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2022-5-8 07:31:12
《第22届万维网国际会议记录》,第213-224页。[12] Yelowitz,A.&Wilson,M.,2015比特币用户特征:谷歌搜索数据分析。《应用经济学快报》22,1030-1036。[13] 比特支付。超过44000家企业和慈善机构接受比特币支付。(https://bitpay.com/directory#)[14]戴尔。戴尔现在接受比特币。(http://dell.to/1uk8ocZ)[15]Schweitzer,F.,Fagiolo,G.,Sornette,D.,Redondo,F.V.,Vespignani,A.和White,D.R.,2009年经济网络:新的挑战。科学325422-425。ISSN 1095-9203。(doi:10.1126/science.1173644)。[16] Garcia,D.,Tessone,C.J.,Mavrodiev,P.和Perony,N.,2014《泡沫的数字痕迹:比特币经济中社会经济信号之间的反馈周期》。《皇家学会学报》2011年第11期,第40623页。(内政部:10.1098/rsif.2014.0623)。[17] Kristoufek,L.,2013比特币符合谷歌趋势和维基百科:量化互联网时代现象之间的关系。科学报告3。[18] 克里斯托菲克,L.,2015比特币价格的主要驱动因素是什么?来自小波相干分析的证据。PLoS ONE 10(4):e0123923。[19] Schoen,H.,Gayo Avello,D.,Metaxas,P.T.,Mustafaraj,E.,Strohmaier,M.和Gloor,P.,2013社交媒体预测的力量。互联网研究23528–543.16/19David Garcia,Frank Schweitzer:英国皇家学会开放科学2:150288(2015)http://rsos.royalsocietypublishing.org/content/2/9/150288[20] 2012年,伊利诺伊州博尔迪诺、南卡罗来纳州巴蒂斯顿、加利福尼亚州卡尔达雷利、克里斯特利、M、Ukkonen和伊利诺伊州韦伯的网络搜索查询可以预测股市交易量。PloS one 7,e40014。[21]Mao,Y.,Wei,W.,Wang,B.&Liu,B.,2012年,将标准普尔500指数股票与twitter数据关联起来。第一届ACM跨学科社会网络研究热点国际研讨会的筹备工作,第69-72页。ACM。[22]冈萨雷斯·拜伦,S.,班克斯,R.E。
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&Kaltenbrunner,A.,2010情绪反应和公众舆论的脉动:衡量政治事件对在线讨论情绪的影响。arXiv预印本arXiv:1009.4019。[23]图马金,R.和怀特劳,R.F.,2001年新闻还是噪音?网上发帖和股价。《金融分析杂志》第41-51页。[24]Saavedra,S.,Duch,J.和Uzzi,B.,2011年,使用生态通信数据跟踪交易员对市场的理解。公共科学图书馆一号,e26705。[25]吉尔伯特,E.和卡拉哈利奥斯,K.,2010年,普遍的担忧和股市。ICWSM,第59-65页。[26]Bollen,J.,Mao,H.&Zeng,X.,2011推特情绪预测股市。计算科学杂志2,1-8。[27]加西亚,D.,阿比舍瓦,A.,施瓦格洛夫,S.,塞尔杜尔特,美国和施韦策,F.,2015年网络政治中的两极分化参与性媒体。出现在政策和互联网上(http://bit.ly/1zGCPOv)[28]Garcia,D.和Tanase,D.,2013年,通过欧洲电视歌曲大赛测量文化动态。复杂系统的进展16,33。[29]Hirshleifer,J.,1977,替代市场机制下的投机理论。《金融期刊》32975-999。[30]哈里斯·M.和拉维夫·A.,1993不同的意见导致了一场赛马。财务研究回顾6473–506。[31]Antweiler,W.和Frank,M.Z.,2004年,所有的谈话都是噪音吗?internetstock留言板的信息内容。《金融杂志》591259–1294。[32]Tetlock,P.C.,2007,为投资者情绪提供内容:媒体在股市中的作用。《金融杂志》621139-1168。[33]De Choudhury,M.,Sundaram,H.,John,A.&Seligmann,D.D.,2008博客传播动力学能与股市活动相关吗?《第十九届ACM超文本和超媒体会议记录》,HT\'08,第55-60页。ISBN 978-1-593-985-2。[34]查利特,D。
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&Bel Hadj Ayed,A.,2013用谷歌趋势预测金融市场,而不是sorandom关键词。用谷歌趋势和不那么随机的关键词预测金融市场(2013年8月14日)。17/19大卫·加西亚,弗兰克·施韦策:《皇家学会开放科学2:150288》(2015)http://rsos.royalsocietypublishing.org/content/2/9/150288[35]Ruiz,E.J.,Hristidis,V.,Castillo,C.,Gionis,A.&Jaimes,A.,2012年,将财务时间序列与微博活动联系起来。《第五届ACM网络研究和数据挖掘国际会议记录》,WSDM\'12,第513-522页。ISBN 978-1-4503-0747-5。(内政部:10.1145/2124295.2124358)。[36]Whittle,P.,1953多重平稳时间序列的分析。皇家统计学会杂志。B系列(方法学)15,第125-139页。[37]Adamic,L.,Brunetti,C.,Harris,J.和Kirilenko,A.,2009关于交易网络的信息属性。SSRN eLibrary。[38]Lütkepohl,H.,2007多重时间序列分析新导论。斯普林格。[39]Pennebaker,J.W.,Chung,C.K.,Ireland,M.,Gonzales,A.&Booth,R.J.,2007 liwc2007的发育和心理测量学特性。LIWC。网[40]Warriner,A.B.,Kuperman,V.和Brysbaert,M.,2013年,13915个英语引理的配价、觉醒和支配规范。行为研究方法451191–1207。[41]Wilcoxon,F.,1945,通过排名方法进行个人比较。生物特征公报第80-83页。[42]夏普,W.F.和夏普,W.,1970年《投资组合理论与资本市场》,第217卷。麦克劳希尔纽约。[43]爱德华兹,B.,2014年欧洲债券收益率为负。《华尔街日报》。[44]比特连接。功能-短。(https://www.bit菲尼克斯。com/page/features)。[45]比特币。费用表。(https://www.bit菲尼克斯。com/页面/费用)。[46]富勒,W.A.,2009统计时间序列导论,第428卷。约翰·威利父子公司。[47]科维特科夫斯基,D.,菲利普斯,P.C.,施密特,P。
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&Shin,Y.,1992根据单位根的选择检验平稳性的无效假设:我们有多确定经济时间序列有单位根?计量经济学杂志54159-178。[48]安德森,O.D.,1976年时间序列分析和预测:Box-Jenkins方法。巴特沃斯隆登。[49]Zeileis,A.,2004年,使用hc和hac协方差矩阵估值器进行计量经济计算。统计软件杂志11,1-17。[50]Chance,D.和Brooks,R.,2015衍生工具和风险管理导论。圣智学习。[51]硬币台。Cointdesk发布专有比特币价格指数。(http://bit.ly/11dDAAK)[52]Brito,J.,Shadab,H.B.和Castillo,A.,2014比特币金融监管:证券、衍生品、预测市场和赌博。衍生品、预测市场和赌博(2014年4月10日)。[53]Shadab,H.B.,2014年监管比特币和区块链衍生品。SSRN预印本2508707.18/19David Garcia,Frank Schweitzer:Royal Society Open Science 2:150288(2015)http://rsos.royalsocietypublishing.org/content/2/9/150288[54]艾特肯,T.,2013 Topsy:社交搜索引擎允许你扫描twitter上发布的所有公共推文。CEO世界杂志。[55]罗素,J.A.,2003,核心效应与情绪的心理建构。心理学评论110145。[56]Bradley,M.M.和Lang,P.J.,1999年《英语单词的有效规范》(新版):使用手册和有效评级。技术报告,弗洛里达大学心理生理学研究中心。[57]Garcia,D.和Schweitzer,F.,2012年,在线集体情绪建模。《2012年社交媒体数据驱动用户行为建模和挖掘研讨会论文集》,Dubmsm\'12,第37-38页。(内政部:10.1145/2390131.2390147)。[58]奥斯古德,C.E.,1964年,文化比较研究中的语义差异技术。
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2022-5-8 07:31:26
美国植物学家66171-200。[59]Lin,Y.,Michel,J.-B.,Aiden,E.L.,Orwant,J.,Brockman,W.&Petrov,S.,2012年谷歌图书ngram语料库的语法注释。《2012年ACL系统演示会议录》,第169-174页。致谢:我们感谢Emre Sarigol提供的技术援助。资助:这项工作由瑞士国家科学基金会(CR21I1_146499)资助。作者贡献:DG构思了这项研究,检索了数据,并进行了分析。DGF和FS写了手稿。竞争利益:作者声明他们没有竞争性的财务利益。伦理声明:这项研究基于公开分享的观察数据。未检索、存储或分析任何个人或个人信息。数据和材料可用性:本文使用的所有数据都可以通过相应的应用程序编程接口公开获取。用于重现这些结果的已处理数据和脚本可在https://www.sg.ethz.ch/btc19/19
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