論文の概要: Bitcoin Price Direction Prediction via Regime-Aware Multi-Modal Fusion of Social Sentiment and Technical Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.23370v1
• Date: Sat, 25 Jul 2026 21:25:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:15.085705
• Title: Bitcoin Price Direction Prediction via Regime-Aware Multi-Modal Fusion of Social Sentiment and Technical Features
• Title（参考訳）: 社会的感覚と技術的特徴のマルチモーダル融合によるBitcoin価格方向予測
• Abstract要約: 日単位の時間スケールでのBitcoinの価格予測は、計算ファイナンスにおいて難しい問題である。 本稿では,動的に検出されたバイナリ市場システム上で,感情と価格特性の融合を条件としたマルチモーダルラーニング(RAML)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 日単位の時間スケールでのBitcoinの価格予測は、計算ファイナンスにおいて難しい問題である。 Bitcoinは、太ったリターン、静止しないダイナミクス、RedditとTwitterのソーシャル談話に影響された価格発見プロセスを示す。 従来のアプローチでは、OHLCVの技術的特徴を静的結合を通じて感情と融合させ、市場状態に関係なく同じ融合重みを適用している。 これは行動金融の文献とは矛盾しており、これは小売業の感情が不安定な時期に最も予測され、穏やかな時期には騒々しいことを示している。 本稿では,動的に検出された二元市場における感情と価格の特徴の融合を条件としたRAMLを提案する。 学習可能なシグモイドゲートは、価格埋め込みに対する感情埋め込みの重みを調整し、ボラティリティの間は感情をより信頼し、安定な段階では価格ダイナミクスをより信頼する。 このシステムは3,491時間の観測(2024年7月-2025年9月)で評価され、Bitcoin OHLCVデータとReddit /r/Bitcoin FinBERTの感情を組み合わせる。 4つのモデル – 価格のみのBiLSTM,感情のみの分類器,静的結合型BiLSTM,RAML – を比較し,感情分岐,状態検出,適応融合を分離する。 RAML のマクロF1は 0.5474 (3h) と 0.5513 (6h) で、3時間 (0.5084) で AUC が最も高く、キャリブレーションが良くなっている。 アブレーションは全ての成分が必要であることを確認し、適応重み付けを連結に置き換えると6時間でリコール崩壊を引き起こす(F1:0.14)。 これらの結果は、マルチモーダルな財務予測に必要な設計原則として、状態条件付き適応核融合を確立する。

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