Fusão por regime de sentimento e dados técnicos do Bitcoin
Resumo
O artigo propõe um modelo para prever a direção do preço do Bitcoin em horizontes curtos, combinando dados horários de preço e volume com sentimento do Reddit. Uma medida móvel de volatilidade classifica cada observação como estável ou volátil, e um mecanismo aprendido altera o peso relativo dado ao sentimento e às informações de preço: o sentimento recebe mais peso em condições voláteis, enquanto a dinâmica dos preços recebe mais peso em condições estáveis. O estudo compara essa abordagem com modelos que usam apenas preços, apenas sentimento ou fusão estática, em previsões de três e seis horas, e apresenta análises de ablação dos componentes.
Usando 3,491 observações horárias de julho de 2024 a setembro de 2025, o modelo sensível a regimes registra pontuações macro-F1 de 0.5474 e 0.5513 nos dois horizontes, além do maior AUC de três horas, de 0.5084. A remoção da ponderação adaptativa está associada a uma forte queda de recall em seis horas. Esses resultados vêm de uma amostra limitada e de fontes de dados específicas; o AUC relatado é próximo do acaso, e o trecho não estabelece lucratividade duradoura nem generalização para outros ativos e períodos.
Ideias principais
- A volatilidade móvel de 24 horas divide as observações em regimes estáveis e voláteis.
- Um mecanismo aprendido redistribui os pesos entre o sentimento nas redes sociais e os dados de preço conforme o regime detectado.
- O estudo compara a fusão sensível a regimes com modelos de fonte única e de concatenação estática em dois horizontes de previsão.
- As pontuações relatadas são modestas e vêm de uma amostra limitada de Bitcoin; portanto, não estabelecem lucratividade no trading.
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Texto completo
# 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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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.