比特幣價格預測新方向：運用「狀態感知多模態學習」（RAML）結合技術指標與社交情緒
為何重要
這項研究在量化金融 AI 領域具備指標意義，顯示單純的資料堆疊不足，模型架構必須具備「狀態感知」能力來處理金融時序的極端變化。對開發者而言，這提供了具體的 Multi-Modal 學習範例，示範如何針對不同市場氛圍調整資訊來源（價格 vs. 社交）的權重。對投資人來說，資料本身（Reddit 情緒）不再神秘，真正的 Alpha 來源在於如何過濾噪聲與適配市場制度的演算法架構。
比特幣日內價格預測因市場動態非穩態與社交媒體話語幹擾而極具挑戰；本研究提出「狀態感知多模態學習」（RAML），主張根據市場狀態動態調整情緒與技術指標的融合權重，而非採用固定的連線方式。
- 模型架構：透過滾動 24 小時波動率分隔市場為穩定與波動兩種狀態，並利用可學習的 Sigmoid gate 在波動期增強對社交情緒的判斷，在穩定期則側重價格動態。
- 資料規模：採用 3,491 筆每小時觀測資料（2024年7月至2025年9月），結合比特幣 OHLCV 與 Reddit /r/Bitcoin 上的 FinBERT 情緒分析。
- 穩健性證明：在 6 小時預測視角下，RAML 取得宏觀 F1 分數 0.5513；若將適應性權重改為靜態拼接，F1 分數會跌至 0.14，顯示動態融合架構的關鍵性。