EUR/USD Forecasting with LLM & Deep Learning: الـ IUS Framework

1. المقدمة

يُمثل التنبؤ الدقيق لسعر صرف اليورو/الدولار الأمريكي تحدياً بالغ الأهمية للتمويل العالمي، حيث يؤثر على المستثمرين والشركات متعددة الجنسيات وصناع السياسات. غالباً ما تفشل النماذج الاقتصادية القياسية التقليدية، المعتمدة على مؤشرات اقتصادية كلية منظمة، في التقاط تقلبات السوق في الوقت الفعلي والتأثير الدقيق للأخبار والأحداث الجيوسياسية. تقدم هذه الورقة البحثية إطار العمل IUS (Information-Unified-Structured)، وهو نهج جديد يدمج بين البيانات النصية غير المنظمة (الأخبار، التحليلات) والبيانات الكمية المنظمة (أسعار الصرف، المؤشرات المالية) لتعزيز دقة التنبؤ. من خلال الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتصنيف المشاعر والحركات المتقدمة، ودمج هذه الرؤى مع شبكة الذاكرة طويلة المدى ثنائية الاتجاه (Bi-LSTM) المُحسنة باستخدام Optuna، يتناول الأسلوب المقترح القيود الرئيسية في نماذج التنبؤ الحالية.

2. الـ IUS Framework: Architecture & Methodology

إطار عمل IUS هو خط منهجي مصمم لدمج البيانات المالية متعددة المصادر والنمذجة التنبؤية.

3. Experimental Setup & Results

4. الغوص التقني العميق

Core Mathematical Formulation: يمكن تلخيص عملية خلية Bi-LSTM. بالنسبة للخطوة الزمنية \(t\) والإدخال \(x_t\)، تحسب LSTM الأمامية الحالة المخفية \(\overrightarrow{h_t}\) وتحسب LSTM الخلفية \(\overleftarrow{h_t}\). الناتج النهائي \(h_t\) هو عملية تسلسل: \(h_t = [\overrightarrow{h_t}; \overleftarrow{h_t}]\).

دالة الخسارة التي يتم تصغيرها أثناء التدريب هي عادةً متوسط مربعات الخطأ (MSE):

دور Optuna: تقوم Optuna بأتمتة البحث عن المعلمات الفائقة \(\theta\) (مثل معدل التعلم \(\eta\)، وحدات LSTM) من خلال تحديد دالة هدف \(f(\theta)\) (مثل RMSE لمجموعة التحقق) واستكشاف فضاء المعلمات بكفاءة باستخدام خوارزميات مقدر بارزن ذي البنية الشجرية (TPE)، كما هو مفصل في ورقتهم الأساسية [Akiba et al., 2019].

5. Analysis Framework: A Practical Case

السيناريو: التنبؤ بحركة زوج اليورو/الدولار الأمريكي في يوم التداول التالي بعد إعلان السياسة النقدية للبنك المركزي الأوروبي (ECB).

1. جمع البيانات: جمع بيان البنك المركزي الأوروبي الصادر في اليوم، وملخصات المحللين من رويترز/بلومبرج، والبيانات المنظمة (سعر اليورو/الدولار الحالي، عوائد السندات، مؤشر التقلب).
2. معالجة نموذج اللغة الكبير: إدخال المستندات النصية في وحدة نموذج اللغة الكبير. ينتج النموذج: درجة المشاعر = +0.7 (تفاؤل معتدل)، تصنيف الحركة = "صعود".
3. دمج الميزات: يتم دمج هذه النقاط مع 12 ميزة كمية مختارة (مثل هامش العائد لمدة 10 سنوات، عائد اليوم السابق).
4. ترجيح السببية: يعين منشئ الميزات وزناً أعلى لـ "درجة المشاعر" و"هامش العائد" بناءً على التأثير السببي التاريخي.
5. التنبؤ: يتم إدخال متجه الميزات الموزون إلى نموذج Optuna-Bi-LSTM المدرب، والذي يخرج قيمة محددة متوقعة لسعر الصرف.

يوضح هذا المثال كيف يحول الإطار الأحداث الواقعية إلى تنبؤ قابل للقياس والتنفيذ.

6. Future Applications & Research Directions

• التنبؤ عبر الأصول: تطبيق إطار عمل IUS على أزواج عملات أخرى (مثل GBP/USD، USD/JPY) والأصول ذات الارتباط مثل الأسهم أو السلع.
• أنظمة التنبؤ في الوقت الفعلي: تطوير خطوط أنابيب منخفضة الكمون للتداول داخل اليوم، تتطلب نماذج لغوية كبيرة فعالة ومقطرة وتكامل بيانات تدفقية.
• دمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): دمج تقنيات مثل SHAP أو LIME لشرح سبب توقع النموذج لتوقع محدد، وهو أمر بالغ الأهمية للامتثال التنظيمي وثقة المتداولين. موارد مثل التعلم الآلي القابل للتفسير كتاب كريستوف مولنار يوفر أساسًا لهذا.
• النماذج اللغوية الكبيرة متعددة الوسائط: استخدام نماذج اللغة الكبيرة من الجيل التالي القادرة على معالجة ليس فقط النص، بل أيضًا الصوت (مكالمات الأرباح) والبيانات من المخططات والرسوم البيانية لتوفير سياق أكثر ثراءً.
• اختيار الميزات التكيفي: الانتقال من مجموعة ميزات ثابتة من أفضل 12 ميزة إلى آلية ديناميكية ومتغيرة زمنيًا لأهمية الميزات.

7. References

1. Akiba, T., Sano, S., Yanase, T., Ohta, T., & Koyama, M. (2019). Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework. Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining.
2. Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. الحساب العصبي, 9(8), 1735–1780.
3. Molnar, C. (2020). Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable. https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
4. Singh, et al. (2023). [Relevant baseline study on Weibo text and CNN-LSTM].
5. Tadphale, et al. (2022). [Relevant baseline study on news headlines and LSTM].
6. Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

8. Analyst's Corner: A Critical Deconstruction

البصيرة الأساسية: هذه الورقة ليست مجرد مشروع آخر عن "الذكاء الاصطناعي للتمويل"؛ إنها ضربة موجهة نحو العيب الأكثر استمرارية في التمويل الكمي: فجوة التكامل بين الأخبار والأرقام. يحدد المؤلفون بشكل صحيح أن المشاعر هي مؤشر رئيسي، لكن أدوات معالجة اللغة الطبيعية التقليدية تكون غير دقيقة للغاية بالنسبة للسرديات الدقيقة وثنائية الاتجاه في سوق صرف العملات. استخدامهم لنماذج اللغة الكبيرة كمصفاة دلالية لإنتاج ميزات مشاعر اتجاهية ونظيفة هو القفزة الفكرية الرئيسية. إنها خطوة من نموذج كلمات مفردة إلى نموذج فهم، على غرار كيف أنشأت إطار عمل CycleGAN للترجمة غير المزدوجة للصور [Zhu et al., 2017] نموذجًا جديدًا من خلال تعلم التعيينات بين المجالات دون مراسلات صارمة.

التدفق المنطقي: الهيكل المنطقي سليم. خط المعالجة — استخراج ميزات LLM → تصفية السببية → نمذجة التسلسل المُحسَّنة — يعكس أفضل الممارسات في التعلم الآلي الحديث: استخدام نموذج أساسي قوي لهندسة الميزات، وإدخال تحيز استقرائي (السببية) لمكافحة الإفراط في التخصيص، ثم ترك متنبئ متخصص (Bi-LSTM) يقوم بعمله بمعلمات مضبوطة. تكامل Optuna لمسة عملية، تُقر بأن أداء النموذج غالبًا ما يكون مقيدًا بمتاهة المعلمات الفائقة.

Strengths & Flaws: القوة الرئيسية هي الفعالية المُثبتة (انخفاض بنسبة 10.69% في متوسط الخطأ المطلق يعتبر كبيرًا في سوق الفوركس) والحل الأنيق لمشكلة "نص البلدين" عبر تصنيف نماذج اللغة الكبيرة. ومع ذلك، عيب الورقة البحثية يكمن في الإغفال: زمن الوصول التشغيلي والتكلفةتشغيل الاستدلال على نماذج اللغة الكبيرة لكل خبر مكلف حسابيًا وبطيء. بالنسبة للتداول عالي التردد، فإن هذا الإطار غير عملي حاليًا. علاوة على ذلك، فإن "مولد السمات القائم على السببية" غير محدد بشكل كافٍ — هل هو سببية غرانجر، أو قناع انتباه مُتعلم، أو شيء آخر؟ هذا الصندوق الأسود قد يمثل مشكلة في إمكانية إعادة إنتاج النتائج.

رؤى قابلة للتنفيذ: بالنسبة للمحللين الكميين ومديري الأصول، فإن النتيجة واضحة: أعطِ الأولوية لجودة إشارات المشاعر على الكمية. قد يؤدي الاستثمار في ضبط نموذج لغوي أصغر ومتخصص في مجال معين (مثل FinBERT) باستخدام نصوص من مجال سوق الصرف الأجنبي إلى تحقيق معظم الفوائد بتكلفة وكُمون أقل بكثير. يجب أن يتجه مسار البحث نحو الكفاءة—استكشاف تقطير المعرفة من النماذج اللغوية الكبيرة إلى نماذج أصغر، و القابلية للتفسير—باستخدام أوزان الانتباه من نموذج اللغة الكبير (LLM) وشبكة الذاكرة الطويلة قصيرة المدى ثنائية الاتجاه (Bi-LSTM) لتوليد "تقارير استدلالية" للمعاملات، وهو أمر ضروري للامتثال في الصناديق. الفائز المستقبلي في هذا المجال لن يكون فقط صاحب النموذج الأكثر دقة، بل صاحب النموذج الأسرع والأقل تكلفة والأكثر شفافية.