Impact of Twitter sentiment related to bitcoin on stock price returns

Other Title(s)

تأثير المشاعر المتعلقة ببيتكوين على تويتر على عائدات سعر السهم

Parallel Title

تأثير المشاعر المتعلقة ببيتكوين على تويتر على عائدات سعر السهم

Source

Journal of Engineering

Issue

Vol. 26, Issue 6 (30 Jun. 2020), pp.60-71, 12 p.

Publisher

University of Baghdad College of Engineering

Publication Date

2020-06-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

12

Main Topic

Media and Communication

Topics

Abstract AR

أصبحت وسائل التواصل الاجتماعي عامةً و خاصة خدمة التدوين المصغر تويتر Twitter، منصة شعبية للأفراد، و منهم المحللون الماليون، لتبادل آرائهم و تحليلاتهم حول الأسواق المالية.

نقوم في هذا البحث بدراسة تأثير المشاعر المعبر عنها عبر تويتر على حركة السوق اللاحقة، و تحديداً سعر صرف عملة البيتكوين.

حيث تنقسم هذه الدراسة إلى مرحلتين: تحليل المشاعر، و الارتباط و الانحدار.

تم تحليل التغريدات المرتبطة بالعملة الرقمية بيتكوين من أجل تحديد ما إذا كان شعور المستخدم المتضمن في هذه التغريدات يعكس سعر صرف العملة.

حيث تم تصنيف شعور المستخدمين على مدى فترة شهرين تقريباً تجاه العملة الرقمية على أنها تحتوي شعوراً إيجابياً أو سلبياً باستخدام نموذج التعلّم العميق المقترح CNN-LSTM.

و بتطبيق ارتباط بيرسون وجدنا أن درجة الشعور في اليوم لها تأثير إيجابي على عوائد البيتكوين المستقبلية في اليوم الذي يليه.

و حقق نموذج الانحدار الخطي للتنبؤ بعائدات اليوم التالي دقة 78%.

Abstract EN

Twitter is becoming an increasingly popular platform used by financial analysts to monitor and forecast financial markets.

In this paper we investigate the impact of the sentiments expressed in Twitter on the subsequent market movement, specifically the bitcoin exchange rate.

This study is divided into two phases, the first phase is sentiment analysis, and the second phase is correlation and regression.

We analyzed tweets associated with the Bitcoin in order to determine if the user's sentiment contained within those tweets reflects the exchange rate of the currency.

The sentiment of users over a 2-month period is classified as having a positive or negative sentiment of the digital currency using the proposed CNN-LSTM deep learning model.

By applying Pearson's correlation, we found that the sentiment of the day (d) had a positive effect on the future Bitcoin returns on the next day (d+1).

The prediction accuracy of the linear regression model for the next day's revenue was 78%.

American Psychological Association (APA)

Jahjah, Fida Hasan& Rajab, Muhannad. 2020. Impact of Twitter sentiment related to bitcoin on stock price returns. Journal of Engineering،Vol. 26, no. 6, pp.60-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-972872

Modern Language Association (MLA)

Jahjah, Fida Hasan& Rajab, Muhannad. Impact of Twitter sentiment related to bitcoin on stock price returns. Journal of Engineering Vol. 26, no. 6 (Jun. 2020), pp.60-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-972872

American Medical Association (AMA)

Jahjah, Fida Hasan& Rajab, Muhannad. Impact of Twitter sentiment related to bitcoin on stock price returns. Journal of Engineering. 2020. Vol. 26, no. 6, pp.60-71.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-972872

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 71

Record ID

BIM-972872