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2022-06-11
英文标题:
《Wikipedia and Digital Currencies: Interplay Between Collective Attention
  and Market Performance》
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作者:
Abeer ElBahrawy, Laura Alessandretti, Andrea Baronchelli
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  The production and consumption of information about Bitcoin and other digital-, or \'crypto\'-, currencies have grown together with their market capitalisation. However, a systematic investigation of the relationship between online attention and market dynamics, across multiple digital currencies, is still lacking. Here, we quantify the interplay between the attention towards digital currencies in Wikipedia and their market performance. We consider the entire edit history of currency-related pages, and their view history from July 2015. First, we quantify the evolution of the cryptocurrency presence in Wikipedia by analysing the editorial activity and the network of co-edited pages. We find that a small community of tightly connected editors is responsible for most of the production of information about cryptocurrencies in Wikipedia. Then, we show that a simple trading strategy informed by Wikipedia views performs better, in terms of returns on investment, than classic baseline strategies for most of the covered period. Our results contribute to the recent literature on the interplay between online information and investment markets, and we anticipate it will be of interest for researchers as well as investors.
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中文摘要:
比特币和其他数字货币(或称“加密货币”)信息的生产和消费与其市值一起增长。然而,对于在线注意力与多种数字货币市场动态之间的关系,仍然缺乏系统的调查。在这里,我们量化了维基百科对数字货币的关注与其市场表现之间的相互作用。我们考虑了货币相关页面的整个编辑历史,以及2015年7月以来的查看历史。首先,我们通过分析编辑活动和共同编辑页面的网络,量化了加密货币在维基百科中的存在演变。我们发现,一个由紧密联系的编辑组成的小社区负责维基百科中有关加密货币的大部分信息的制作。然后,我们表明,在所涵盖的大部分时间内,维基百科观点所提供的简单交易策略在投资回报方面比经典的基线策略表现更好。我们的结果有助于最近有关在线信息与投资市场之间相互作用的文献,我们预计这将引起研究人员和投资者的兴趣。
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分类信息:

一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Social and Information Networks        社会和信息网络
分类描述:Covers the design, analysis, and modeling of social and information networks, including their applications for on-line information access, communication, and interaction, and their roles as datasets in the exploration of questions in these and other domains, including connections to the social and biological sciences. Analysis and modeling of such networks includes topics in ACM Subject classes F.2, G.2, G.3, H.2, and I.2; applications in computing include topics in H.3, H.4, and H.5; and applications at the interface of computing and other disciplines include topics in J.1--J.7. Papers on computer communication systems and network protocols (e.g. TCP/IP) are generally a closer fit to the Networking and Internet Architecture (cs.NI) category.
涵盖社会和信息网络的设计、分析和建模,包括它们在联机信息访问、通信和交互方面的应用,以及它们作为数据集在这些领域和其他领域的问题探索中的作用,包括与社会和生物科学的联系。这类网络的分析和建模包括ACM学科类F.2、G.2、G.3、H.2和I.2的主题;计算应用包括H.3、H.4和H.5中的主题;计算和其他学科接口的应用程序包括J.1-J.7中的主题。关于计算机通信系统和网络协议(例如TCP/IP)的论文通常更适合网络和因特网体系结构(CS.NI)类别。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-6-11 16:33:00
维基百科和数字货币:集体关注与市场表现之间的相互作用。作家ElBahrawya,b,Laura Alessandrettic,d,和Andrea Baronchellia,e,*伦敦大学数学系,伦敦EC1V 0HB,英国艾伦图灵研究所,大英图书馆,96 Euston Road,London NW12DB,UKcCentre for Social Data Science,University of Copenhagen,DK-1353 Kgs。丹麦登马克技术大学Kobenhavn K,DK-2800 kg。Lyngby,英国伦敦大学学院DenmarkeUCL区块链技术中心*通讯作者:Andrea。巴伦切利。1@city.ac.ukAbstractThe比特币和其他数字或“加密”货币信息的生产和消费随着其市值的增长而增长。然而,对于在线注意力和市场动态之间的关系,跨多种数字货币的系统研究仍然缺乏。在这里,我们量化了维基百科对数字货币的关注与其市场表现之间的相互作用。我们考虑了货币相关页面的整个编辑历史以及2015年7月以来的查看历史。首先,我们通过分析编辑活动和共同编辑页面的网络,量化了维基百科中加密货币存在的演变。我们发现,维基百科中加密货币信息的大部分制作都是由一个由紧密联系的编辑组成的小社区负责的。然后,我们展示了一个由维基百科视图提供信息的简单交易策略,在投资回报方面,在所涵盖的大部分时期,其表现优于基线策略。
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2022-6-11 16:33:03
我们的结果有助于最近有关在线信息和投资市场之间相互作用的文献,我们预计这将引起研究人员和投资者的兴趣。简介加密货币市场在2018年1月之前的两年多时间里呈超指数增长,随后几个月将出现重大亏损【1】。这种增长的结果和驱动力是它逐渐吸引了越来越多的公众的关注。在本文中,我们量化了加密货币市场信息的生产和消费的演变及其与市场行为的相互作用。利用最近显示维基百科可以作为网络整体注意力的代表的结果,我们的分析依赖于popularonline百科全书的数据。第一个点对点货币系统比特币于2009年创建,是为了实现SatoshiNakamoto的数字货币新理念。该系统依赖区块链技术,旨在引入透明、匿名和分散的数字货币。一开始,比特币吸引了技术爱好者、开源倡导者以及任何可能需要减少各国资金转移限制的人。在不到10年的时间里,比特币获得了普及,2000多种加密货币加入其中。其中一些加密货币(altcoins)是比特币的复制品,在协议和实现方面变化很小,而另一些则采用完全不同的协议。虽然加密货币最初是作为日常支付的交换媒介引入的,但它们已经越来越多地被用于投机。加密货币可以在在线交换平台上交易,广泛的研究已经关注了比特币的性质和主要用途,特别是关于价格驱动因素的一些提示。
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2022-6-11 16:33:06
为了使市场及其价格变动合理化,我们对加密货币交易市场与股票市场[5、14]或金融货币[15]进行了比较。如今,社交媒体平台为研究人员提供了大量可以表明公众意见或兴趣的数据。由于股票市场受到投资者的基本原理及其利益的高度影响,一些研究调查了在线社交信号与股票市场价格之间的联系。开创性的研究表明,来自谷歌趋势和维基百科(16,17)或推特情绪(18,19)的信号如何有助于预测股价。这种方法最近被扩展到调查社交数字跟踪与比特币(或少数顶级加密货币)价格之间的关系。虽然这些研究表明了依赖不同数字源的重要性,但到目前为止,还缺乏对多种加密货币的系统研究。此外,只有在少数情况下[21,22,29],主要集中在比特币上,该分析本着[16]的精神将社交媒体信号纳入投资战略。在这里,我们调查维基百科信息的消费和生产与市场指标之间的相互作用。从2015年7月到2019年1月,我们的分析集中在维基百科上的所有加密货币上。本文的组织结构如下:在“最新技术”中,我们概述了加密货币的相关文献以及网络对加密货币的关注;在“数据收集和准备”中,我们描述了数据集和预处理技术;在“结果”中,我们展示了我们的分析结果。
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2022-6-11 16:33:10
即,我们研究加密货币的“维基百科页面和市场属性”之间的相互作用;我们详细研究了“加密货币页面的演变”;我们调查加密货币页面的“编辑角色”,最后探讨“基于维基百科交易的投资策略”。有人建议采用两种主要方法预测比特币和加密货币的价格。第一部分仅针对市场指标,主要使用算法交易和机器学习算法预测价格【30–33】。第二种方法依赖于用户在线生成的数据,包括Googlesearch趋势、Wikipedia视图和Twitter数据,来预测和合理化价格波动。虽然altcoins的相关性一直在增加[1],但大多数研究只关注最著名的加密货币。谷歌搜索趋势、维基百科浏览量和推特数据与比特币价格呈正相关【22–24、34、35】。比特币、以太坊和Ripple论坛上的评论和回复【36–38】被发现预测了各自的价格【26】。考虑到来自社交新闻聚合器Reddit的比特币、Litecoin、以太坊和Monero的数据,也得到了类似的结果【25,39】。在[8,20]中,作者展示了多重在线信号与比特币、Litecoin、Ethereum和Monero的价格之间的正相关关系。比特币价格与在线社交信号之间的联系使得我们能够制定成功的交易策略[21,28,29]。在[28]中,作者使用深度学习算法和来自维基百科、谷歌搜索趋势、比特币论坛[36]和加密货币新闻网站[40]的数据预测比特币价格。关注社区讨论性质和贡献者活动的研究非常有限。
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2022-6-11 16:33:13
在[41]中,作者分析了“比特币对话”(bitcointalk)[36]论坛的数据,并表明有两个明显的贡献者群体:推动市场炒作的投资者和对加密货币系统的发展感兴趣的技术爱好者。数据收集和准备Wikipedia数据是通过Wikipedia API收集的【42】,包括每天的浏览次数和38种加密货币的页面编辑历史,并在Wikipedia上有一个页面(见补充资料,S1)。页面视图数据范围为2015年7月1日至2019年1月23日,因为早期数据无法通过API访问。另一方面,可以通过API访问完整的编辑历史记录,包括每次编辑的内容、编辑器、创建时间和对编辑的评论。维护页面的重复任务通常由称为“机器人”的自动化工具执行。维基百科要求机器人拥有单独的账户和名称,其中包括“机器人”一词,以便识别其编辑。我们从分析中排除了来自机器人程序的所有编辑。我们将编辑分为两类,即具有新内容的编辑和维护编辑。维护编辑旨在通过恢复更准确的旧版本(还原)和打击恶意编辑(故意破坏),保持一致同意的页面内容。我们通过选择包含单词“rv”或“revert”的编辑注释【43】来识别回复,并通过创建MD5哈希方案【44】来识别相同的文件。我们为所有编辑创建了MD5哈希,并将与以前的编辑共享相同哈希的编辑识别为还原。通过选择相关评论中标注为“故意破坏”的编辑,可以识别特定针对严重故意破坏的回复【43】。
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