Тема «исследования и аналитика»

10 января 2025 г. состоялась предзащита кандидатской диссертации В.С. Баклановой по теме «Моделирование влияния сентимента на биржевые характеристики криптоактивов», в рамках которой рассматривались два рынка криптоактивов: Bitcoin и NFT. Научный руководитель – проф. Т.В.Теплова.

Для рынка Bitcoin был разработан авторский индекс сентимента RedditSI, который продемонстрировал высокое качество, доказав, что может служить индикатором сентимента пользователей Reddit по отношению к Bitcoin, эффективно отражая коллективные эмоции на рынке. Авторский индекс RedditSI строится на основе текстовых данных, собранных из комментариев топ-дискуссий в субреддитах, связанных с Bitcoin. Разработанный индекс совершенствует методологию сентимент-анализа, внедряя передовые методы обработки естественного языка (NLP) для систематического анализа настроений в собранных комментариях, обеспечивая эффективную оценку сентимента инвесторов на рынке BTC в режиме реального времени.

На практике инвесторы могут значительно усовершенствовать свои торговые стратегии, внедрив такой инструмент анализа сентимента, как RedditSI. Отслеживая и интерпретируя изменения в настроениях, инвесторы могут принимать более обоснованные решения о точках входа и выхода, что потенциально улучшает их выбор во времени и снижает риски инвестирования. Сочетание анализа сентимента с традиционными методами, такими как фундаментальный и технический анализ, обеспечит всестороннее представление о рынке, что приведет к более эффективному принятию решений.

Для рынка NFT В. Баклановой был построен авторский индекс сентимента NFT Hype Index, основанный на текстовых данных Twitter, представляющих собой посты ведущих криптоинфлюенсеров в NFT-индустрии. Такой подход демонстрирует более узконаправленный эффект, помогая выявить влияние мнений публичных личностей на принятие инвестиционных решений участниками рынка и, как следствие, на общую динамику продаж NFT-активов. Особенность анализа NFT рынка – рассмотрение объема торгов как зависимой переменной в прогнозных моделях. Т.е. в работе сделана попытка посмотреть на рынок в целом, а не на отдельные активы этого сегмента криптоиндустрии.

Для оценки вклада авторского индекса в прогноз динамики рынка NFT были применены различные модели машинного обучения и методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI). Результаты показали превосходство NFT Hype Index над другими индексами сентимента, которые представлены в научной литературе по тематике NFT-активов. Отсутствие работ, анализирующих настроения инвесторов по отношению к рынку NFT в целом на основе текстовых данных из социальных сетей, также подчеркивает значимость разработанного индекса сентимента.

Таким образом, в диссертации В. Баклановой продемонстрированы как оригинальные прогнозные модели ИИ, так и ИИ модели текстового анализа для построения авторских индексов сентимента для рынков Bitcoin и NFT. Результаты показали, что динамика рынка криптоактивов во многом определяется настроениями инвесторов в социальных сетях, выраженных через индексы сентимента - количественные индикаторы, предназначенные для отражения ежедневных настроений инвесторов. Это подтверждает важность учета сентимента при моделировании рынка криптоактивов, подкрепляя концепцию поведенческих финансов об иррациональном поведении инвесторов, особенно для рынков, где преобладают розничные инвесторы. Продемонстрированы эффекты, формируемые коллективными настроениями и стадным инстинктом участников рынка.