche Arten von Nutzern es da draussen gibt, aber wir haben ein paar Ideen!

#Vorhersage der Bitcoin-Preise

Nachdem wir unsere Hausaufgaben gemacht hatten, waren wir bereit, die Bitcoin-Preise vorherzusagen! Wir haben verschiedene Regressionsmodelle verwendet, um den Preis für den nächsten Tag basierend auf der Tweet-Aktivität der vorherigen Tage vorherzusagen. Stell dir das vor wie der Versuch, vorherzusagen, ob dein Lieblingsrestaurant voll sein wird. Wir haben mehrere Modelle wie lineare Regression, Ridge Regression und Entscheidungsbäume trainiert, um zu sehen, welches am besten abschneidet.

Wie sich herausstellte, schnitten die einfacheren Modelle—wie die lineare und Ridge-Regression—ganz gut bei der Preisvorhersage ab. Die baumbasierten Modelle waren ein bisschen enttäuschend, besonders bei den Tests. Es war, als wären sie für die Trainingseinheit total motiviert, konnten aber am grossen Tag nicht performen!

#Klassifizierung der Preisbewegungen

Aber da hörten wir nicht auf! Wir haben auch versucht zu klassifizieren, ob die Bitcoin-Preise steigen oder fallen würden. Dabei kamen Klassifikationsalgorithmen wie KNN, logistische Regression und Random Forest zum Einsatz. Die Idee ist zu sehen, ob wir die Richtung der Preisbewegung vorhersagen können—stell dir das wie eine Wettervorhersage, aber für Kryptowährung vor.

Der Random Forest-Klassifikator erwies sich als der stärkste Kandidat und erzielte eine Genauigkeitsrate von 62%. Auch wenn uns das nicht wirklich zu Bitcoin-Orakeln macht, zeigt es doch vielversprechende Ansätze für fundierte Vermutungen.

#Wichtige Ergebnisse der Analyse

1. Tägliches Tweet-Volumen: Das Volumen der Tweets über Bitcoin wuchs von 2016 bis 2019 erheblich.

2. Stimmungstrends: Die meisten Tweets blieben in ihrem Ton neutral und zeigen, dass viele einfach Informationen teilen, anstatt starke Gefühle auszudrücken.

3. Gruppierung: Wir fanden drei mögliche Benutzerkategorien basierend auf ihren Tweets, aber die Ergebnisse waren inkonsistent bei verschiedenen Clustering-Methoden.

4. Regressionsresultate: Einfache Regressionsmodelle schnitten besser bei der Vorhersage der Bitcoin-Preise ab als komplexere baumbasierte Modelle.

5. Klassifizierungsergebnisse: Random Forest-Klassifikatoren waren die effektivsten bei der Vorhersage der Richtung der Bitcoin-Preisbewegung.

#Fazit: Die Zukunft der Vorhersage

Obwohl es herausfordernd ist, die Bitcoin-Preise mit Tweets vorherzusagen, zeigt unsere Studie, dass es eine Verbindung zwischen der Tweet-Aktivität und den Preisänderungen von Bitcoin gibt. Um ehrlich zu sein, ist der Markt ein bisschen wie ein Spiel mit Musikalischen Stühlen—einen Moment bist du oben, und im nächsten tweetet jemand über eine neue Regulierung, und plötzlich bist du draussen!

Zukünftige Forschungen könnten die Vorhersagen verbessern, indem sie mehr Daten sammeln und neue Features erkunden. Vielleicht könnte es helfen, Informationen von verifizierten Konten oder sogar Google Trends einzubeziehen, um unsere Vorhersagen zu verfeinern.

Am Ende gibt dir diese Studie vielleicht nicht die geheime Formel, um ein Bitcoin-Millionär zu werden, aber sie beleuchtet auf jeden Fall, wie soziale Medien das Marktverhalten beeinflussen können. Also, das nächste Mal, wenn jemand über Bitcoin tweetet, halt ein Auge auf die Preise—man weiss ja nie, was als Nächstes passieren könnte!