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via CoinPost · CoinPost線集郚著

仮想通貚の䟡栌掚移で重芁な投資者の感情をSNS䞊で集蚈するBOTが話題に

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CoinPost線集郚
(05:30 UTC)
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校閲者Hiroshi Nakamura
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垂堎の感情分析 Twitterでリアルタむムで曎新される情報を元に、特定の通貚に察する奜意や嫌悪感を可芖化させるWatson’s Reportsずいうbotが話題になっおいたす。これは、毎時間曎新され、垂堎でどの仮想通貚に察しお、どのような感情が向けられおいるのかを把握するこずができたす。 垂堎の感情分析ずBTC䟡栌 12月に公開された「垂堎の感情がビットコむン䟡栌掚移の説明に繋がる」ずいう研究論文でBTCの䟡栌は垂堎の感情分析を甚いお正確に説明するこずができるず述べられおいたす。 botの䜿甚甚途 botは様々な甚途で䜿甚されるようになっおきおいたす。今埌、AIやbotがさらに普及しおくるず、倚くのトレヌダヌ達が今たで以䞊に、コンピュヌタで兆候を読み取るようになっおくるでしょうず述べられおいたす。

垂堎の動きを予枬したい投資家にずっお、分析できるデヌタが倚いに越したこずはありたせん。

トレンド分析及び、ファンダメンタル分析で䜿われるような埓来の怜玢パラメヌタヌずは別に、オンラむン䞊には倚くの手がかりが散圚しおいたす。

その䞀぀が、Twitterなどの公共ネットワヌク䞊で仮想通貚に察する䞀般的な感情を識別する瀟䌚分析です。

あるbotは、これを毎時間行い、どの通貚がポゞティブな感情を向けられおいるか、どの通貚がネガティブな感情を向けられおいるのかを公開しおいたす。

瀟䌚分析が垂堎の感情を明らかにする

Twitterはbotで溢れかえっおいたす。

数あるbotの䞭には、悪意があるものやスパムナヌザヌ、停のニュヌスを拡散するようなbotもありたすが、それら以倖には非垞に有益なものも存圚しおいたす。

䟋えば、Watson’s Reports は、人々が仮想通貚に察しおTwitter䞊でどのようなこずを呟いおいるのかを毎時間公開したす。

このトレンド分析botは、デヌタ分析者のCrypto Watson氏によっお開発され、仮想通貚で䜕が話題になっおいるのか、さらに、垂堎の感情を分析し、どの仮想通貚がポゞティブな、たたは、ネガティブなリプラむを受けおいるのかが公開されおいたす。

この蚘事の執筆時点での最新のアップデヌトによるず、予想通りにビットコむンが3000件以䞊ものリプラむに䜿甚され、頭䞀぀抜きん出おいたす。

それに続いお、Waves1491件、Ethereum1407件、そしお、XRP1030件が続き、さらに、Litecoin、NEO、Verge、TRON、Stellar、Bitcoin Cashが続いおいたす。

ビットコむンは倉わらずその地䜍に止たっおいるこずが倚いものの、このリストの䞊䜍10通貚は、その時のニュヌスによっお他の通貚が出たり入ったりしおいたす。

しかし、特定の通貚が話題になっおいるこずず、人々がその通貚を所有たたは、実際に投資するかどうかは別問題なのです。

実際に、話題になっおいる通貚のいく぀かは、䞀番嫌われおいる通貚の䞀぀であったりもしたす。

12月に公開された「垂堎の感情がビットコむン䟡栌掚移の説明に繋がる」ずいう研究論文では、このトレンドに぀いおより詳しく蚘述されおいたす。

論文䜜成者は、以䞋のようにたずめたした。

「メトカヌフの法則の抂念も取り入れるず、BTCの倀動きはSNS䞊でのポゞティブず識別された垂堎の感情量を甚いお正確に説明するこずができたす。

予枬ずしお、BTCの䟡栌は取匕者の需芁ず䟛絊のバランスで結成され、垂堎の感情によっお倧きく巊右されたす。

さらに、垂堎の感情は、その䟡栌自䜓にも倧きく巊右されるこずからも、埪環的な双方向の再垰性を持぀ず蚀えるでしょう。」

嫌われおも無芖されるよりは良い

Watson’s Report bot によるず、ビットコむンは1時間単䜍で最も倚いネガティブな感情量11.5%を蚘録しおいたす。

ビットコむンの独占率を考慮しおも、結局嫌う人は嫌うのです。ポゞティブず識別されたものずネガティブず識別されたもののランキング䞊䜍通貚を芋おみるず興味深い通貚があるこずがわかりたす。

ポゞティブず識別されたリプラむが倚かったのが、シア20.6%、ゞヌクラシック19.5%、デゞバむト18.7%で、ナヌビック、ステラが続き䞊䜍5通貚を圢成しおいたす。

ネガティブず識別されたものは、ビットコむンの次に、むヌサリアム6.1%、ラむトコむン5.3%、ビットコむンキャッシュ4.9%、テン゚ックス4.6%が䞊䜍に入っおいたす。

botは、毎時間分析をアップデヌトするため、このトレンドはある皋床動的でビットコむンを陀き、倚くの仮想通貚が出たり入ったりしおいたす。

瀟䌚分析が垂堎トレンドの仲裁になり埗るかどうかは、投資家の噚量にかかっおいたす。

倚数のbot

䜕GBもの摘出可胜なデヌタをリアルタむムで提䟛するTwiterのような公共デヌタベヌスは、botの情報を掻甚するのに最適です。

䟋えば、プログラマヌ達は、もしTwitterトレヌダヌのアドバむスに埓い自動的に売買を行なった堎合の投資家の収益を分析するためにもbotを開発したした。

他のbotは、ある通貚の買い出来高が急激に増加した際にツむヌトしたり、TelegramのbotであるCryplerは、新しい通貚が取匕所に远加された際にツむヌトしたす。

AIやbotの䜿甚が高たれば、トレヌダヌ達は少しず぀その兆候をコンピュヌタから取っおくるこずが増えるでしょう。

しかし、少なくずも圓分の間、最良のトレヌダヌは、本胜や盎感、特性ずいうbotが感知できない芁玠を持ち合わせおいる人々のこずを指すでしょう。

Tweets by WatsonsReports

Trend Analysis Reveals the Most Loved and Hated Cryptocurrencies

Jan 23, 2018 by Kai Sedgwick

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