BITCOIN PRICE FLUCTUATIONS AND GOOGLE NEWS WITH MACHINE LEARNING TECHNIQUES

Tóm tắt

Nghiên cứu này điều tra khả năng dự đoán của cảm xúc tin tức từ Google News đối với biến động giá Bitcoin, dựa trên tập dữ liệu tiêu đề tin tức trong 5 năm (2019 đến 2024). Bằng cách tương quan điểm số cảm xúc với giá Bitcoin lịch sử, nghiên cứu áp dụng nhiều thuật toán máy học khác nhau để dự báo xu hướng giá. Kết quả cho thấy mặc dù các mô hình Decision Tree và Random Forest đưa ra dự đoán cân bằng, nhưng Logistic Regression và Support Vector Machines đạt điểm AUC cao nhưng gặp vấn đề về mất cân bằng lớp. Ngược lại, các mô hình Naïve Bayes và KNN kém hiệu quả hơn. Những phát hiện này gợi ý rằng phân tích cảm xúc từ tiêu đề tin tức có thể cung cấp dự đoán ngắn hạn mức độ vừa phải về biến động giá Bitcoin. Nghiên cứu này giới thiệu một công cụ sáng tạo cho các nhà đầu tư và nhà phân tích thị trường, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về ảnh hưởng của cảm xúc tin tức đối với giá tiền điện tử.