Kết hợp cảm xúc Bitcoin và chỉ báo kỹ thuật theo chế độ thị trường
Tóm tắt
Bài viết đề xuất mô hình dự đoán hướng giá Bitcoin trong ngắn hạn bằng cách kết hợp đặc trưng giá và khối lượng theo giờ với cảm xúc từ Reddit. Thước đo biến động cuốn chiếu gán nhãn mỗi quan sát là ổn định hoặc biến động, còn một cơ chế cổng được học sẽ thay đổi trọng số tương đối dành cho cảm xúc và thông tin giá: cảm xúc được tăng trọng số trong điều kiện biến động, còn động thái giá được tăng trọng số trong điều kiện ổn định. Nghiên cứu so sánh cách tiếp cận này với các mô hình chỉ dùng giá, chỉ dùng cảm xúc và kết hợp tĩnh, trên dự báo ba giờ và sáu giờ; nghiên cứu cũng báo cáo các phân tích loại bỏ thành phần.
Dùng 3,491 quan sát theo giờ từ tháng 7 năm 2024 đến tháng 9 năm 2025, mô hình nhận biết chế độ ghi nhận điểm macro-F1 lần lượt là 0.5474 và 0.5513 ở hai khung dự báo, đồng thời đạt AUC cao nhất ở dự báo ba giờ, ở mức 0.5084. Việc bỏ trọng số thích ứng đi kèm với mức giảm mạnh về chỉ số recall sáu giờ. Các kết quả này đến từ mẫu hạn chế và các nguồn dữ liệu cụ thể; AUC được báo cáo gần với mức ngẫu nhiên, và phần trích dẫn không xác lập khả năng sinh lời bền vững hoặc khả năng khái quát sang tài sản và giai đoạn khác.
Ý chính
- Biến động cuốn chiếu trong 24 giờ chia các quan sát thành chế độ ổn định và biến động.
- Cơ chế cổng được học điều chỉnh trọng số giữa cảm xúc trên mạng xã hội và đặc trưng giá dựa trên chế độ được phát hiện.
- Nghiên cứu so sánh kết hợp nhận biết chế độ với các mô hình dùng một nguồn dữ liệu và mô hình ghép tĩnh ở hai khung dự báo.
- Các điểm số được báo cáo ở mức khiêm tốn và dựa trên mẫu Bitcoin hạn chế, nên không xác lập khả năng sinh lời từ giao dịch.
Thẻ
Toàn văn
# 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.
Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0
Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.