深度学习与NLP在加密货币预测中的应用：整合金融、区块链和社交媒体数据

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本文介绍了一种利用机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术进行加密货币价格预测的新方法，重点关注比特币（BTC）和以太坊（ETH）。通过分析来自Twitter和Reddit的新闻和社交媒体内容，评估了公众情绪对加密货币市场的影响。本文方法的一个显著特点是应用了BART MNLI零样本分类模型来检测牛市和熊市趋势，显著超越了传统的基于词典的情感分析。此外，本文系统地比较了一系列预训练和微调的深度学习NLP模型与传统的基于词典的情感分析方法。本文的另一个关键贡献是采用局部极值以及每日价格变动作为预测目标，从而减少交易频率和投资组合波动性。研究结果表明，将文本数据整合到加密货币价格预测中，不仅提高了预测准确性，而且在各种验证场景中一致地提高了盈利能力和夏普比率，特别是在应用深度学习NLP技术时。 1. 引言 加密货币 ………………………………