Fusion à seuil de régime : sentiment Bitcoin et indicateurs techniques

Résumé

L’article propose un modèle de prévision de l’orientation du cours du Bitcoin à court terme, qui combine des caractéristiques horaires de prix et de volume avec le sentiment exprimé sur Reddit. Une mesure glissante de la volatilité classe chaque observation comme stable ou volatile, et un mécanisme de pondération appris modifie le poids relatif du sentiment et des informations sur les prix : le sentiment pèse davantage en période volatile, tandis que la dynamique des prix pèse davantage en période stable. L’étude compare cette approche à des modèles fondés uniquement sur les prix, uniquement sur le sentiment ou sur une fusion statique, pour des prévisions à trois et six heures, et présente des analyses d’ablation des composants.

À partir de 3,491 observations horaires de juillet 2024 à septembre 2025, le modèle tenant compte des régimes obtient des scores macro-F1 de 0.5474 et 0.5513 aux deux horizons, ainsi que le meilleur AUC à trois heures, à 0.5084. La suppression de la pondération adaptative est associée à une forte baisse du rappel à six heures. Ces résultats reposent sur un échantillon limité et des sources de données spécifiques ; le AUC rapporté est proche du hasard, et l’extrait ne démontre ni rentabilité durable ni généralisation à d’autres actifs et périodes.

Idées clés

• La volatilité glissante sur 24 heures répartit les observations entre régimes stables et volatils.
• Un mécanisme de pondération appris ajuste le poids du sentiment social et des caractéristiques de prix selon le régime détecté.
• L’étude compare la fusion tenant compte des régimes à des modèles à source unique et à concaténation statique, sur deux horizons de prévision.
• Les scores rapportés sont modestes et proviennent d’un échantillon limité de données sur le Bitcoin ; ils ne démontrent pas la rentabilité d’une stratégie de trading.

Étiquettes

# 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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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.