Das Chaos verstehen? Algos durchsucht die sozialen Medien nach Hinweisen auf Krypto-Moves

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LONDON (Reuters) - Nach Monaten relativer Ruhe auf den Märkten für Kryptowährungen erlebte Bitcoin im April seinen stärksten Preissprung seit über einem Jahr - aber nur wenige konnten überzeugend erklären, warum.

DATEI-FOTO: Eine Kopie von Bitcoin auf dem PC-Motherboard ist in dieser Abbildung zu sehen, Oktober 26, 2017. REUTERS / Dado Ruvic / Datei Foto

Der 20% -Sprung lenkte die Aufmerksamkeit der Anleger auf eines der beständigen Rätsel der Kryptowährungen: Was bewegt den Preis eines aufstrebenden Vermögenswerts in einem undurchsichtigen, weitgehend unregulierten Markt?

Für einige liegt die Antwort auf Social Media. Hedge-Fonds und Vermögensverwalter, die nach einem Vorsprung suchen, trainieren Computer, um Social-Media-Websites nach Triggern zu durchsuchen, die den Preis für digitale Währungen beeinflussen könnten.

Ihr Ziel: Entwicklung von Algorithmen, mit denen Preissignale aus dem Hintergrundrauschen von Websites wie Reddit, WeChat, Twitter und Telegramm herausgegriffen werden können.

Viele Investoren verwenden bereits Computermodelle, um Preisunterschiede an Hunderten von Kryptowährungsbörsen zu identifizieren und zu handeln.

Angesichts der sich entwickelnden Möglichkeiten für Arbitrage-Engpässe versuchen die großen Unternehmen zunehmend, anspruchsvollere Roboter zu bauen oder zu kaufen, um online marktbewegende Signale zu finden. Dies geht aus Interviews mit sechs Hedge-Fonds- und Asset-Managern sowie drei Software-Entwicklern hervor.

Während die Verwendung von Algorithmen oder Algorithmen zum Parsen von sozialen Medien zunehmen mag, sehen einige der Befragten nach wie vor große Herausforderungen und Risiken für ihre weitere Verbreitung, von den Kosten bis zur Komplexität.

"Es ist ein Wettrüsten für Geldverwalter", sagte Bin Ren, CEO von Elwood Asset Management, das auf digitale Vermögenswerte spezialisiert ist und dem Brevan Howard-Gründer Alan Howard gehört.

"Sehr wenige Spieler sind in der Lage, es zu implementieren und bereitzustellen, aber ich glaube, dass es sehr profitabel ist."

Eine solche „Stimmungsanalyse“, die als computergesteuertes Lesen der Stimmung in den sozialen Medien bekannt ist, wird in traditionellen Märkten wie Aktien und Devisen als Instrument verwendet, um die Gefühle der Verbraucher gegenüber einem Unternehmen oder Vermögenswert zu bewerten.

Auf Kryptowährungsmärkten, auf denen es nur wenige maßgebliche Informationsquellen wie Zentralbanken, kaum verlässliche Daten zur Messung des Vermögenswerts wie Wirtschaftsindikatoren und Abschlüsse sowie einen hohen Anteil einzelner Anleger gibt, könnte dies jedoch von größerer Bedeutung sein.

Es ist auch eine frühe Zeit für die Technik im Kryptobereich, mit knappen branchenweiten Leistungsdaten und vielen Fragen zu ihrer Wirksamkeit. Keines der von Reuters angesprochenen Institute würde unter Berufung auf das Geschäftsgeheimnis nähere Angaben zur Leistung seiner Algorithmen machen.

ONLINE-KAKOPHANIE

Natürlich teilen die digitalen Währungen einige Faktoren mit den traditionellen Märkten, wie z. B. Kommentare von politischen Entscheidungsträgern. Bitcoin reagiert besonders empfindlich auf Bemerkungen der Aufsichtsbehörden: Es ist in der vergangenen Woche stark gefallen, nachdem der Chef der US-Notenbank gefordert hatte, das geplante Kryptowährungsprojekt Libra von Facebook zu stoppen.

Angesichts der Tatsache, dass Kryptowährungen bereits vor einem Jahrzehnt mit dem Internet verflochten waren, als sie in Foren und Chatrooms verbreitet wurden, erscheint es sinnvoll, online nach Preisauslösern zu suchen.

Es ist jedoch keineswegs billig oder einfach, einen Algorithmus zu entwerfen, der marktbewegende Signale in der kakophonen Welt der sozialen Medien findet, indem er eine große Anzahl von Posts in Dutzenden von Sprachen analysiert und dabei unzuverlässige Informationen aussortiert.

Andrea Leccese, Präsident von Bluesky Capital, einer Investmentfirma in New York, sagte, die Vorabkosten für einen Roboter, der Twitter nur auf Englisch lesen kann, lagen zwischen 500,000 und 1 Millionen US-Dollar, wobei der größte Teil des Geldes für erfahrene Entwickler ausgegeben wurde. Das habe Bluesky davon abgehalten, die Technik anzuwenden, sagte er.

Eine gewaltige Herausforderung ist die schiere Anzahl von Social-Media-Kanälen. Neben Twitter gehören Telegram, eine Messaging-App mit öffentlichen Kanälen, und Reddit, ein Messaging-Board, zu den häufig von Kryptowährungsliebhabern genutzten Websites.

In Asien, der Heimat vieler Einzelhändler, sind Apps wie Line in Japan und Kakao in Südkorea beliebt.

Zehntausende Kommentare zu Kryptowährungen werden rund um die Uhr über nationale und internationale Kanäle verbreitet.

Reddits Hauptforum oder Subreddit für Bitcoin hat allein 1.1 Millionen Mitglieder. Laut der BitInfoCharts-Website gibt es auf Twitter in den letzten drei Monaten täglich Zehntausende von Posts, in denen Bitcoin erwähnt wird, zwischen 14,000 und 32,000.

In dem Versuch, diesem Chaos eine Bedeutung zu entziehen, verwenden Algorithmen die sogenannte Verarbeitung natürlicher Sprache. Dabei werden Schlüsselwörter und Emotionen identifiziert, die auf Veränderungen der Sichtweise von Social Media-Nutzern auf bestimmte digitale Währungen hinweisen.

Investoren, die Algorithmen verwenden, geben an, dass sie auch Muster für Informationen identifizieren können, die online Anklang finden.

"Die Informationen verbreiten sich nicht zufällig, sondern über eine sehr gut definierte Struktur - es ist wie ein Baum", sagte Elwoods Ren, der nach der Entwicklung seiner eigenen Software seit fast zwei Jahren eine Stimmungsanalyse durchführt.

"Es ist der Modellierung der Ausbreitung eines Virus sehr ähnlich."

FAKE NEWS FEARS

Andere Investoren betonten die Herausforderungen beim Unterrichten von Maschinen, um voreingenommene oder ungenaue Informationen zu erkennen.

Ein Reuters-Bericht (hier) vom vergangenen November stellte fest, dass viele Social-Media-Nutzer Geld für positive Bewertungen digitaler Münzen nehmen.

BitSpread, ein in London und Singapur ansässiger Kryptowährungs-Asset-Manager, verwendet sein eigenes Kapital, um mit einem Algorithmus zu handeln, den er vor etwa einem Jahr entwickelt hat, sagte sein CEO Cedric Jeanson gegenüber Reuters.

Es ist eine relativ eng gefasste Software. Durch die Zusammenfassung von Twitter-Feeds wird nach Beiträgen zur Liquidation oder Schließung von Positionen an Börsen Ausschau gehalten.

"Es geht darum, alle Informationen zu sammeln und zu verstehen, wer wo handelt und welche Art von Liquidation eintreten kann", sagte er. "Es ist eine Strategie, die Sinn macht."

Er räumte jedoch die Nachteile ein.

„Die Stimmung selbst, die wir auf Twitter sehen, kann wirklich auf gefälschte Nachrichten ausgerichtet sein. Wir sind immer sehr vorsichtig in Bezug auf das, was wir in den Nachrichten lesen, weil wir die meiste Zeit gesehen haben, dass es eine Voreingenommenheit gibt. “

Viele Algorithmen verwenden maschinelles Lernen, bei dem sie sich durch Erfahrung verbessern und besser verstehen sollen, wie sich Social-Media-Posts in Marktbewegungen niederschlagen.

Laut Bijan Farsijani von Augmento, einem in Berlin ansässigen Startup, das im vergangenen Monat eine Algo für die Stimmungsanalyse auf den Weg gebracht hat, identifizieren Entwickler häufig Schlüsselpersonen mit übergroßen Stimmen und einer großen Anzahl von Anhängern, die in ihrem Algorithmus stärker gewichtet werden sollen.

Er sagte, eine Reihe von Hedgefonds habe die Software seit dem Start von seinem Unternehmen gekauft.

CODERS NACHFRAGE

Bitcoin, die größte Kryptowährung des Sektors, ist in diesem Jahr um mehr als 180% gestiegen, was das Interesse größerer Investoren von Handelsunternehmen an Hedgefonds steigerte.

Die jüngste Rallye von Bitcoin im letzten Monat wurde von Analysten als getrieben von der Erwartung einer breiteren Akzeptanz von Kryptowährungen aufgrund der Facebook-Waage angesehen.

Dieser Schritt spiegelte sich in einem Anstieg des Online-Interesses wider. Die Google-Suche nach Kryptowährungen erreichte am 18 im Juni ihren höchsten Stand seit drei Monaten, als Facebook dies ankündigte.

Es ist jedoch schwierig, das Huhn und das Ei zu lokalisieren: Online-Geschwätz oder Preisbewegungen.

"Die Krypto-Stimmungsanalyse mag einen gewissen Wert haben, aber in den meisten Fällen kann das, was die Leute twittern, ein verzögerter Indikator für die Preisbewegung sein", sagte Leccese von Bluesky Capital.

"Aber es gibt Potenzial", fügte er hinzu. „In den nächsten fünf bis 10-Jahren werden sich die Leute mehr damit befassen, da die Renditen aufgrund des zunehmenden Wettbewerbs bei traditionellen Strategien sinken werden.“

Zwar fehlen Daten speziell für diese Technik, doch „quantitative“ Kryptowährungsfonds, bei denen Methoden von der Arbitrage- bis zur Stimmungsanalyse zum Einsatz kommen, übertrafen Fonds, die im ersten Quartal dieses Jahres längerfristige Wetten abschließen, deutlich, wie ein PwC-Bericht zeigt.

Codierer sagen, dass sie zunehmend gefragt sind.

Diashow (3 Images)

Marc Howard aus Taiwan hat sich mit über 500-Experten für maschinelles Lernen zusammengetan, um Sentiment-Analyse-Algorithmen für Crowdsourcen zu entwickeln. Dabei wurden Daten aus Quellen wie Google Trends, Reddit und der Entwicklungsplattform GitHub herangezogen.

Howard sagte, seine Bitcoin-Investitionen mit einem Algorithmus übertrafen Fonds, indem er den Preis der Kryptowährung von 54% in den Jahren bis Juni 24 nachverfolgte, und fügte hinzu, dass ihn Fonds in New York und Taipeh bei der Entwicklung ihrer eigenen Analyse um Hilfe gebeten hätten.

„Im Moment ist es ziemlich heiß“, sagte er. "Jeder Fonds, der sein Geld wert ist, verwendet einen Teil seiner Ressourcen und Mittel für die Stimmungsanalyse."

Berichterstattung von Tom Wilson und Simon Jessop; Bearbeitung von Pravin Char

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