レジーム認識型マルチモーダル融合によるソーシャルセンチメントとテクニカル特徴を用いたビットコイン価格方向予測

要旨

ビットコインのサブデイリタイムスケールでの価格予測は、計算論的金融学における困難な未解決問題である。ビットコインは、太い裾を持つリターン、非定常なダイナミクス、そしてRedditやTwitter上の社会的言説に影響を受ける価格発見プロセスを示す。従来のアプローチでは、OHLCVテクニカル特徴量とセンチメントを静的な結合により融合し、市場状態にかかわらず同一の融合重みを適用する。これは行動ファイナンスの文献と矛盾する。なぜなら、個人投資家のセンチメントはボラティリティの高い期間に最も予測的であり、閑散期にはノイズとなることが示されているからである。本論文では、動的に検出される二値市場レジームに基づいて、センチメントと価格特徴量の融合を条件付ける「レジーム認識型マルチモーダル学習（RAML）」を提案する。ローリング24時間ボラティリティにより観測値を安定レジームと変動レジームに分割し、学習可能なシグモイドゲートが価格埋め込みに対するセンチメント埋め込みの重みを調整し、変動期にはセンチメントをより信頼し、安定期には価格ダイナミクスをより信頼する。本システムは、ビットコインのOHLCVデータとRedditの/r/BitcoinにおけるFinBERTセンチメントを組み合わせた3,491時間の観測値（2024年7月～2025年9月）で評価される。4つのモデル（価格のみのBiLSTM、センチメントのみの分類器、静的結合BiLSTM、RAML）を、3時間および6時間の予測 horizon で比較し、センチメントブランチ、レジーム検出、適応的融合を分離したアブレーション研究も行う。RAMLは3時間でマクロF1が0.5474、6時間で0.5513を達成し、3時間で最高のAUC（0.5084）を示し、較正の向上を示唆する。アブレーションはすべての構成要素が必要であることを確認し、適応的重み付けを結合に置き換えると6時間で再現率が崩壊する（F1: 0.14）。これらの結果は、マルチモーダル金融予測において、レジームに条件付けられた適応的融合が必要な設計原理であることを立証している。

English

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.