Аналіз настроїв ШІ: розшифровка крипто-Твіттера

Резюме: У криптосфері «Настрій» часто впливає на ціну більше, ніж фундаментальні показники. Якщо Ілон Маск твітне, Dogecoin рухається. Але покладатися на ручне прокручування неможливо. У 2026 році ми використовуємо LLM для прийому всього потоку «Крипто-Твіттера», присвоюючи числову оцінку «Бичачий/Ведмежий» кожному хештегу в реальному часі.

---

1. Вступ: Словесна книга ордерів

«Справжня» книга ордерів не на Binance. Вона на X (раніше Twitter). Перш ніж користувач купить, він твітне. Перш ніж продати, вони поширюють FUD. ШІ, що читає твіти, фактично читає Намір.

2. Основний аналіз: методи NLP

2.1 VADER проти BERT проти LLM

• VADER (2016): Простий лексикон. «Добре» = +1. Не впорався з сарказмом.
• BERT (2020): Враховує контекст. Краще, але пропустив «Крипто-сленг».
• Crypto-LLM (2026): Налаштована на мільйонах твітів. Розуміє, що «Moon» — це позитивно, «Rekt» — негативно, а «HODL» передбачає страх.

2.2 Алгоритм «Зважування інфлюенсерів»

Не всі твіти рівні.

• Твіт випадкового бота (вага = 0.01).
• Твіт Віталіка Бутеріна (вага = 100.0).
• Наш алгоритм відстежує історичну точність 10 000 інфлюенсерів. Якщо опубліковані заклики акаунта зазвичай призводять до пампу, їхня «Оцінка довіри» зростає.

3. Технічна реалізація: Бот-скрейпер

Ми використовуємо snscrape (або X API v2), підключений до пайплайну Hugging Face.

# Скрейпер настроїв 2026
from transformers import pipeline
import tweepy

# Завантаження FinBERT (модель фінансового настрою)
nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="ProsusAI/finbert")

def analyze_cashtag(cashtag):
    tweets = get_tweets(cashtag, limit=1000)
    sentiment_score = 0
    
    for tweet in tweets:
        # Фільтрація спаму
        if tweet.is_bot: continue
        
        # Аналіз
        result = nlp(tweet.text)[0]
        score = result['score'] if result['label'] == 'positive' else -result['score']
        
        # Застосування ваги інфлюенсера
        weight = get_influencer_weight(tweet.user_id)
        sentiment_score += score * weight
        
    return sentiment_score

# Вивід: Настрій $BTC: +0.85 (Сильна покупка)

4. Проблеми та ризики: Ферми ботів

Головний ворог аналізу настроїв — Атаки Сивілли. Розробник скам-токена може заплатити фермі ботів, щоб твітнути "$SCAMCOIN to the moon!" 10 000 разів.

• Рішення: Класифікатори виявлення ботів. Ми ігноруємо акаунти, створені < 30 днів тому або із загальними аватарами.

5. Перспективи на майбутнє: Відео-настрій

До 2027 року текст стане вторинним. Альфа буде у Відео. Моделі скануватимуть TikTok і YouTube, аналізуючи не лише стенограму, а й тон голосу та мікровирази обличчя інфлюенсера для виявлення впевненості чи обману.

6. FAQ: Торгівля за настроєм

1. Чи працює це на малих капіталізаціях? Так. Насправді, це працює краще на мемкоїнах, тому що у них 0 фундаментальних показників. Настрій — єдиний драйвер.

2. Чи можу я використовувати для цього ChatGPT? Так, ви можете вставити твіти в ChatGPT, але для високочастотної торгівлі це занадто повільно і дорого. Вам потрібна локальна, дистильована модель.

3. А як щодо Reddit? Ми скануємо r/CryptoCurrency теж, але він, як правило, є запізнілим індикатором порівняно з Twitter.

4. Чи законно це? Скрапінг загальнодоступних даних законний. Створення ботів для маніпулювання настроєм (пампінг) незаконне.

5. Яка швидкість реакції? Наші боти здійснюють угоди протягом 500 мс після значної зміни настрою.