Detailansicht
AIS - a metric for assessing the impact of an influencer's Twitter activity on the price of a cryptocurrency
Kevin Miller
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Wirtschaftsinformatik
Betreuer*in
Uwe Zdun
Mitbetreuer*in
Kristof Böhmer
DOI
10.25365/thesis.72753
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-21098.95484.287783-6
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Bitcoin hat sich innerhalb von nur einem Jahrzehnt von einem Nischenthema unter Cypherpunks zu einem globalen Anlageinstrument entwickelt und sich in der Branche als solides Finanzinstrument etabliert. Als dann der Milliardär und Tesla-CEO Elon Musk auf Twitter einen Witz über eine Hunde-Kryptowährung machte schossen die Preise nach oben. Dogecoin verzeichnete einen erstaunlichen Anstieg von 15.000 % innerhalb von nur ein paar Monaten, während Musk regelmäßig darüber twitterte. Dogecoin wurde als Scherz ohne wirklichen Wert ins Leben gerufen und hatte dennoch eine Bewertung von mehreren Milliarden Dollar erreicht. Der Kurs von Dogecoin war unweigerlich mit Musks Twitter-Account verknüpft. In diesem Werk schlagen wir den Asset Influence Score (AIS) vor, eine Metrik zur Quantifizierung des vermuteten Einflusses eines Twitter-Nutzers auf den Preis einer Kryptowährung. Der AIS ist ein Wert zwischen 0 und 100 und beschreibt die Sicherheit, mit der ein neu veröffentlichter Tweet eines Nutzers in einer Periode erhöhter Handelsaktivität auftritt. Der AIS gibt Anlegern das Wissen darüber, welche Tweets von Personen vom Markt stark gewichtet werden, und ermöglicht so eine effiziente Überwachung von Handelspositionen. Wir bewerten den AIS auch als Trading-Indikator und zeigen, dass es möglich gewesen wäre, einen "Buy-and-Hold"-Dogecoin-Investor an Rendite übertreffen, wenn man nur auf der Grundlage des AIS als Kaufsignal gehandelt hätte.
Abstract
(Englisch)
Bitcoin went from being a niche topic among cypherpunks to a global investment vehicle within only a decade, establishing itself firmly in the sector as a solid financial instrument. Then, when billionaire and Tesla CEO Elon Musk joked on Twitter about a fun dog-themed cryptocurrency, the world looks in awe as prices shot through the roof. Dogecoin saw an astonishing 15.000% gain within only a couple of months of being Musk’s favorite topic to tweet about. Dogecoin was started and intended as a joke with no real value, yet it had reached a valuation of multiple billions of dollars. The price of Dogecoin was inevitably tied to Musk’s Twitter account. In this paper we propose the Asset Influence Score (AIS), a metric to quantify the suggested influence a Twitter user has over the price of a cryptocurrency. The AIS is a score between 0 and 100 and describes the certainty of with which a newly issued tweet by a user will co-occur in a period of elevated trading activity. The AIS will arm investors with the knowledge about which persons tweets are seemingly valued highly by the market, allowing for efficient monitoring of trading positions. We also evaluate the AIS as a valuable trading indicator, showing that it would’ve been possible to outperform a buy-and-hold Dogecoin investor if one had traded based on solely the AIS as a buy-signal, while also maintaining higher liquidity compared to a buy-and-hold investor.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Bitcoin Dogecoin Kryptowährung Preisprognose Twitter Einflussanalyse
Schlagwörter
(Englisch)
Bitcoin Dogecoin Cryptocurrency Price prediction Twitter Influence analysis
Autor*innen
Kevin Miller
Haupttitel (Englisch)
AIS - a metric for assessing the impact of an influencer's Twitter activity on the price of a cryptocurrency
Paralleltitel (Deutsch)
AIS - eine Metrik zur Bewertung des Einflusses der Twitter-Aktivität eines Influencers auf den Preis einer Kryptowährung
Publikationsjahr
2022
Umfangsangabe
59 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Uwe Zdun
Klassifikationen
54 Informatik > 54.61 Datenverarbeitungsmanagement ,
54 Informatik > 54.80 Angewandte Informatik
AC Nummer
AC16703168
Utheses ID
65251
Studienkennzahl
UA | 066 | 926 | |