Объединение настроений по Bitcoin и технических факторов с учётом рыночных режимов
Сводка
В статье предлагается модель для прогноза краткосрочного направления цены Bitcoin, объединяющая почасовые признаки цены и объёма с настроениями Reddit. Скользящий показатель волатильности классифицирует каждое наблюдение как стабильное или волатильное, а обучаемый механизм меняет относительный вес настроений и ценовой информации: в волатильных условиях больший вес получают настроения, а в стабильных — динамика цены. Исследование сравнивает этот подход с моделями, использующими только цены, только настроения или статическое объединение признаков, для прогнозов на три и шесть часов, а также приводит абляционный анализ компонентов.
На выборке из 3,491 почасовых наблюдений с июля 2024 по сентябрь 2025 модель с учётом рыночного режима показывает значения macro-F1 0.5474 и 0.5513 для двух горизонтов, а наибольшее значение AUC для трёхчасового прогноза — 0.5084. Удаление адаптивного взвешивания связано с резким снижением полноты прогноза на горизонте шести часов. Результаты получены на ограниченной выборке и конкретных источниках данных; указанное значение AUC близко к случайному уровню, а отрывок не доказывает устойчивую прибыльность или применимость к другим активам и периодам.
Ключевые идеи
- Скользящая волатильность за 24 часов разделяет наблюдения на стабильные и волатильные режимы.
- Обучаемый механизм меняет вес социальных настроений и ценовых признаков в зависимости от выявленного режима.
- В исследовании модель с учётом режима сравнивается с моделями на одном источнике данных и со статическим объединением признаков для двух горизонтов прогноза.
- Показатели скромны и получены на ограниченной выборке Bitcoin, поэтому не доказывают прибыльность торговли.
Теги
Полный текст
# 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.
Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0
Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.