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局面判定によるビットコインのセンチメント・テクニカル情報統合

記事 arXiv papers · 著者: Muhammad Abdullah Haroon
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サマリー

本論文は、1時間ごとの価格・取引高の特徴量とRedditのセンチメントを組み合わせ、ビットコインの短期的な価格方向を予測するモデルを提案します。ローリング・ボラティリティ指標で各観測を安定局面または変動局面に分類し、学習されたゲートでセンチメント情報と価格情報の相対的な重みを変えます。変動局面ではセンチメントを重視し、安定局面では価格の動きを重視します。3時間後と6時間後の予測で、価格のみ、センチメントのみ、固定的に融合する各モデルと比較し、構成要素を除いた分析も報告しています。

3,491件の1時間足観測を使い、対象期間は2024年7月から2025年9月です。局面適応型モデルのmacro-F1スコアは、2つの予測期間で0.5474と0.5513を記録し、3時間予測では0.5084のAUCが最高でした。適応的な重み付けを除くと、6時間予測の再現率が大きく低下しました。結果は限られたサンプルと特定のデータソースに基づいており、報告されたAUCは偶然とほぼ同程度です。この抜粋は、持続的な収益性や他の資産・期間への一般化を立証していません。

主なアイデア

  • ローリング24時間ボラティリティで、観測値を安定局面と変動局面に分けます。
  • 学習されたゲートが、判定した局面に応じてソーシャルセンチメントと価格特徴量の重みを切り替えます。
  • 2つの予測期間で、局面適応型の融合モデルを単一情報源モデルおよび固定的な結合モデルと比較します。
  • 報告スコアは高くなく、限られたビットコインのサンプルに基づいているため、トレードの収益性は立証されていません。

タグ

暗号資産機械学習センチメントテクニカル指標ボラティリティ
全文
# 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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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。