論文の概要: A Multisource Fusion Framework for Cryptocurrency Price Movement Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18895v2
- Date: Mon, 25 Aug 2025 16:29:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.027529
- Title: A Multisource Fusion Framework for Cryptocurrency Price Movement Prediction
- Title（参考訳）: 暗号価格変動予測のためのマルチソース統合フレームワーク
- Authors: Saeed Mohammadi Dashtaki, Reza Mohammadi Dashtaki, Mehdi Hosseini Chagahi, Behzad Moshiri, Md. Jalil Piran,
- Abstract要約: 本研究では,X(旧Twitter)から得られた定性的な感情信号と,歴史的価格や技術的指標などの定量的な財務指標を統合するマルチソース融合フレームワークを提案する。
大規模なBitcoinデータセットの実験結果は、提案手法がシングルソースモデルを大幅に上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.252967226385235
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Predicting cryptocurrency price trends remains a major challenge due to the volatility and complexity of digital asset markets. Artificial intelligence (AI) has emerged as a powerful tool to address this problem. This study proposes a multisource fusion framework that integrates quantitative financial indicators, such as historical prices and technical indicators, with qualitative sentiment signals derived from X (formerly Twitter). Sentiment analysis is performed using Financial Bidirectional Encoder Representations from Transformers (FinBERT), a domain-specific BERT-based model optimized for financial text, while sequential dependencies are captured through a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) network. Experimental results on a large-scale Bitcoin dataset demonstrate that the proposed approach substantially outperforms single-source models, achieving an accuracy of approximately 96.8\%. The findings underscore the importance of incorporating real-time social sentiment alongside traditional indicators, thereby enhancing predictive accuracy and supporting more informed investment decisions.
- Abstract（参考訳）: 仮想通貨価格のトレンドを予測することは、デジタル資産市場のボラティリティと複雑さのために依然として大きな課題である。
人工知能(AI)は、この問題に対処するための強力なツールとして登場した。
本研究では,X(旧Twitter)から派生した定性的な感情信号と,歴史的価格や技術的指標などの定量的な財務指標を統合するマルチソース融合フレームワークを提案する。
FinBERT(Financial Bidirectional Encoder Representations from Transformers)は、ファイナンシャルテキストに最適化されたドメイン固有BERTベースのモデルである。
大規模なBitcoinデータセットの実験結果は、提案手法が単一ソースモデルを大幅に上回っており、約96.8\%の精度を達成していることを示している。
この結果は、従来の指標と並んでリアルタイムの社会的感情を取り入れることの重要性を浮き彫りにして、予測精度を高め、より情報的な投資決定を支援することの重要性を浮き彫りにした。
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