#MemecoinSentiment Le monete meme (ad es., Dogecoin, Shiba Inu) sono una classe unica di criptovalute, fortemente influenzate dalle tendenze dei social media e dal sentimento pubblico, piuttosto che dal valore intrinseco o dai fondamenti tecnologici. La loro estrema volatilità le rende candidati ideali per la previsione dei prezzi guidata dal sentimento.

Obiettivo della Ricerca

Esplorare come il sentimento sui social media, analizzato attraverso tecniche NLP, combinato con modelli di machine learning (ML) come XGBoost, possa essere utilizzato per prevedere tendenze rialziste o ribassiste nei prezzi delle monete meme.

Componenti Chiave e Metodi

Analisi del Sentimento in Finanza e Crypto:

Studi precedenti mostrano che il sentimento su Twitter e Reddit è correlato con le variazioni dei prezzi delle azioni e delle criptovalute.

Le monete meme sono particolarmente sensibili all'hype online e all'influenza delle celebrità.

Utilizzo del Machine Learning:

XGBoost e altri modelli basati su alberi sono efficaci per gestire grandi dataset finanziari non lineari.

I modelli sono addestrati utilizzando punteggi di sentimento + indicatori finanziari.

Panoramica della Metodologia:

Fonti di Dati: Twitter, Reddit (sentimento sociale) + dati di mercato crypto (volume, prezzi).

Preprocessing: Testo sociale pulito, applicato VADER/TextBlob per il punteggio del sentimento.

Ingegneria delle Caratteristiche: Creazione di caratteristiche come “volatilità del sentimento.”

Addestramento del Modello: Modello XGBoost addestrato con tuning degli iperparametri (ricerca a griglia).

Valutazione: Utilizzato accuratezza, precisione, richiamo, F1-score con validazione incrociata.