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为预测加密市场价格影响因素，解析社交媒体的算法模型正在增多
早前，据耶鲁大学的经济学家主导的一次对加密货币和区块链技术的经济分析中，专家曾发现，对于加密市场的投资回报率影响因素中，“投资者关注”是其中一项影响因素，即数字货币价格与社交媒体和搜索引擎中数字货币的帖子和查询数量之间存在一定的相关性。
近期据外媒报道，使用算法来解析社交媒体的做法正在增多，美国的部分对冲基金和资产管理公司正在设计相关的算法模型，以求在社交媒体网站上搜寻可能会影响数字货币价格的触发因素。
具体来说，他们希望创造出一种能够从Reddit、微信、推特（Twitter）和Telegram等网站的海量信息中挑选出价格“信号”的算法。
关于此类投资者情绪衡量指标和工具，对于股票、外汇等传统投资市场来说并不陌生。对于加密货币领域来说，也已有相关的情绪分析工具，例如Alternative.me推出的恐惧&贪婪指数（Fear&Greed Index），在其给出的说明中显示， 当指数显示“极度恐惧”可能表明投资者太担心了，这可能是一个买入机会。而当投资者变得过于“贪婪”时，则意味着市场将会出现调整。
并且Alternative.me认为，加密市场行为非常情绪化，当市场上涨导致FOMO（害怕失踪）时，人们往往会变得贪婪。 反之，人们会以非理性反应出售他们的代币。 之所以要衡量恐惧和贪婪，目的是在于让投资者有一个更客观的指标，从而远离情绪过度导致的投资之利。
此外还有一些平台通过提供“比特币价格波动率指数”来衡量市场的恐慌程度，一般来说该值越高往往反映出对后市走势的分歧度越高，则市场情绪越恐慌，反之则市场情绪越贪婪。
外媒在报道中指出，加密技术在密码学领域还处于早期阶段，缺乏行业维度的性能数据，且这类数据的有效性也存在诸多问题。同时，加密货币市场几乎没有权威的信息来源和任何可靠的数据来衡量经济指标和财务报表等资产价值，而且个人投资者众多。
所以对于加密货币市场来说，此类市场情绪分析的意义更大，也更为有利可图。
但是要从海量的信息中提取出影响数字货币价格的触发因素，除了与传统的投资者情绪分析工具一样经过自然语言处理需要广泛识别和提取关键词之外，距离真正有效的算法的推出还存在多重障碍。
首先，在加密货币领域海量的信息之中，需要面临的是全球市场的多种语言环境。
其次加密货币爱好者们分散在多个社交媒体，这要求算法的数据抓取需要跨越多个渠道。
报道中提到，根据BitInfoCharts网站的数据，仅推特每天都能出现数万条关于比特币的内容，过去三个月每天有1.4万至3.2万条。6月18日当Facebook宣布Libra发布的消息时，谷歌加密货币搜索量达到三个月来的最高水平，而研究员Willy Woo早前的一项研究也曾表明，Google搜索趋势甚至可用于检测投机泡沫以及购买加密货币的最佳和最差时间。另外，加密货币爱好者们最常使用的社交媒体电报和Reddit，对于日本和韩国地区的投资者来说，Line和Kakao最常用，而中国地区则是微信。
第三，由于缺乏严格的监管和权威的信息来源，信息传播中也存在大量的虚假信息，对于算法来说如何辨真伪别成了巨大的考验。例如此前，推特上出现了大量的机器人账号，这些账号重复发布同一条消息并不断@XRP社区成员以及其它持有者，警告人们不要购买XRP。此类虚假消息在加密货币领域不胜枚举。
另外，还有昂贵的开发成本。报道中提到，纽约投资公司Bluesky Capital的总裁Andrea Leccese表示，一个只能阅读英文这一种语言的推特的机器人前期的开发成本在50万至100万美元之间，其中大部分资金都花在了开发人员身上，而这是Bluesky最终没有使用这项技术的原因。
有报道称，根据普华永道的一份报告显示，今年第一季度使用从套利到情绪分析等多种方法的加密货币基金表现明显好于长期投资的基金。
虽然目前市场还在观望监管态度，但是随着越来越多的机构投资者开始进场，对市场分析有更高的需求以及更充足的资金支持，此类情绪分析的算法开发进程正在加快。
原创： 奚习习
