论文页面 - 基于状态感知的多模态融合社交情绪与技术特征的比特币价格方向预测

来源：https://huggingface.co/papers/2607.23370

摘要

在子日时间尺度上预测比特币价格是计算金融领域的一个难点开放问题。比特币呈现出厚尾收益、非平稳动态特征，其价格发现过程受到Reddit和Twitter上社交言论的影响。传统方法通过静态拼接将OHLCV技术特征与情绪融合，且无论市场状态如何都使用相同的融合权重。这与行为金融学文献不一致——后者表明，零售情绪在波动期最具预测力，而在平静期则充满噪音。本文提出状态感知多模态学习（RAML），该方法根据动态检测到的二元市场状态来调节情绪与价格特征的融合。滚动24小时波动率将观测值划分为稳定状态和波动状态；一个可学习的sigmoid门控机制调整情绪嵌入相对于价格嵌入的权重，在波动期更信任情绪，在稳定期更信任价格动态。该系统在3,491个每小时观测值（2024年7月至2025年9月）上进行了评估，结合了比特币OHLCV数据与Reddit r/Bitcoin的FinBERT情绪。比较了四种模型——仅价格BiLSTM、仅情绪分类器、静态拼接BiLSTM和RAML——涵盖3小时和6小时预测时限，并通过消融研究分离情绪分支、状态检测和自适应融合。RAML在3小时和6小时时限上分别达到0.5474和0.5513的宏F1分数，在3小时时限上取得最高AUC（0.5084），表明校准效果更好。消融实验证实每个组件都是必要的，用拼接替换自适应加权会导致6小时时限的召回率崩溃（F1:0.14）。这些结果确立了状态条件自适应融合作为多模态金融预测的必要设计原则。

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