Number of the records: 1
Sentiment Analysis of Bitcoin Using Twitter and Python
Title Sentiment Analysis of Bitcoin Using Twitter and Python Translation Analýza sentimentu bitcoinu pomocou Twitteru a Pythonu Author info Milan Cibuľa, Juliana Bérešová Author Cibuľa Milan EUBPHFKRP - Katedra finančného riadenia podniku PHF Co-authors Bérešová Juliana EUBPHFKEK - Katedra ekonómie PHF - zrušené Source document EDAMBA 2020 : International Scientific Conference for Doctoral Students and Post-Doctoral Scholars : From Better Economics to Better Economy : Conference Proceedings. Pp. 103-112 online. - Bratislava : Vydavateľstvo EKONÓM, 2020 / Dědečková Nina ; Puškárová Paula ; Adamcová Silvia ; Árendáš Peter ; Baculáková Kristína ; EDAMBA 2020 International Scientific Conference for Doctoral Students and Post-Doctoral Scholars. ISBN 978-80-225-4794-9 Document kind schedule of articles from year books Language English Country of Edition Slovak Republic Keywords rozhodovanie investičné * mena virtuálna * aktíva finančné * siete sociálne * analýza obsahová * spracovanie textov * slovníky * jazyky programovacie Annotation Analýza sentimentu ako spôsob šetrenia času a lepšieho obchodného rozhodovania pre obchodníkov na základe skutočne použiteľnej analýzy sentimentu založenej na údajoch zo sociálnej siete Twitter (tweetoch). Analyzovaným finančným aktívom je finančný inovatívny nástroj (FinTech) bitcoin ako zástupca decentralizovanej meny a Twitter ako najväčší komunitný priestor pre kryptomeny. Na vykonanie analýzy je použitý open-source slovník Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning (VADER), vytvorený ako knižnica v jazyku Python. Vytvorenie kódu v jazyku Python, jeho prepojenie s rozhraním API Twitteru na extrakciu údajov z príspevkov a nastavenie lexikónu VADER. Vzťah medzi dennými pohybmi cien bitcoinu a ich sentimentom na Twitteri. Public work category Reports at home scientific conferences Database PUBLIKAČNÁ ČINNOSŤ No. of Archival Copy E21 00202-061, kópia plného textu
File name Size Typ prístupu Plný text PDF 284.2 KB z IP adresy SEK po prihlásení 
article
Number of the records: 1