AI analýza sentimentu: Dekódování Crypto Twitteru

Shrnutí: V kryptoměnách "Sentiment" často řídí cenu více než fundamenty. Pokud Elon Musk tweetne, Dogecoin se pohne. Ale spoléhat se na manuální scrollování je nemožné. V roce 2026 používáme LLM k příjmu celé "Crypto Twitter" požární hadice a přiřazujeme číselné skóre "Býčí/Medvědí" každému cashtagu v reálném čase.

---

1. Úvod: Verbální Kniha Objednávek

"Skutečná" kniha objednávek není na Binance. Je na X (dříve Twitter). Předtím, než uživatel nakoupí, tweetne. Než prodají, šíří FUD. AI, která čte tweety, efektivně čte Záměr.

2. Jádrová Analýza: Techniky NLP

2.1 VADER vs. BERT vs. LLM

• VADER (2016): Jednoduchý lexikon. "Dobrý" = +1. Selhal v sarkasmu.
• BERT (2020): Vnímá kontext. Lepší, ale unikl mu "Krypto slang".
• Crypto-LLM (2026): Vyladěno na milionech tweetů. Chápe, že "Moon" je pozitivní, "Rekt" je negativní a "HODL" implikuje strach.

2.2 Algoritmus "Vážení Influencerů"

Ne všechny tweety jsou si rovny.

• Tweet Náhodného Bota (váha = 0.01).
• Tweet Vitalika Buterina (váha = 100.0).
• Náš algoritmus sleduje historickou přesnost 10 000 influencerů. Pokud zveřejněné výzvy účtu obvykle vedou k pumpě, jejich "Skóre Důvěryhodnosti" se zvyšuje.

3. Technická Implementace: Scraper Bot

Používáme snscrape (nebo X API v2) připojené k potrubí Hugging Face.

# 2026 Sentiment Scraper
from transformers import pipeline
import tweepy

# Načíst FinBERT (Model Finančního Sentimentu)
nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="ProsusAI/finbert")

def analyze_cashtag(cashtag):
    tweets = get_tweets(cashtag, limit=1000)
    sentiment_score = 0
    
    for tweet in tweets:
        # Filtrovat spam
        if tweet.is_bot: continue
        
        # Analyzovat
        result = nlp(tweet.text)[0]
        score = result['score'] if result['label'] == 'positive' else -result['score']
        
        # Aplikovat Váhu Influencera
        weight = get_influencer_weight(tweet.user_id)
        sentiment_score += score * weight
        
    return sentiment_score

# Výstup: $BTC Sentiment: +0.85 (Silný Nákup)

4. Výzvy a Rizika: Farmy Botů

Hlavním nepřítelem Analýzy Sentimentu jsou Sybil Útoky. Vývojář podvodného tokenu může zaplatit farmě botů, aby tweetovala "$SCAMCOIN to the moon!" 10 000 krát.

• Řešení: Klasifikátory Detekce Botů. Ignorujeme účty vytvořené před < 30 dny nebo ty s obecnými profilovými obrázky.

5. Budoucí Výhled: Video Sentiment

Do roku 2027 bude text sekundární. Alfa bude ve Videu. Modely budou scrapovat TikTok a YouTube, analyzovat nejen přepis, ale i tón hlasu a mikro-výrazy obličeje influencera k detekci důvěry nebo klamu.

6. FAQ: Obchodování se Sentimentem

1. Funguje to na malých kapitalizacích? Ano. Ve skutečnosti to funguje lépe na Memecoinech, protože mají 0 fundamentů. Sentiment je jediným motorem.

2. Mohu pro to použít ChatGPT? Ano, tweety můžete vložit do ChatGPT, ale pro vysokofrekvenční obchodování je to příliš pomalé a drahé. Potřebujete lokální, destilovaný model.

3. A co Reddit? Scrapujeme také r/CryptoCurrency, ale má tendenci být zpožděným indikátorem ve srovnání s Twitterem.

4. Je to legální? Scrapování veřejných dat je legální. Vytváření botů pro manipulaci se sentimentem (pumping) je nezákonné.

5. Jak rychlá je reakce? Naši boti provádějí obchody do 500 ms od významného posunu sentimentu.