Hedge Funds estão usando análise de mídias sociais para prever o próximo pump

De acordo com um relatório da Reuters, os fundos de hedge e os gestores de ativos estão tentando ganhar vantagem no mercado ao extrair dados das mídia sociais. Essas empresas estão cada vez mais focadas na criação de algoritmos que usem métricas de mídia social para prever com segurança o próximo movimento do mercado. Até agora, os modelos estão olhando além do Facebook para encontrar “sinais” enterrados na montanha de conteúdo em sites como Reddit, WeChat e Twitter.

Bin Ren, CEO da Elwood Asset Management, explicou que a implementação de algoritmos baseado em análises mídias sociais precisas é complexa e cara, mas oferece uma vantagem importante.

Muitos dos programas baseiam-se na “análise de sentimentos”, que envolve a mineração de mensagens de mídia social para avaliar o humor geral do investidor em relação aos criptoativos.

Essas empresas estão apostando na crença de que os mercados de criptoativos são mais suscetíveis a comportamentos impulsionados por emoções. Os investidores do Bitcoin não possuem as mesmas fontes autorizadas de informações fornecidas aos mercados tradicionais, com dados ainda menos confiáveis, como indicadores econômicos e demonstrações financeiras.

A análise do sentimento também destaca a abundância de investidores de varejo na criptoativos, que podem não reagir racionalmente ao comportamento de mercado da mesma maneira que as instituições.

Apesar da promessa de encontrar dados utilizáveis nas mídias sociais, os criadores de algoritmos estão enfrentando um novo problema: notícias falsas.

Embora as máquinas possam ser ensinadas a filtrar mensagens para determinadas informações, torna-se mais difícil para os algoritmos discernir instruções tendenciosas ou imprecisas.

Os fundos de hedge que buscam uma vantagem no mercado não são novidade, mas a ascensão dos algoritmos de mídia social adiciona uma virada aos investidores de cryptomoedas. Embora as mídias sociais forneçam uma infinidade de dados a serem extraídos, provavelmente demorará algum tempo para que os algoritmos se tornem sofisticados o suficiente para transformar a abundância de ruído em informações confiáveis.

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