מיזוג סנטימנט ותכונות טכניות בביטקוין באמצעות שערי משטר
סיכום
המאמר מציע מודל לחיזוי כיוון המחיר של ביטקוין בטווח קצר, המשלב תכונות שעתיות של מחיר ונפח עם סנטימנט מ־Reddit. מדד תנודתיות מתגלגל מסווג כל תצפית כיציבה או תנודתית, ושער נלמד משנה את המשקל היחסי שניתן למידע על הסנטימנט והמחיר: בתנאים תנודתיים ניתן משקל רב יותר לסנטימנט, ואילו בתנאים יציבים ניתן משקל רב יותר לדינמיקת המחיר. המחקר משווה גישה זו למודלים המבוססים רק על מחיר, רק על סנטימנט או על מיזוג סטטי, בתחזיות של שלוש ושש שעות, ומדווח על ניתוחי השמטה של רכיבי המודל.
באמצעות 3,491 תצפיות שעתיות מיולי 2024 עד ספטמבר 2025, המודל המתחשב במשטרים רושם ציוני macro-F1 של 0.5474 ו־0.5513 בשני אופקי הזמן, ואת ה־AUC הגבוה ביותר לשלוש שעות, 0.5084. הסרת המשקלול האדפטיבי קשורה לירידה חדה ברגישות החיזוי לשש שעות. התוצאות מבוססות על מדגם מוגבל ומקורות נתונים מסוימים; ה־AUC המדווח קרוב לניחוש אקראי, והקטע אינו מבסס רווחיות מתמשכת או הכללה לנכסים ולתקופות אחרים.
רעיונות מרכזיים
- תנודתיות מתגלגלת של 24 שעות מחלקת תצפיות למשטרים יציבים ותנודתיים.
- שער נלמד משנה את המשקל בין סנטימנט חברתי לתכונות מחיר בהתאם למשטר שזוהה.
- המחקר משווה מיזוג המתחשב במשטרים למודלים ממקור יחיד ולמודלי שרשור סטטי בשני אופקי תחזית.
- הציונים המדווחים צנועים ומבוססים על מדגם ביטקוין מוגבל, ולכן אינם מבססים רווחיות ממסחר.
תגיות
הטקסט המלא
# 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.
מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0
הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.