Jan, 2020

在线加密货币操纵的全貌

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TL;DR本文研究了加密货币在社交媒体平台上的欺诈行为，发现大量 Twitter 账户是机器人或被停止使用的账户，同时通过 Telegram 和 Discord 的信息进行主题建模，发现了 “Pump-and-dump” 和 “庞氏骗局” 两种不同的欺诈方案。鉴于 Telegram 中有超过 20％的频道与这些骗局有关，该研究揭示了一个鲜为人知的社交机器人活动，为打击加密货币网络操纵制定了可操作的政策。
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发现论文，激发创造
  • 加密货币泵灌倾销计划的解剖学

    本研究是首次对加密货币市场中 “炒作及抛售” 活动的详细经验查询，通过案例研究及对 Telegram 渠道所组织的 412 个 “炒作及抛售” 活动的调查，发现了与 “炒作及抛售” 计划相关的加密货币市场模式，之后，通过建立模型，可以预测加密货币上市前的涨势、提出了一种简单却非常有效的交易策略，揭示了机器学习在犯罪检测方面的应用，并证明了策略加密交易的可行性。

    Nov, 2018

  • 比特币时代的泵毁操作：加密货币市场操纵的实时检测

    本文深入分析了互联网社区组织的 “炒作 - 倒卖” 诈骗机制，并进一步报告了两个相关的案例研究。最后，我们介绍一种实时检测诈骗的方法，以帮助投资者避免受害。

    May, 2020

  • 从在线论坛中检测泵卖股票市场操纵

    本研究探讨社交媒体、低成本交易平台和纯真投资者相交的情况，创建了一个基于社交媒体帖子的预测模型工具，可对 Pump&Dump 式的市场操纵提前进行预警，并在最佳模型下实现了 85% 的准确率和 62% 的 F1 得分。

    Jan, 2023

  • 加密货币交易与在线金融论坛之间的相互作用

    加密货币论坛与比特币价值波动之间的相互作用的研究，强调论坛数据能够解释金融领域的特定事件，并且强调在某些话题集中讨论、比特币价格触顶以及价格下跌时的引用的相关性。

    Nov, 2023

  • 加密货币市场动态的实验研究

    通过一项在线实验研究了区块链交易市场中交易者对同侪影响的敏感度以及设计选择对市场行为的影响。结果表明交易者的购买行为会导致购买行为的短期活跃，而交易所的设计会对此产生积极的社会和经济影响。

    Jan, 2018

  • 在以太坊区块链上检测金融机器人

    利用机器学习在以太坊平台上检测金融机器人，建立了金融机器人分类，并提供关于当前机器人情况的额外见解。

    Mar, 2024

  • 基于基因组和表观基因组特征的增强子和超级增强子的深度学习模型利用

    通过对包括卡尔达诺、币安、比特币、狗狗币、以太坊、空灵、Matic、币神和瑞波在内的多个数字货币的英文推特大数据集进行详尽研究，本文主要旨在进行社交媒体内容的心理和情感分析，比较不同数字货币之间的语言特征，探讨不同数字货币社区中呈现的独特语言模式，并揭示了这些数字资产在加密货币社区中的相互作用。

    Jan, 2024

  • 比特币的社交信号与算法交易

    通过整合计算机金融、比特币、算法交易、社交媒体情感和盈利能力方面的知识，我们成功地设计了算法交易策略，并证实了基于社交媒体情感的交易能够带来高盈利。

    Jun, 2015

  • 2017 年法国总统选举前的虚假信息和社交机器人运营

    研究发现，社交媒体被系统性地利用来操纵和改变公众舆论，MacronLeaks 虚假信息运动中的账号使用模式表明可能存在可重复使用的政治虚假信息机器人的黑市。

    Jul, 2017

  • 加密货币市场预测的社交媒体情感分析

    本研究探讨了不同的自然语言处理模型在社交媒体情感分析中的可用性，应用于金融市场预测，以加密货币领域为参考。我们研究了不同情感度量与比特币价格波动之间的相关性。通过实验我们发现有一个模型优于其他 20 多个公开模型，且通过 fine-tune 可以得到更好的性能，其解释性更强。因此我们证实可解释的人工智能和自然语言处理方法可能比不可解释的方法更有实际价值。最后，我们分析了不同情感度量与价格波动之间的潜在因果关系。

    Apr, 2022