AI সেন্টিমেন্ট অ্যানালাইসিস: ক্রিপ্টো টুইটার ডিকোড করা ২০২৬

নির্বাহী সারসংক্ষেপ: ক্রিপ্টোতে, "সেন্টিমেন্ট" প্রায়শই মৌলিক বিষয়গুলির চেয়ে বেশি মূল্য চালিত করে। ইলন মাস্ক টুইট করলে, ডগকয়েন নড়ে। কিন্তু ম্যানুয়াল স্ক্রলিং এর উপর নির্ভর করা অসম্ভব। ২০২৬ সালে, আমরা সম্পূর্ণ "ক্রিপ্টো টুইটার" ফায়ারহোজ ইনজেস্ট করতে LLM ব্যবহার করি, প্রতিটি ক্যাশট্যাগের জন্য রিয়েল-টাইমে একটি সংখ্যাসূচক "বুলিশ/বিয়ারিশ" স্কোর নির্ধারণ করি।

---

১. ভূমিকা: মৌখিক অর্ডার বই

"আসল" অর্ডার বই বিনান্সে নেই। এটি X-এ (முன்னர் ட்விட்டர்)। ব্যবহারকারী কেনার আগে, তারা টুইট করে। বিক্রি করার আগে, তারা FUD ছড়ায়। একটি AI যা টুইট পড়ে তা কার্যকরভাবে অভিপ্রায় পড়ছে।

২. মূল বিশ্লেষণ: NLP কৌশল

২.১ VADER বনাম BERT বনাম LLM

• VADER (2016): সহজ অভিধান। "ভাল" = +1। বিদ্রূপে ব্যর্থ হয়েছে।
• BERT (2020): প্রসঙ্গ সচেতন। ভাল, কিন্তু "ক্রিপ্টো স্ল্যাং" মিস করেছে।
• Crypto-LLM (2026): লক্ষ লক্ষ টুইটে ফাইন-টিউন করা হয়েছে। বোঝে যে "Moon" ইতিবাচক, "Rekt" নেতিবাচক, এবং "HODL" ভয় বোঝায়।

২.২ "ইনফ্লুয়েন্সার ওয়েটিং" অ্যালগরিদম

সব টুইট সমান নয়।

• র্যান্ডম বট টুইট (ওজন = ০.০১)।
• ভিটালিক বুটেরিন টুইট (ওজন = ১০০.০)।
• আমাদের অ্যালগরিদম ১০,০০০ ইনফ্লুয়েন্সারের ঐতিহাসিক নির্ভুলতা ট্র্যাক করে। যদি কোনও অ্যাকাউন্টের পোস্ট করা কলগুলি সাধারণত পাম্পের দিকে পরিচালিত করে তবে তাদের "বিশ্বাসযোগ্যতা স্কোর" বৃদ্ধি পায়।

৩. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন: স্ক্র্যাপার বট

আমরা Hugging Face পাইপলাইনের সাথে সংযুক্ত snscrape (বা X API v2) ব্যবহার করি।

# ২০২৬ সেন্টিমেন্ট স্ক্র্যাপার
from transformers import pipeline
import tweepy

# FinBERT লোড করুন (আর্থিক সেন্টিমেন্ট মডেল)
nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="ProsusAI/finbert")

def analyze_cashtag(cashtag):
    tweets = get_tweets(cashtag, limit=1000)
    sentiment_score = 0
    
    for tweet in tweets:
        # স্প্যাম ফিল্টার করুন
        if tweet.is_bot: continue
        
        # বিশ্লেষণ করুন
        result = nlp(tweet.text)[0]
        score = result['score'] if result['label'] == 'positive' else -result['score']
        
        # ইনফ্লুয়েন্সার ওজন প্রয়োগ করুন
        weight = get_influencer_weight(tweet.user_id)
        sentiment_score += score * weight
        
    return sentiment_score

# আউটপুট: $BTC সেন্টিমেন্ট: +০.৮৫ (শক্তিশালী কিনুন)

৪. চ্যালেঞ্জ এবং ঝুঁকি: বট ফার্ম

সেন্টিমেন্ট জেনারেটরের প্রধান শত্রু হল সিবিল আক্রমণ। একজন স্ক্যাম টোকেন ডেভেলপার একটি বট ফার্মকে ১০,০০০ বার "$SCAMCOIN to the moon!" টুইট করার জন্য অর্থ প্রদান করতে পারে।

• সমাধান: বট সনাক্তকরণ ক্লাসিফায়ার। আমরা < ৩০ দিন আগে তৈরি অ্যাকাউন্ট বা জেনেরিক প্রোফাইল ছবি সহ অ্যাকাউন্টগুলি উপেক্ষা করি।

৫. ভবিষ্যতের দৃষ্টিভঙ্গি: ভিডিও সেন্টিমেন্ট

২০২৭ সালের মধ্যে, পাঠ্য গৌণ হবে। আলফা হবে ভিডিওতে। মডেলগুলি টিকটক এবং ইউটিউব স্ক্র্যাপ করবে, বিশ্বাস বা প্রতারণা সনাক্ত করতে কেবল প্রতিলিপি নয়, বরং ইনফ্লুয়েন্সারের কণ্ঠস্বর এবং মুখের মাইক্রো-এক্সপ্রেশন বিশ্লেষণ করবে।

৬. প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন: সেন্টিমেন্ট ট্রেডিং

১. এটি কি ছোট ক্যাপে কাজ করে? হ্যাঁ। আসলে, এটি মেমেকয়েনগুলিতে ভাল কাজ করে কারণ তাদের ০ মৌলিক বিষয় রয়েছে। সেন্টিমেন্ট হল একমাত্র চালক।

২. আমি কি এর জন্য ChatGPT ব্যবহার করতে পারি? হ্যাঁ, আপনি টুইটগুলি ChatGPT-তে পেস্ট করতে পারেন, তবে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিংয়ের জন্য এটি খুব ধীর এবং ব্যয়বহুল। আপনার একটি স্থানীয়, পাতিত মডেল প্রয়োজন।

৩. রেডডিট সম্পর্কে কি? আমরা r/CryptoCurrency-ও স্ক্র্যাপ করি, তবে এটি টুইটারের তুলনায় একটি পিছিয়ে থাকা সূচক হতে থাকে।

৪. এটা কি বৈধ? পাবলিক ডেটা স্ক্র্যাপ করা বৈধ। সেন্টিমেন্ট (পাম্পিং) হেরফের করার জন্য বট তৈরি করা অবৈধ।

৫. প্রতিক্রিয়া কত দ্রুত? আমাদের বটগুলি একটি উল্লেখযোগ্য সেন্টিমেন্ট পরিবর্তনের ৫০০ms-এর মধ্যে ট্রেড সম্পাদন করে।