Geri Dön

Can investor's sentiment from forum posts predict Bitcoin return?

Yatırımcıların forum paylaşımlarındaki duygular Bitcoin getirisini tahmin edebilir mi?

  1. Tez No: 648290
  2. Yazar: AYŞE GÜL CANBAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH DAŞCI, DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ DORUK GÜNAYDIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İş Analitiği Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

Bu çalısma, yatırımcıların içerik odaklı çevrimiçi forumda ifade ettikleri duygularının Bitcoin fiyatı üzerindeki etkilerini arastırmayı amaçlamaktadır. Ocak 2016 ile Mayıs 2020 arasında bir süre için“Bitcointalk.org”kaynaklı 2.8 milyon forum mesajından olusan büyük bir veri seti kullanılmıstır. Duygu, farklı sözlüklerin performanslarının ayrıntılı bir karsılastırılmasının ardından, Hu Liu sözlügü kullanılarak günlük olarak türetilmistir. Zaman serisi verileri kullanılarak, yatırımcıların duyguları ve Bitcoin fiyatı arasındaki iliski test edilmistir, çalısma Bitcoin fiyatının yönü hakkında bilgi verebilecek diger finansal degiskenleri de kapsamaktadır. Sonuçlarımız, Bitcoin fiyatlarının çevrimiçi forumlardan elde edilen duygular ile otoregresif bir iliski sergilemedigini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This study aims to investigate if the investors' sentiment expressed on contentspecific online forum affects the return of Bitcoin. We use a large dataset consisting of 2.8 million forum posts sourced from“Bitcointalk.org”for a period between Jan 2016 and May 2020. The sentiment is derived daily with the Hu Liu lexical model after a detailed investigation of different lexicons. Using time-series data, we test for the relationship between the investors' sentiment and Bitcoin price along with other financial variables that may inform about the direction of Bitcoin price. Our results show that sentiment derived from online forums do not present an autoregressive relationship with return of Bitcoin.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini

    Time series classification with deep learning methods

    HAKAN GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. Zaman Serisi Analizi ve Derin Öğrenme Modelleri Kullanarak Amerikan Doları/Türk Lirası Döviz Kuru İçin Hibrid Tahmin Modeli

    A Hybrid Forecasting Model for American Dollar/Turkish Lira Exchange Rate Using Time Series Analysis and Deep Learning Models

    HARUN YAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP HİLAL KİLİMCİ

  3. La Transformation des Fonctions Sociales et de la Perception de Galerie d'Art comme Lieu d'Interaction et Espace de Consommation: Le Cas Des Galeries d'Art à Istanbul

    Bir etkileşim ve tüketim mekanı olarak sanat galerisi algısının ve sosyal işlevlerinin dönüşümü: İstanbul'daki sanat galerileri olgusu

    DİCLE KOYLAN

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2013

    SosyolojiGalatasaray Üniversitesi

    Sosyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ERGUR

  4. Investor sentiment: From global to local

    Küreselden yerele yatırımcı duyarlılığı

    BAYRAM VELİ SALUR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CUMHUR ENİS EKİNCİ

  5. Predicting stock returns with macroeconomic indicators, & Google svi & news sentiment

    Makroekonomik göstergeler & Google arama endeksi & haber duyarlılığı ile hisse senedi getiri tahmini

    ZEKERİYA BİLDİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ