AI Analiza Sentiment: Dekodiranje Crypto Twittera 2026

Izvršni sažetak: U kriptu, "Sentiment" često pokreće cijenu više nego fundamentalni pokazatelji. Ako Elon Musk tweeta, Dogecoin se miče. Ali oslanjanje na ručno skrolanje je nemoguće. U 2026. koristimo LLM-ove za unos cijelog "Crypto Twitter" toka, dodjeljujući numeričku ocjenu "Bikovsko/Medvjeđe" (Bullish/Bearish) svakom cashtagu u stvarnom vremenu.

---

1. Uvod: Verbalna knjiga narudžbi

"Prava" knjiga narudžbi nije na Binanceu. Ona je na X-u (bivši Twitter). Prije nego što korisnik kupi, on tweeta. Prije nego što proda, on širi FUD. AI koji čita tweetove zapravo čita Namjeru.

2. Analiza jezgre: NLP tehnike

2.1 VADER vs. BERT vs. LLM

• VADER (2016): Jednostavan leksikon. "Dobro" = +1. Nije uspio kod sarkazma.
• BERT (2020): Svjestan konteksta. Bolji, ali je propustio "Kripto žargon".
• Crypto-LLM (2026): Fino podešen na milijunima tweetova. Razumije da je "Moon" pozitivno, "Rekt" negativno, a "HODL" implicira strah.

2.2 Algoritam "Ponderiranja utjecajnih osoba"

Nisu svi tweetovi jednaki.

• Nasumični bot tweet (težina = 0.01).
• Vitalik Buterin tweet (težina = 100.0).
• Naš algoritam prati povijesnu točnost 10,000 utjecajnih osoba. Ako objave računa obično dovedu do skoka cijene (pump), njihova "Ocjena vjerodostojnosti" se povećava.

3. Tehnička implementacija: Bot za prikupljanje (Scraper)

Koristimo snscrape (ili X API v2) povezan s Hugging Face cjevovodom.

# 2026 Scraper Sentimenta
from transformers import pipeline
import tweepy

# Učitaj FinBERT (Model financijskog sentimenta)
nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="ProsusAI/finbert")

def analyze_cashtag(cashtag):
    tweets = get_tweets(cashtag, limit=1000)
    sentiment_score = 0
    
    for tweet in tweets:
        # Filtriraj spam
        if tweet.is_bot: continue
        
        # Analiziraj
        result = nlp(tweet.text)[0]
        score = result['score'] if result['label'] == 'positive' else -result['score']
        
        # Primijeni težinu utjecajne osobe
        weight = get_influencer_weight(tweet.user_id)
        sentiment_score += score * weight
        
    return sentiment_score

# Izlaz: $BTC Sentiment: +0.85 (Snažna kupnja)

4. Izazovi i rizici: Farme botova

Glavni neprijatelj analize sentimenta su Sybil napadi. Razvojni programer prevarantskog tokena može platiti farmi botova da tweeta "$SCAMCOIN to the moon!" 10,000 puta.

• Rješenje: Klasifikatori za detekciju botova. Ignoriramo račune kreirane prije < 30 dana ili one s generičkim profilnim slikama.

5. Budući izgledi: Video sentiment

Do 2027. tekst će biti sekundaran. Alfa će biti u Videu. Modeli će strugati TikTok i YouTube, analizirajući ne samo transkript, već i ton glasa i mikro-ekspresije lica utjecajne osobe kako bi otkrili povjerenje ili obmanu.

6. Često postavljana pitanja: Trgovanje sentimentom

1. Radi li to na malim kapitalizacijama (small caps)? Da. Zapravo, radi bolje na Memecoinima jer nemaju 0 fundamentalnih pokazatelja. Sentiment je jedini pokretač.

2. Mogu li koristiti ChatGPT za ovo? Da, možete zalijepiti tweetove u ChatGPT, ali za brzo trgovanje, to je presporo i preskupo. Trebate lokalni, destilirani model.

3. Što je s Redditom? Stružemo i r/CryptoCurrency, ali on teži biti pokazatelj koji kasni (lagging indicator) u usporedbi s Twitterom.

4. Je li ovo legalno? Struganje javnih podataka je legalno. Stvaranje botova za manipulaciju sentimentom (pumpanje) je ilegalno.

5. Koliko je brza reakcija? Naši botovi izvršavaju trgovine unutar 500ms od značajne promjene sentimenta.