Regimegesteuerte Fusion von Bitcoin-Stimmung und technischen Merkmalen
Zusammenfassung
Die Arbeit schlägt ein Modell vor, das die kurzfristige Kursrichtung von Bitcoin anhand stündlicher Kurs- und Volumenmerkmale sowie der Stimmung auf Reddit prognostiziert. Ein gleitendes Volatilitätsmaß klassifiziert jede Beobachtung als stabil oder volatil. Ein trainiertes Gate verändert die relative Gewichtung von Stimmungs- und Kursinformationen: Bei volatilen Bedingungen erhält die Stimmung mehr Gewicht, bei stabilen Bedingungen die Kursdynamik. Die Studie vergleicht den Ansatz für Prognosen über drei und sechs Stunden mit Modellen, die nur Kurse, nur Stimmung oder eine statische Fusion verwenden, und berichtet Ablationsanalysen der Komponenten.
Mit 3,491 stündlichen Beobachtungen von Juli 2024 bis September 2025 erzielt das regimebewusste Modell bei den beiden Prognosehorizonten Macro-F1-Werte von 0.5474 und 0.5513 sowie den höchsten Drei-Stunden-AUC-Wert von 0.5084. Ohne adaptive Gewichtung sinkt der Recall für sechs Stunden deutlich. Die Ergebnisse beruhen auf einer begrenzten Stichprobe und bestimmten Datenquellen; der berichtete AUC-Wert liegt nahe am Zufall, und der Auszug weist weder dauerhafte Rentabilität noch eine Übertragbarkeit auf andere Vermögenswerte und Zeiträume nach.
Kernaussagen
- Die gleitende Volatilität über 24 Stunden teilt Beobachtungen in stabile und volatile Regime ein.
- Ein trainiertes Gate verschiebt die Gewichtung zwischen sozialer Stimmung und Kursmerkmalen abhängig vom erkannten Regime.
- Die Studie vergleicht die regimebewusste Fusion mit Modellen aus einer einzelnen Quelle und statischer Zusammenführung für zwei Prognosehorizonte.
- Die berichteten Werte sind mäßig und stammen aus einer begrenzten Bitcoin-Stichprobe; sie weisen daher keine Trading-Rentabilität nach.
Schlagwörter
Volltext
# Bitcoin Price Direction Prediction via Regime-Aware Multi-Modal Fusion of Social Sentiment and Technical Features # Bitcoin Price Direction Prediction via Regime-Aware Multi-Modal Fusion of Social Sentiment and Technical Features Bitcoin price prediction on sub-daily timescales is a hard open problem in computational finance. Bitcoin exhibits fat-tailed returns, non-stationary dynamics, and a price discovery process influenced by social discourse on Reddit and Twitter. Conventional approaches fuse OHLCV technical features with sentiment via static concatenation, applying identical fusion weights regardless of market state. This is inconsistent with the behavioural finance literature, which shows that retail sentiment is most predictive during volatile periods and noisy during calm ones. This paper proposes Regime-Aware Multi-Modal Learning (RAML), which conditions fusion of sentiment and price features on a dynamically detected binary market regime. Rolling 24-hour volatility partitions observations into stable and volatile regimes; a learnable sigmoid gate adjusts the weight of the sentiment embedding relative to the price embedding, trusting sentiment more during volatility and price dynamics more during stable phases. The system is evaluated on 3,491 hourly observations (July 2024-September 2025), combining Bitcoin OHLCV data with Reddit /r/Bitcoin FinBERT sentiment. Four models are compared - price-only BiLSTM, sentiment-only classifier, static-concatenation BiLSTM, and RAML - across 3-hour and 6-hour horizons, with an ablation study isolating the sentiment branch, regime detection, and adaptive fusion. RAML achieves macro-F1 of 0.5474 (3h) and 0.5513 (6h), with the highest AUC at 3 hours (0.5084), indicating better calibration. Ablation confirms every component is necessary, and replacing adaptive weighting with concatenation causes recall collapse at 6 hours (F1: 0.14). These results establish regime-conditioned adaptive fusion as a necessary design principle for multi-modal financial forecasting.
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