Sensitivitas pasar kripto terhadap aliran berita, dikombinasikan dengan difusi informasi yang cepat dan bias perilaku manusia, membuat data harga mentah tidak memadai untuk analisis sentimen yang sebenarnya.
Untuk mendemonstrasikan bagaimana kerangka sentimen penuh yang dijelaskan di atas bekerja dalam praktik, kami menerapkan model penilaian pada aliran berita nyata dan mengagregasi hasilnya ke dalam tren sentimen yang dilancarkan melalui regresi. Outputnya diplot terhadap harga BTC untuk menunjukkan bagaimana tekanan informasi berkembang seiring waktu.
Indikator ini mencakup:
š¹ sistem penilaian berbasis aturan,
š¹ normalisasi ke skala ā100,+100,
š¹ skala empiris menggunakan ECDF (atau asumsi distribusi normal di tahap awal),
š¹ klasifikasi intensitas sentimen menggunakan ambang Fibonacci, š¹ pelunakan tren melalui regresi.
Hasil gabungan adalah kurva sentimen yang memberikan pandangan kontekstual tentang lingkungan informasi pasar, melengkapi analisis harga tradisional yang hanya menggunakan harga.
Visualisasi ini menggambarkan bagaimana tren sentimen bereaksi saat artikel baru diproses.
Aliran berita positif secara bertahap menggeser kurva ke atas (sentimen bullish), sementara berita negatif atau yang didorong oleh risiko menggerakkannya ke bawah (sentimen bearish).
Indikator tren sentimen ini juga menjadi dasar produk analitik sentimen yang akan datang yang kami siapkan untuk diluncurkan. Ini akan terus menganalisis aliran berita langsung, menerapkan metode penilaian berbasis aturan dan skala empiris yang dijelaskan di atas, dan menghasilkan wawasan tren sentimen waktu nyata bagi trader, peneliti, dan pengguna institusi. Dengan menggabungkan logika terstruktur dengan pemodelan berbasis data yang dinamis, sistem ini dirancang untuk memberikan pandangan yang akurat, transparan, dan dapat dijelaskan tentang bagaimana tekanan informasi berkembang di seluruh pasar kripto.
