暗号資産市場の価格予測において、ソーシャルメディアのセンチメント分析やエンゲージメント指標を用いた手法が広く研究されている。しかし、従来手法ではソーシャルメディアデータの活用が限定的であり、データの持つ情報を十分に捉えられていない。本研究では、ソーシャルメディアデータから拡張的な特徴量を抽出し、動的な変化量を用いた価格予測モデルの構築を目指す。本発表では、提案手法を既存手法と比較し、検証結果について報告する。