사회적 감성과 기술적 특성의 레짐 인식 다중 모달 융합을 통한 비트코인 가격 방향 예측

초록

비트코인 가격 예측을 일일 이하 시간 척도에서 수행하는 것은 계산 금융 분야의 난해한 미해결 문제이다. 비트코인은 두꺼운 꼬리 수익률, 비정상적 동역학, 그리고 Reddit과 Twitter의 사회적 담론에 영향을 받는 가격 발견 과정을 보인다. 기존 방법들은 시장 상태와 관계없이 동일한 융합 가중치를 적용하여 OHLCV 기술적 특징과 감성을 정적 연결을 통해 융합한다. 이는 개인 투자자 감성이 변동성이 큰 기간에는 가장 예측력이 높고, 안정적인 기간에는 잡음이 많다는 행동재무학 문헌과 일치하지 않는다. 본 논문은 동적으로 감지된 이진 시장 상황에 따라 감성과 가격 특징의 융합을 조건화하는 상황 인식 다중 모달 학습(RAML)을 제안한다. 롤링 24시간 변동성은 관측치를 안정적 상황과 변동적 상황으로 분할하며, 학습 가능한 시그모이드 게이트가 가격 임베딩 대비 감성 임베딩의 가중치를 조정하여 변동성 기간에는 감성을, 안정적 단계에서는 가격 동역학을 더 신뢰한다. 시스템은 비트코인 OHLCV 데이터와 Reddit /r/Bitcoin FinBERT 감성을 결합하여 3,491개의 시간별 관측치(2024년 7월~2025년 9월)에 대해 평가된다. 가격 전용 BiLSTM, 감성 전용 분류기, 정적 연결 BiLSTM, 그리고 RAML의 네 가지 모델을 3시간 및 6시간 예측 지평에서 비교하며, 감성 가지, 상황 감지, 적응형 융합을 분리한 절제 연구를 수행한다. RAML은 3시간에서 0.5474, 6시간에서 0.5513의 매크로 F1을 달성하며, 3시간에서 가장 높은 AUC(0.5084)를 기록하여 더 나은 교정을 나타낸다. 절제 연구는 모든 구성요소가 필수적임을 확인하며, 적응형 가중치를 연결로 대체할 경우 6시간에서 재현율 붕괴(F1: 0.14)를 초래한다. 이러한 결과는 상황 조건화 적응형 융합이 다중 모달 금융 예측을 위한 필수 설계 원리임을 확립한다.

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.