Анализ будущего криптовалюты с точки зрения психологии толпы

Подход к триангуляции в реальности рынка BTC с помощью анализа психологических настроений рынка

Цены на Биткойны (далее и везде BTC) постоянно колеблются от крайности до крайности. Во втором квартале 2021 года на рынке BTC произошел обвал, который был обусловлен исключительно настроениями инвесторов. Но влияют ли на цену BTC только настроения рынка или на них влияют какие-либо факторы? 

Сразу хочу оговориться, что данная статья является лишь попыткой психолога, а не крипто-трейдера применить триангуляционный подход к пониманию этого вопроса. В процессе её написания использовались результаты смешанных методов исследования, в которых качественное исследование дополнялось количественным методом. Были рассмотрены как качественные, так и количественные данные за период 2016-2021 годов, чтобы определить, влияют ли цены на BTC непосредственно на рыночные настроения. 

Что такое Биткоин

Биткойн, за время своего существования, показал огромный рост стоимости и популярности. Через двенадцать лет после его создания в 2008 году неким программистом Сатоши Накамото, цена BTC взлетела до беспрецедентных высот. Важной характеристикой рынка криптовалют является то, что цены на валюту колеблются в строгой зависимости от личного восприятия и мнения людей, торгующих на крипторынке. 

Многих криптоинвесторов BTC привлекает именно своей высокой ликвидностью, низкими транзакционными издержками и простотой транзакций через интернет. Однако на цену Биткойна влияют настроения рынка, а именно мысли, чувства и эмоции инвесторов в отношении актива. Хорошим примером этого может послужить пост в Твитере генерального директора Tesla Элона Маска от 12 мая 2021 года о том, что его компания больше не будет принимать BTC.

Это вызвало обвал рынка BTC. Биткойн упал на 40% с рекордно высокого уровня в 65 000 долларов до 31 000 долларов в тот же день. Такое внезапное падение стоимости BTC показывает влияние всего лишь одного твита на стоимость крупнейшей в мире криптовалюты. Естественно, возникает вопрос: являются ли настроения инвесторов ответственными за крах BTC? 

Предпосылки исследования

BTC — это цифровая валюта, которая не подкреплена никакими материальными или нематериальными активами, имеющими внутреннюю ценность. Его фундаментальная цена равна нулю. Следовательно, рынок BTC нельзя предсказать в соответствии с моделями экономической оценки, такими как фундаментальный и технический анализы. Существование «эффекта толпы» на крипторынке и отсутствие внутренней стоимости затрудняют определение справедливой стоимости BTC инвесторами. 

На крипторынке часто можно увидеть, как сообщения на форумах и в соцсетях вызывают у инвесторов не здоровый оптимизм, который заставляет их толкать цену вверх. Более того, фундаментальный анализ, технический анализ, инвестиционное планирование и все предположения о рациональности современных финансовых теорий по отношению к BTC просто не применимы в принципе. 

Хотя существует множество академических работ по криптовалютам, исследования, в которых изучается взаимосвязь качественных данных о настроениях инвесторов и количественных данных о рыночных ценах на BTC, встречаются довольно редко. Тем не менее, такие исследования были бы ценным дополнением к криптолитературе.

Теории о росте BTC

Биткойн — это виртуальные деньги, полученные с помощью математической криптографии и задуманные как альтернатива официальным валютам стран. Введённый в оборот в 2009 году, BTC привлек внимание основных инвесторов только в 2012 году. На глобальном уровне внезапный рост BTC произошел за короткий промежуток времени, примерно за 10 лет. С тех пор на крипторынке появились валюты первого, второго и третьего поколений, из которых валюты третьего поколения всё ещё находятся в зачаточном состоянии. 

Однако в последнее время база пользователей криптовалюты резко увеличивается по всему миру. Криптовалюты совмещают в себе одновременно инновационные технологии, высокозащищенную архитектуру, перспективные функциональные и инвестиционные возможности в качестве активов, которые делают их привлекательными для венчурных капиталистов и инвесторов.

Предположительно, факторами, которые приводят к популярности криптовалют, являются, с одной стороны, чрезвычайно высокие затраты, связанные с использованием (средством обмена и сохранения стоимости) фиатных валют, а с другой, чрезвычайно низкие затраты, связанные с использованием криптовалют. 

Более того, крах бумажной валюты в таких странах, как Зимбабве и Ливан, добавил популярности крипто-движению. Люди начали узнавать о криптовалютах, когда появился BTC. Следовательно, его часто считают отцом криптовалют, а все остальные криптовалюты называют альткойнами. Недавние новости о том, что Сальвадор признал BTC и официально принял его в качестве законного платежного средства, стали неожиданной и позитивной новостью для поклонников BTC во всем мире.

Ценообразование Биткойнов

В отличии от фиатных валют, корпоративных акций и облигаций криптовалюты не имеют базовой стоимости. Криптовалюты более чувствительны к спросу, поэтому рыночная стоимость в большей степени зависит от того, насколько известна и популярна данная криптовалюта. 

С момента своего создания BTC был самой популярной криптовалютой, поэтому его рыночная стоимость также беспрецедентно росла. Поскольку BTC – это глобальная криптовалюта, его стоимость принципиально одинакова на разных рынках. Таким образом, цена определяется глобально и не может зависеть в течение более длительного периода от отдельных рынков в разных странах.

Была установлена долгосрочная взаимосвязь между BTC и набором переменных, способных объяснить динамику стоимости криптовалюты с использованием методов коинтеграции. Биткойн — это проциклин, стоимость которого движима интересом инвесторов к криптовалюте, и он положительно коррелирует с рыночным портфелем. А в настоящее время BTC следует тенденции, демонстрируемой финансовыми рынками, и не может рассматриваться как чисто альтернативный актив. 

Неопределенность глобальной экономической ситуации сегодняшнего дня оказала как положительное, так и отрицательное влияние на доходность BTC. Однако его не всегда можно рассматривать как новую «корзину для яиц». Важными факторами, влияющими на ценообразование BTC, являются доходность S&P 500, NIFTY 50, SENSEX30 и других популярных рыночных индексов.

При помощи традиционных моделей оценки активов невозможно качественно объяснить последние изменения в цене BTC. Однако некоторые финансовые модели указывают на то, что BTC в настоящее время переоценен. То всей видимости, именно гипотеза финансовой нестабильности лучше, чем любая из проверенных экономических теорий, подходит для объяснения недавних изменений цен на BTC. 

Изучая связь риска падения цен на BTC с экономической неопределенностью можно заметить, что экономическая неопределенность показывает значительную отрицательную корреляцию с риском падения цен на BTC. Следовательно, при высокой экономической неопределенности риск краха BTC низок. 

Более того, поведенческие факторы несут в себе ограниченный риск краха BTC. В ситуации экономической нестабильности инвесторы могут застраховаться от её влияния, инвестируя в рынок BTC. Теория предполагает, что, поскольку рынок BTC движется против макроэкономических основ экономики, эмоции являются основным фактором, определяющим спрос на рынке BTC.

Предвзятость инвесторов и волатильность цен на BTC

Биткойн обладает уникальными характеристиками доходности и риска, имеет иные, чем другие активы принципы волатильности и не коррелирует с другими активами. Следовательно, избыточная доходность и волатильность BTC несколько напоминают более спекулятивный вид активов, чем золото или доллар США. 

Волатильность BTC является экстремальной, и цены ежедневно значительно колеблются. BTC примерно в восемь раз более волатилен, чем фондовый рынок, и почти в 20 раз более волатилен, чем доллар США. В такой конфигурации можно допустить, что мир финансов, в том виде, в каком мы знаем его сегодня, вскоре будет разрушен, а BTC можно назвать предвестником этого разрушения.

Сегодня многие экономисты считают, что волатильность рынка криптовалют связана с новостями, сообщениями и публикациями в социальных сетях. Поскольку криптовалюта является одной из валют нового времени, инвесторы больше полагаются на социальные сети для получения оперативной информации, чем на обычные средства массовой информации. 

Анализ настроений инвесторов по их активности в соцсетях выявил, что волатильность криптовалют больше коррелирует с количеством сообщений в Twitter чем поисковых запросов в Google Trends. Частота и характер твитов являются важным фактором объема торгов и реализованной волатильности на следующий день, что дополнительно подтверждается линейными и нелинейными тестами причинности Грейнджера. Учитывая эти факты, можно сказать, что настроения инвесторов, эмоции и поведенческие предубеждения могут оказывать существенное влияние на движение цен криптовалюты.

Качественный подход в исследовании рынка Биткоина

Качественный анализ не часто встречается в литературе о BTC, несмотря на то, что криптоинвесторы принимая решения мыслят вне логики теорий. Во время последней пандемии COVID-19, поскольку все паниковали по поводу неопределенного будущего, влияние страха инвесторов на динамику цен BTC предсказать было невозможно. Было замечено, что в период кризиса на рынке, BTC ведет себя как традиционные финансовые активы, такие как золото. 

Следовательно, попытка хеджировать риски, связанные с другими активами через покупку BTC, может быть не самым лучшим решением. Фактический рынок BTC не служил убежищем во время пандемии. Однако цена BTC в основном определяется интересом инвесторов к криптовалюте, а не макроэкономическими основами или финансовыми коэффициентами. 

Изучая динамику цен на криптовалюты можно заметить, что на них влияет взаимодействие между поведенческими факторами, лежащими в основе решений инвесторов, и общедоступными потоками информации. На этом фоне полезно провести психологический анализ, чтобы понять влияние и направление настроений инвесторов на ценовое направление рынка BTC.

Эффект влияния эмоций трейдеров на цену Биткоина

Анализ настроений — это процесс извлечения и измерения субъективных эмоций или мнений, выраженных в тексте. Его цель — изучить мнения людей, чтобы определить отношение автора к конкретному предмету. Современные алгоритмы анализа настроений могут с достаточной степенью точности определять силу положительных и отрицательных эмоций в коротких неофициальных текстах. 

Инвесторы активно делятся в соцсетях своими взглядами на рынок, мнениями и переживаемыми эмоциями. Поведенческие науки исследовали доказательства взаимосвязи между социальными сетями и колебаниями цен на криптовалюту. Помимо обычных социальных сетей, таких как Facebook и Twitter, на рынок значительно влияют несколько профильных криптовалютных форумов, таких как ADVFN, Moon forum, Blackhat world, Bitcointalk, Crypto compare и т. д. «Bitcointalk» разделен на несколько разделов, таких как обсуждение BTC, майнинг монет, техническая помощь и экономика BTC, где инвесторы могут поделиться своими взглядами. 

Кроме того, трейдеры часто используют Google в качестве поисковой системы. Таким образом, Google может дать представление об интересах людей, и он может предоставить эти данные поиска в формате «Google Trends». Было обнаружено, что волатильность цен предыдущего дня и объем поиска в Google Trends являются важными факторами, привлекающими внимание к BTC. 

Поведение рыночной толпы и цена Биткойнов

Цена BTC никогда не оставалась неизменной с момента его создания. Стоимость BTC достигла уровня в 60 000 долларов, но затем внезапно упала до 30 000 долларов в период с мая 2020 года. Если мы проанализируем рыночную тенденцию, то мы сможем понять, что рынок в настоящее время в значительной степени зависит от настроений, поведенческих предубеждений и эмоций трейдеров. 

Данные взлеты и падения цен в основном связаны с твитами и комментариями некоторых влиятельных персонажей, таких как генеральный директор Space X и Tesla Илон Маск. Это наглядный пример предвзятости и эффекта эмоций. Из недавних событий видно, что твиты и сообщения Илона Маска оказывают значительное влияние на рынок крипты и на объем и цену криптовалют.

В феврале 2021 года Элон Маск написал в твиттере о BTC, что привело к заметному росту его цены. В мае 2021 года он написал в твиттере о Dogecoin, другой криптовалюте, которая на некоторое время заставила трейдеров продавать BTC и инвестировать в Dogecoin. Это показывает, как настроения и эмоции влияют на цену BTC.

Ряд интересных вопросов для осмысления

Существует ряд интересных вопросов, на которые хотелось бы иметь ответ. Поискать его можно с помощью как количественных, так и качественных методов исследования. Давайте попробуем с количественно оценить взаимосвязь цен на BTC с настроениями инвесторов начиная с 2016 года и проанализируем возможную корреляцию между ними. 

С другой стороны, хотелось бы разобраться и причинах высокой волатильности цен путем сравнения качественных и количественных данных, связанных с ценами на BTC. Ряд исследователей этого вопроса пытаются спрогнозировать рынок BTC, анализируя настроения, эмоции и действия на форуме Bitcointalk и Google Trends. 

Вопросы:

1. Являются ли сегодняшняя цена BTC справедливой, завышенной или заниженной?
2. Играют ли настроения трейдеров значительную роль в движении цен на BTC?
3. Переоценен ли BTC из-за настроений рынка?
4. Есть ли какое-либо сходство, если сравнивать качественные и количественные данные о ценах на BTC?
5. Доминируют ли предубеждения инвесторов на рынке BTC?
6. Влияют ли твиты известных людей на тенденции крипто-рынка?

Методология триангуляции

Этот подход триангуляции считается рабочим для смешанных исследований. Он повысил бы достоверность и релевантность результатов исследований. Для проведения качественного анализа можно воспользоваться данными с биткойн-форума Bitcointalk. Это самый популярный биткойн-форум, на котором зарегистрировано более 9 00 000 пользователей, которые обмениваются информацией, техническими знаниями и опытом. Он представляет из себя достаточно надежный ресурс, который гарантирует убедительный объем данных для анализа эмоциональных настроений трейдеров.  

Данные и программное обеспечение

Исследователи изучили огромный массив сообщений на форуме Bitcointalk, касающихся BTC за 5 лет, начиная с 2016 и по 2021 год. Данные собирались и анализировались, по ключевым словам, таким, как: «Биткойн», «Крах», «Падение», «Страх», «Колебания», «Мошенничество», «Жадность», «Нестабильность», «Манипуляция», «Пессимистичный», «Падение цен», «Риск», «Сокращение» и «Неопределенность». Дополнительно были собраны и обработаны данные за 6 лет с помощью поискового запроса «Крах BTC». Это позволило проанализировать настроения инвесторов. 

С целью улучшения качества анализа эмоций также использовались данные Google Trends о цене BTC за 6 лет с 2016 по 2021 год. В дополнение к этому использовались рыночные данные цены Биткойнов, чтобы выявить возможную связь между поисковыми запросами и ростом рынка BTC. 

Для аналитики эмоционального состояния инвесторов использовалось программное обеспечение NVivo, а визуализация данных выполнялась с помощью программного обеспечения Tableau. Где NVivo позволяет исследователю запрашивать данные на определенном уровне. Его результаты по частоте слов продемонстрировали идеальное соответствие анализу сети с социальными тегами, что является дополнительным преимуществом этого программного обеспечения качественных исследований.

Результаты

Большинство статей в общедоступной литературе показывают, что существует чёткая взаимосвязь между объемом твитов и тенденциями крипто-рынка. Исследования на эту тему продемонстрировали, что твиты могут предсказывать возможное движение рынка за 3-4 дня, при чём с хорошими шансами на успех. 

Помимо твитов, обсуждения на биткойн-форумах также играют значительную роль в изменении цены BTC. Было проанализировано поведение цены BTC, на основе сравнения изменения в соответствии с количеством сообщений на биткойн-форумах, в частности, на Bitcointalk с результатами Google Trends.

Результаты анализа настроений крипто-трейдеров показывают, что тенденции в Google и сообщения на биткойн-форуме сильно коррелировали с рыночными ценами на BTC. Была также обнаружена сильная причинно-следственную связь между ценами на BTC и поисковыми запросами инвесторов. Что еще более важно, удалось выявить, что эта причинно-следственная связь является двунаправленной, то есть поисковые запросы влияют на цены и наоборот.

Таким образом, с определённой долей уверенности можно сказать, что в динамике цен на BTC доминируют спекуляции и отслеживание тенденций. На бычьем рынке повышенный интерес толкает цены выше тренда. Однако, если цены ниже тренда, растущие медвежьи настроения снижают цены. Эти факторы давления и повышения цены формируют среду, в которой легко возникают сильные эмоциональные реакции. Такое эмоциональное поведение инвесторов имеет решающее значение для точного прогнозирования рынка.

Анализ настроений на форуме Bitcointalk

Активность форума Bitcointalk напрямую связана с тенденцией в стоимости BTC. Исследования в этом направлении демонстрируют, что переписка на Bitcointalk достаточно точно отражает настроения пользователей. Для оценки положительных и отрицательных мнений инвесторов были собраны данные из обсуждений на Bitcointalk за период 2016-2021 годов с использованием различных ключевых слов.

В таблице 1 отражены настроения участников форума и их соответствующие реакции. Для поиска информации о BTC в Bitcointalk использовалось несколько терминов. Когда эти сообщения записали, используя расширение NVivo, было обнаружено, что «Цена BTC» является самым популярным поисковым запросом, используемым в Bitcointalk. 

Из 1558 комментариев, полученных с использованием 14 негативных ключевых слов, 365 были закодированы как очень негативные, 884 — как умеренно негативные, 248 — как умеренно позитивные и 61 — как очень позитивные. Например, «коллапс» — ключевое слово для поиска, которое 21% пользователей форума считают крайне негативным настроением, умеренно негативным — 68% и умеренно позитивным — 11%. 

Таким образом, почти 89% пользователей форума негативно настроены в отношении ключевого слова «collapse», и только 11% пользователей настроены позитивно. Следовательно, во время экспериментального периода проведённого исследования, негативные настроения привели рынок BTC к снижению. 

Аналогичным образом, пользователи форума оценивались по другим ключевым словам поиска, таким как «сбой», «падение», «страх», «колебания», «мошенничество», «жадность», «нестабильность», «манипулирование», «пессимистичный» и «падение цен».

Таблица 1

Классификация настроений пользователей Bitcointalk

В таблице представлены различные настроения биткойн-инвесторов. Настроения были восприняты как очень негативные 22,04%, умеренно негативные 56,21%, умеренно позитивные 16,32% и очень позитивные 5,4%

Общее среднее значение негативных настроений составило 78.25%, а общее среднее значение позитивных настроений составило 21.75%. Более того, было обнаружено, что реальный рынок BTC отреагировал в соответствии с общим мнением инвесторов форума Bitcointalk. 

Детали настроений и диаграмма в поддержку аргументов данной гипотезы представлены на рис. 1. Данные результаты исследования подтверждают теорию о том, что мероприятия и обсуждения, проводимые на Bitcointalk, влияют на рынок BTC. Следовательно, мы можем однозначно заключить, что биткойн-форумы и сообщества играют важную роль во влиянии на рыночные цены BTC.

Рис. 1

Анализ средних настроений инвесторов BTC в Bitcointalk. Средние настроения комментариев были нанесены на график и показывают, что настроения 5,40% очень позитивные, настроения 16,32% умеренно позитивные, 56,21% умеренно негативные и 22,04% очень негативные

Долгосрочное сопоставление рыночных цен BTC и настроений инвесторов: взаимосвязь между Google Trends и рынком BTC в период 2016-2021

В процессе изучения связи между частотой поиска Google Trends и рынком BTC было замечено, что пики в ключевом слове поиска «Падение цены BTC» в поиске Google привели к падению цены на рынке BTC. На рисунках 2 и 3 показана взаимосвязь между двумя наборами данных временных рядов. За значительным пиком поискового запроса «Крах BTC» в Google Trends 17 декабря 2017 года последовал ужасающий обвал цены. 

Этот эффект был отмечен в следующие дни: 17 декабря 2017 года цена BTC составляла 19 783,06 долларов, а 22 декабря 2017 года она упала до 13 800 долларов. Причина этого падения цен явно была связана с эмоциями инвесторов. Кроме того, запуск фьючерсов на BTC помог лопнуть пузырю. 

Цена BTC начала падать всего через несколько дней после введения фьючерсов на BTC 11 декабря 2017 года и в следующем году падение составило 80%. На рисунках 2 и 3 показаны колебания цен на рынке BTC в течение 2016-2021 годов и частота поиска “Биткойн” в Google Trends в течение 2016-2021 годов. На обоих диаграммах можно увидеть аналогичный результат. 

Другими словами, цены на рынке BTC и частота поисковых запросов в Google Trends близко совпадают. Это означает, что рынок BTC во многом руководствуется эмоциями инвесторов. Как только распространяются соответствующие новости, инвесторы начинают искать то же самое в Google и принимают связанные решения. Поиск в Google Trends напрямую повлиял на решение рынка BTC о покупке или продаже. 

Короче говоря, решение инвесторов покупать или продавать BTC зависит от результатов их поиска в Google. Таким образом, мы можем сделать вывод, что взлеты и падения рынка BTC определяются исключительно настроениями инвесторов, а не экономическими и финансовыми теориями.

Рис. 2

Изменение цен на рынке BTC в течение 2016-2021 годов. Иллюстрирует изменение цен на рынке BTC в период 2016-2021

Рис. 3

Частота поиска «Биткойн» в Google Trends в течение 2016-2021 годов. Иллюстрация изменения цен результатов Google Trends за период 2016-2021

Краткосрочное сопоставление цен BTC с настроениями инвесторов: взаимосвязь между Google Trends и рынком BTC в период 2020-2021

Далее, на рисунках 4 и 5 показаны данные Google Trends за период с июня 2020 по июнь 2021 года и фактические данные о ежедневных ценах на рынке BTC за период с июня 2020 по июнь 2021 года. Влияние настроений инвесторов на цену BTC видно на рис. 4. Результаты поиска по запросу «Крах BTC» были самыми высокими 16 мая 2021 года, после чего цена BTC упала до 38 249 долларов 24 мая 2021 года с 49 764 долларов 16 мая 2021 года на рынке BTC. 

Этот эффект хорошо виден на рис. 5. Мы можем видеть аналогичную ситуацию на обеих диаграммах, то есть на графике Google Trends и рынка BTC. На рис. 4 схематично представлены результаты поискового запроса Google Trends, которые соответствуют фактическому положению на рынке BTC, представленному на рис. 5. Колебания обеих диаграмм близко совпадают. Если рыночные цены на BTC росли, то в том же направлении виден объем частоты поиска Google Trends, и наоборот.

Рис. 4

Изменение цены BTC в течение 2020-2021 годов. Примечание: иллюстрирует изменение цены BTC в течение 2020-2021 годов

Рис. 5

Частота поиска «Биткойн» в Google Trends в течение 2020-2021 годов. Иллюстрирует изменение цен на BTC и результаты Google Trends в 2020-2021 годах

Диаграммы, представленные на рисунках, подтверждают тезис о том, что настроения и эмоции крипто-трейдеров играют очень большую роль на рынке BTC. Причина краха BTC в мае 2021 года связана исключительно с негативным твитом Элона Маска в отношении Биткойнов, который вызвал панику у инвесторов и снизил спрос на BTC. 

Таким образом, можно с уверенностью утверждать, что психологические настроения играют значительную роль в спросе и цене BTC. Следовательно, мы можем сделать вывод, что цена BTC определяется рыночным спросом, а не фундаментальными и техническими переменными.

Выводы

В процессе изучения волатильности цен на BTC как в долгосрочной, так и в краткосрочной перспективе, было проведено сравнение как количественного, так и качественного анализа динамики цен на BTC за оба периода. В результате сформировалось новое представление о причинно-следственной связи между вниманием инвесторов к BTC и колебаниями его цены. 

Можно предположить, что существует сильная причинно-следственная связь между ценами и содержанием поисковых запросов. Самое главное, что эта взаимосвязь является двунаправленной, то есть поисковые запросы влияют на цены, а цены влияют на поисковые запросы.

Поскольку внутренняя стоимость BTC равна нулю, инвесторы не могут сказать, насколько его цена является сбалансированной, завышена она или занижена. Цену BTC определяют исключительно рыночные силы. Также можно заметить, что с BTC не связана номинальная или балансовая стоимость. Следовательно, инвесторы не могут достоверно определить реальную стоимость BTC. Можно сказать, что основными факторами, определяющими рыночные цены BTC, являются настроения и эмоции инвесторов.

Знания, полученные из литературы, говорят о том, что существует искусственное влияние на рост цены BTC. Анализ данных показал, что этот эффект приводит к завышению цены на BTC. Платформы социальных сетей, такие как Facebook, Twitter, Clubhouse и другие группы в социальных сетях, которые создают ажиотаж вокруг BTC, способствуют созданию ценовых пузырей.

Было выявлено полное совпадение между количественными тенденциями рыночных цен на BTC и качественными матрицами, используемыми, такими платформами, как Bitcointalk и Google Trends. Причиной этого перекрестного совпадения является конвертация настроений инвесторов на рынке. Предвзятость инвесторов оказала положительное или отрицательное влияние на рынок BTC. 

Позитивные настроения привели к позитивным твитам, и, как отражение твитов, рынок взлетел. С другой стороны, негативные настроения привели к негативным твитам, и рынок пошел вниз. Несмотря на то, что на рынок криптовалют активно закачиваются деньги, большинство инвесторов сомневаются в будущем рынка BTC. Причиной этого может быть влияние Уоррена Баффета и Пола Кругмана, которые очень критически относятся к будущему рынка BTC.

Заключительные мысли

Торговать криптой или нет – каждый решает для себя сам. Но из всего написанного выше можно извлечь один ценный урок. Если есть желание зарабатывать на крипторынке, то нужно учиться не поддаваться на откровенные манипуляции. Для этого нужно уметь мыслить самостоятельно и рационально. Впрочем, для любого рынка – это универсальный рецепт успеха.

Список используемой литературы

1. Абрахам Дж., Хигдон Д., Нельсон Дж. и Ибарра Дж. (2018). Прогнозирование цены криптовалюты с использованием объемов твитов и анализа настроений, объемов и анализа настроений. Обзор науки о данных SMU, 1(3). https://scholar.smu.edu/datasciencereview/vol1/iss3/1.
2. Ан И, Ким Д. Разногласия в настроениях и колебания цены биткоина: психолингвистический подход. Письма по прикладной экономике. 2020;27(5): 412-416. doi: 10.1080/13504851.2019.1619013. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
3. Али М, Алам Н, Ризви САР. Коронавирус (COVID-19) — эпидемия или пандемия для финансовых рынков. Журнал поведенческих и экспериментальных финансов. 2020;27:100341. doi: 10.1016 / j.jbef.2020.100341. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
4. Баривьера А.Ф.. Пересмотр неэффективности биткойна: динамический подход. Экономические письма. 2017;161(2017): 1-4. doi: 10.1016 /j.econlet.2017.09.013. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
5. Baur DG, Dimpfl T, Kuck K. Биткойн, золото и доллар США — репликация и расширение. Finance Research Letters. 2018;25(август 2017): 103-110. doi: 10.1016 / j.frl.2017.10.01225. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
6. Баур Д.Г., Хоанг Л.Т. Криптозащита от биткоина. Письма о финансовых исследованиях. 2021;38(ноябрь 2019): 101431. doi: 10.1016 / j.frl.2020.101431. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
7. Бешенов С., Розмаинский И. Гипотеза финансовой нестабильности Хаймана Мински и долговой кризис Греции. Российский экономический журнал. 2015;1(4): 419-438. doi: 10.1016 /j.ruje.2016.02.005. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
8. Боллен Дж., Мао Х., Цзэн Х. Настроение Twitter предсказывает фондовый рынок. Журнал вычислительной науки. 2011;2(1): 1-8. doi: 10.1016/j.jocs.2010.12.007. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
9. Брандвольд М., Мольнар П., Вагстад К., Андреас Вальстад О.К. Определение цен на биржах биткоина. Журнал международных финансовых рынков, институтов и денег. 2015;36:18-35. doi: 10.1016/j.intfin.2015.02.010. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
10. Чеа и др., Фрай Дж. Спекулятивные пузыри на рынках биткоина? Эмпирическое исследование фундаментальной ценности Биткоина. Economics Letters. 2015;130:32-36. doi: 10.1016 /j.econlet.2015.02.029. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
11. Чен С, Лю Л, Чжао Н. Настроения страха, неопределенность и динамика цены биткойна: Случай с COVID-19. Финансы и торговля на развивающихся рынках. 2020;56(10): 2298-2309. doi: 10.1080 / 1540496X.2020.1787150. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
12. Колианни С., Розалес С. и Синьоротти М. (2015). Алгоритмическая торговля криптовалютой на основе анализа настроений в Twitter. Проект CS229 (стр. 1-5). http://cs229.stanford.edu/proj2015/029_report.pdf
13. Dang-Xuan L, Stieglitz S, Wladarsch J, Neuberger C. Исследование факторов влияния и роли настроений в политической коммуникации в Twitter в периоды выборов. Информационные коммуникации и общество. 2013;16(5): 795-825. doi: 10.1080 / 1369118X.2013.783608. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
14. МНВ С, Кайдзоджи Т., Кан Ш., Пихл Л. Биткоин и настроения инвесторов: статистические характеристики и предсказуемость. Физика а: статистическая механика и ее приложения. 2019;514:511-521. doi: 10.1016 /j.physa.2018.09.063. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
15. Fernández Vilas A, Díaz Redondo RP, Couto Cancela D, Torrado Pazos A. Взаимодействие между транзакциями криптовалюты и финансовыми форумами онлайн. Математика. 2021;9(4): 411. doi: 10.3390/math9040411. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
16. Гурджиев С., О’Лафлин Д. Стадность и закрепление на криптовалютных рынках: реакция инвесторов на страх и неопределенность. Журнал поведенческих и экспериментальных финансов. 2020;25:100271. doi: 10.1016 / j.jbef.2020.100271. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
17. Харви КР. Мифы и факты о биткоине. Электронный журнал SSRN. 2018 doi: 10.2139 / ssrn.2479670. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
18. Хендриксон-младший, Лютер У.Дж. Стоимость биткойна в 2141 году (и далее!) Электронный журнал SSRN. 2021 doi: 10.2139 / ssrn.3845800. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
19. Хонг Х., Пак К., Ю Дж. Вытеснение в двухвалютном режиме? Цифровая валюта против бумажной. Финансы и торговля на развивающихся рынках. 2018;54(11): 2495-2515. doi: 10.1080 / 1540496X.2018.1452732. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
20. Джавахери ХА, Сабах Ма, Бошмаф И, Эрбад А. Деанонимизация пользователей скрытого сервиса Tor посредством анализа транзакций биткоина. Компьютеры и безопасность. 2020;89:101684. doi: 10.1016 / j.cose.2019.101684. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
21. Кайзер Л., Стокл С. Криптовалюты: стадо и валюта перевода. Письма о финансовых исследованиях. 2020 doi: 10.1016 / j.frl.2019.06.012. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
22. Каливас А., Папакириаку П., Саккас А., Уркварт А. Что приводит к риску обвала цены Биткойна? Экономические письма. 2020;191(сентябрь 2011): 108777. doi: 10.1016 /j.econlet.2019.108777. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
23. Капар Б., Олмо Дж. Анализ цен на биткоин с использованием рыночных переменных и переменных настроений. Мировая экономика. 2021;44(1):45-63. doi: 10.1111 / twec.13020. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
24. Каралевичюс В., Дегранде Н., Вердт Д. Д.. Использование анализа настроений для прогнозирования динамики цены биткойна в течение дня. Журнал рискового финансирования. 2018;19(1): 56-75. doi: 10.1108 / JRF-06-2017-0092. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
25. Кляйн Т., Фам Х., Вальтер Т. Биткойн не новое золото — сравнение волатильности, корреляции и эффективности портфеля. Международный обзор финансового анализа. 2018;59(июль): 105-116. doi: 10.1016 / j.irfa.2018.07.010. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
26. Крайевельд О., Смедт Д. Д.. Предсказательная сила публичных настроений в Twitter для прогнозирования цен на криптовалюту. Журнал международных финансовых рынков, институтов и денег. 2020;65: 101188. doi: 10.1016/j.intfin.2020.101188. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
27. Кристоуф Л. Биткойн соответствует тенденциям Google и Википедии: количественная оценка взаимосвязи между явлениями эпохи Интернета. Научные отчеты. 2013;3(1): 1-7. doi: 10.1038 /srep03415. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
28. Кристоуф Л. Об эффективности рынков биткоина (в) и ее эволюции. Физика а: статистическая механика и ее приложения. 2018;503(ноябрь 2017): 257-262. doi: 10.1016 /j.physa.2018.02.161. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
29. Лю Р.З., Ван С.Ф., Чжан З.Л., Чжао XJ. Является ли введение фьючерсов причиной краха Биткоина? Письма о финансовых исследованиях. 2020 doi: 10.1016 / j.frl.2019.08.007. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
30. Mirsch, T., Lehrer, C., & Jung, R. (2017). Цифровое подталкивание: изменение поведения пользователей в цифровой среде. In: J. M. Leimeister, & W. Brenner (Hrsg.), Proceedings Der 13. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik (WI 2017) (pp. 634–648).
31. Нобл Х., Хил Р. Триангуляция в исследованиях, с примерами. Уход, основанный на фактических данных. 2019;22(3):67-68. doi: 10.1136/ebnurs-2019-103145. [PubMed] [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
32. Пано Т., Кашеф Р. Полный анализ настроений твитов Биткойна (BTC) на основе Вейдера в эпоху COVID-19. Большие данные и когнитивные вычисления. 2020;4(4): 1-17. doi: 10.3390 /bdcc4040033. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
33. Пярлстранд Э., Райден О. и Халт Х. (2015). Объяснение рыночной цены биткойна и других криптовалют с помощью статистического анализа. Получено из https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:814478/FULLTEXT01.pdf, 15 мая 2021
34. Пойзер О. Исследование динамики цены биткойна: байесовский подход к структурным временным рядам. Евразийский экономический обзор. 2019;9(1):29-60. doi: 10.1007 /s40822-018-0108-2. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
35. Прайс Б. и Берни А. (2019). Анализ изменений в обсуждениях в социальных сетях в связи с ценой биткойна (стр. 889-892). 10.1145/3331184.3331304
36. Цинь М, Су К.В., Тао Р. Биткойн: новая корзина для яиц? Экономическое моделирование. 2021;94(ноябрь 2019): 896-907. doi: 10.1016 /j.econmod.2020.02.031. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
37. Резерв, Ф., Франциско, С., Хейл, Г., Кришнамурти, А., Кудляк, М., & Шульц, П. (2018). Как торговля фьючерсами изменила цены на биткоин (стр. 1-5). https://www.frbsf.org/economic-research/files/el2018-12.pdf
38. Шиллинг Л., Улиг Х. Некоторые простые экономики биткойна. Журнал монетарной экономики. 2019;106:16-26. doi: 10.1016/j.jmoneco.2019.07.002. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
39. Шен Д., Уркварт А., Ван П. Предсказывает ли Twitter Биткойн? Экономические письма. 2019;174:118-122. doi: 10.1016 /j.econlet.2018.11.007. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
40. Совбетов Ю. Факторы, влияющие на цены криптовалют: данные Биткоина, Ethereum, Dash, Litcoin и Monero. Журнал экономики и финансового анализа. 2018 doi: 10.1991 /jefa.v2i2.a16. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
41. Уркварт А. Что привлекает внимание Биткойна? Economics Letters. 2018;166(август 2010): 40-44. doi: 10.1016/j.econlet.2018.02.017. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
42. Виджаярагаван П., Поннусами Р., Арамудхан М. Оптимальная классификационная модель на основе машины опорных векторов для сентиментального анализа онлайн-обзоров продуктов. Компьютерные системы будущего поколения. 2020;111:234-240. doi: 10.1016 /j.future.2020.04.046. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
43. Wołk K. Расширенный анализ настроений в социальных сетях для краткосрочного прогнозирования цен на криптовалюту. Экспертные системы. 2019 doi: 10.1111/exsy.12493. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
44. Замаве Ф. Значение использования программного обеспечения NVivo для качественного анализа данных: размышления, основанные на фактических данных. Медицинский журнал Малави. 2015;27(1): 13-15. doi: 10.4314/mmj.v27i1.4. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]
45. Чжэн Ц, Ран Л, Чи Т, Су В, Рамона О. Лопнул ли пузырь биткойна? Качество и количество. 2019;53(1):91-105. doi: 10.1007 / s11135-018-0728-3. [Перекрестная ссылка] [Google Scholar]