在一个不透明、基本上不受监管的市场上，是什么在推动一种新兴资产的价格？路透社通过对 6 家对冲基金和资产管理公司以及 3 个软件开发者的采访发现，随着这个新兴行业的发展，套利机会逐渐减少，大型企业正越来越多地寻求制造或购买更复杂的机器人，以便在网上发现影响市场的蛛丝马迹。

原文标题：《Making sense of chaos? Algos scour social media for clues to crypto moves》
作者：Tom Wilson, Simon Jessop
编译：Wendy

在加密货币市场经历了数月的平静之后，今年 4 月份，比特币重新焕发了生机，出现了近一年来的最大价格涨幅 —— 但几乎没有人能合理地解释其中的原因。

投资者再次将注意力集中在加密货币世界一个经久不衰的谜团上：在一个不透明、基本上不受监管的市场上，是什么在推动一种新兴资产的价格？

对于有些人来说，答案就在社交媒体上。希望抢占先机的对冲基金和资产管理公司正在从社交媒体网站上搜寻可能影响数字货币价格的触发因素。

他们的目标是：创造出一种能够从 Reddit、微信、推特（Twitter）和电报（Telegram）等网站的海量信息中找出价格「信号」的算法。

很多投资者已经开始使用计算机模型来识别数百家加密货币交易所的价差。

路透社通过对 6 家对冲基金和资产管理公司以及 3 个软件开发者的采访发现，随着这个新兴行业的发展，套利机会逐渐减少，大型企业正越来越多地寻求制造或购买更复杂的机器人，以便在网上发现影响市场的蛛丝马迹。

然而，尽管越来越多的人都开始使用分析社交媒体的算法，但一些接受采访的人表示，从成本到复杂性，更广泛的部署仍面临着重大挑战和风险。

数字资产管理公司 Elwood 的首席执行官 Bin Ren 说：

「对基金管理者来说，这是一场军备竞赛。」

「很少有人能够创造出这样的算法，但我相信这是非常有利可图的。」

在股票和外汇等传统市场，这种「情绪分析」（即电脑对社交媒体情绪解读）是一种工具，利用消费者对一家公司或资产的看法进行交易。

但在加密货币市场，这可能具有更大的意义。在加密货币市场，几乎没有像央行这样的权威信息来源，几乎没有任何可靠的数据来衡量经济指标和财务报表等资产价值，而且个人投资者的比例很高。

加密技术在密码学领域还处于早期阶段，缺乏行业维度的性能数据，这类数据的有效性也存在许多问题。路透社采访的机构均不愿透露其算法性能的细节，称这是出于商业机密。

从海量信息中提取线索

数字货币走势确实与传统市场（如政策制定者的言论）有一些共同的驱动因素。比特币对监管机构的言论尤其敏感：上周，在美联储主席呼吁停止 Facebook 计划中的 Libra 加密货币项目后，比特币大幅下跌。

但考虑到加密货币自 10 年前诞生以来就与互联网交织在一起，当时其率先在论坛和聊天室里传播，因此在网上搜索价格触发因素似乎是有意义的。

尽管如此，要设计一种算法，能够在嘈杂的社交媒体世界中找到影响市场走势的信号，分析包含数十种语言的大量帖子，同时筛选出不可靠的信息，远非易事。

纽约投资公司 Bluesky Capital 的总裁 Andrea Leccese 表示，一个只能阅读英文推特的机器人前期成本在 50 万至 100 万美元之间，其中大部分资金都花在了开发人员身上。他说，这是 Bluesky 没有使用这项技术的原因。

另一个挑战是社交媒体渠道的数量。除了推特，加密货币爱好者们经常使用的网站还包括电报和 Reddit，前者是一个带有公共频道的消息 app，后者是一个论坛。

在亚洲，许多散户投资者都在使用 Line 和 Kakao 等 app，这类 app 在日本和韩国都很受欢迎。

数以万计有关加密货币的评论，正时时刻刻涌出。

仅 Reddit 的比特币板块就有 110 万订阅者。根据 BitInfoCharts 网站的数据，推特每天都能出现数万条关于比特币的内容，过去三个月每天有 1.4 万至 3.2 万条。

为了从这种混乱的信息中提取出有用的部分，算法使用了自然语言处理——识别关键字和情绪，从而表明社交媒体用户对某些数字货币的看法发生了哪些变化。

使用算法的投资者表示，他们还可以了解到发送哪些信息可以在网上获得关注。

Elwood 的 Ren 说：

「这些信息不是随机传播的，而是通过一个非常明确的结构传播的，就像一棵树一样。这与模拟病毒的传播非常相似。」

被假消息支配的恐惧

其他投资者则强调了教会机器识别有偏见或不准确信息的挑战。

项目方甚至可以通过付费的方式换来社交媒体上的正面评价。

BitSpread 首席执行官 Cedric Jeanson 表示，BitSpread 利用自己的资金，使用大约一年前开始开发的算法进行交易。BitSpread 是一家总部位于伦敦和新加坡的加密货币资产管理公司。

但该软件收集的信息有限，只收集推特反馈，且寻找有关交易所头寸清算或关闭的信息。

「问题在于收集所有信息，试图了解谁在哪里交易，会出现什么样的清算。这是一个有意义的策略。」

不过，他承认这种策略存在缺陷。

「这种情绪本身，也就是我们在推特上看到的，可能真的与假新闻有关。我们总是对我们在新闻中读到的东西非常谨慎，因为大多数时候，我们已经看到了偏见。」

许多算法使用机器学习，应该通过经验来改进，并更好地理解社交媒体帖子如何转化为市场动向。

总部位于柏林的初创公司 Augmento 的 Bijan Farsijani 表示，开发者通常会找出那些频繁发言以及有大量粉丝的关键人物，以便在他们的算法中获得更大权重。

他表示，自该软件推出以来，已有多家对冲基金从他的公司购买了该软件。

程序员小哥，我们需要你

比特币是市值最大的加密货币，也是该行业的领头羊。今年，比特币的价格飙升了 180% 以上，推动了从交易公司到对冲基金等大型投资者的兴趣。

比特币最近一次上涨是在上月，分析师认为这是因为市场预计 Facebook Libra 将得到更广泛的使用。

这一举动也反映出网络上的兴趣激增。6 月 18 日，当 Facebook 宣布这一消息时，谷歌加密货币搜索量达到三个月来的最高水平。

然而，这很像鸡和蛋的问题：是网上的讨论导致价格波动还是价格波动导致网上热烈的讨论？

Bluesky Capital 的 Leccese 表示：

「情绪分析方面可能有一定价值，但大多数时候，人们在推特上发布的信息可能是价格走势的滞后指标。」

「但还是有潜力的。未来 5 到 10 年，人们将开始更多地关注这一问题，因为传统战略竞争加剧，回报率将不断下降。」

普华永道的一份报告显示，尽管缺乏专门针对这种技术的数据，但今年第一季度，使用从套利到情绪分析等多种方法的加密货币基金表现明显好于长期投资的基金。
程序员表示，他们看到需求正在增加。

位于台湾的 Marc Howard 与 500 多名机器学习专家合作，将来自谷歌趋势、Reddit 和开发平台 GitHub 的数据整合到情绪分析算法中。

Howard 表示，截至 6 月 24 日，他用算法进行比特币投资，比只追踪价格的基金高出 54%。他补充称，纽约和台北的基金已向他寻求帮助，帮助他们开发自己的分析工具。

「现在这种形式很火。任何一只称职的基金，都在投入部分资源和配置用于情绪分析。」