Fusión de sentimiento y características técnicas de Bitcoin con compuerta por regímenes
Resumen
El artículo propone un modelo para predecir la dirección del precio de Bitcoin a corto plazo mediante la combinación de datos horarios de precio y volumen con el sentimiento de Reddit. Una medida móvil de volatilidad clasifica cada observación como estable o volátil, y una compuerta aprendida cambia el peso relativo del sentimiento y la información de precios: el sentimiento recibe más peso en condiciones volátiles, mientras que la dinámica de precios recibe más peso en condiciones estables. El estudio compara este enfoque con modelos basados solo en precios, solo en sentimiento y en fusión estática para pronósticos a tres y seis horas, y presenta análisis de ablación de los componentes.
Con 3,491 observaciones horarias entre julio de 2024 y septiembre de 2025, el modelo consciente del régimen obtiene puntuaciones macro-F1 de 0.5474 y 0.5513 en los dos horizontes, y el valor más alto de AUC a tres horas, de 0.5084. Eliminar la ponderación adaptativa se asocia con una fuerte caída de la exhaustividad a seis horas. Estos resultados proceden de una muestra limitada y fuentes de datos específicas; el valor de AUC informado está cerca del azar, y el fragmento no demuestra rentabilidad duradera ni generalización a otros activos y periodos.
Ideas clave
- La volatilidad móvil de 24 horas divide las observaciones en regímenes estables y volátiles.
- Una compuerta aprendida redistribuye el peso entre el sentimiento social y las características de precios según el régimen detectado.
- El estudio compara la fusión que tiene en cuenta los regímenes con modelos de una sola fuente y de concatenación estática en dos horizontes de pronóstico.
- Las puntuaciones informadas son modestas y proceden de una muestra limitada de Bitcoin, por lo que no demuestran rentabilidad de trading.
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# 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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