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

১. ভূমিকা

EUR/USD বিনিময় হার সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেওয়া বিশ্ব অর্থনীতির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ, যা বিনিয়োগকারী, বহুজাতিক কর্পোরেশন এবং নীতিনির্ধারকদের প্রভাবিত করে। ঐতিহ্যগত ইকোনোমেট্রিক মডেলগুলি, যা কাঠামোবদ্ধ ম্যাক্রোইকোনমিক সূচকের উপর নির্ভরশীল, প্রায়শই রিয়েল-টাইম বাজার অস্থিরতা এবং খবর ও ভূ-রাজনৈতিক ঘটনার সূক্ষ্ম প্রভাব ধারণ করতে ব্যর্থ হয়। এই গবেষণাপত্রটি পরিচয় করিয়ে দেয় IUS (ইনফরমেশন-ইউনিফাইড-স্ট্রাকচার্ড) ফ্রেমওয়ার্ক, একটি নতুন পদ্ধতি যা পূর্বাভাসের নির্ভুলতা বাড়াতে আনস্ট্রাকচার্ড টেক্সচুয়াল ডেটা (খবর, বিশ্লেষণ) কাঠামোবদ্ধ পরিমাণগত ডেটার (বিনিময় হার, আর্থিক সূচক) সাথে একীভূত করে। Large Language Models (LLMs) ব্যবহার করে উন্নত সেন্টিমেন্ট ও মুভমেন্ট শ্রেণীবিভাগের মাধ্যমে, এবং এই অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে একটি Optuna-অপ্টিমাইজড Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) নেটওয়ার্কের সাথে সংহত করে, প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি বর্তমান পূর্বাভাস প্যারাডাইমের মূল সীমাবদ্ধতাগুলো মোকাবেলা করে।

2. The IUS Framework: Architecture & Methodology

The IUS framework is a systematic pipeline designed for multi-source financial data fusion and predictive modeling.

3. Experimental Setup & Results

4. Technical Deep Dive

Core Mathematical Formulation: Bi-LSTM সেল অপারেশনকে সংক্ষেপে বর্ণনা করা যায়। একটি নির্দিষ্ট সময় ধাপ \(t\) এবং ইনপুট \(x_t\)-এর জন্য, ফরওয়ার্ড LSTM লুকানো অবস্থা \(\overrightarrow{h_t}\) গণনা করে এবং ব্যাকওয়ার্ড LSTM \(\overleftarrow{h_t}\) গণনা করে। চূড়ান্ত আউটপুট \(h_t\) একটি সংযুক্তকরণ: \(h_t = [\overrightarrow{h_t}; \overleftarrow{h_t}]\)।

প্রশিক্ষণের সময় কমানো লস ফাংশন সাধারণত Mean Squared Error (MSE):

Optuna-এর ভূমিকা: Optuna একটি উদ্দেশ্য ফাংশন \(f(\theta)\) (যেমন, বৈধতা সেট RMSE) সংজ্ঞায়িত করে এবং Tree-structured Parzen Estimator (TPE) অ্যালগরিদম ব্যবহার করে প্যারামিটার স্পেস দক্ষতার সাথে অন্বেষণ করে হাইপারপ্যারামিটার \(\theta\) (যেমন, লার্নিং রেট \(\eta\), LSTM ইউনিট) এর অনুসন্ধান স্বয়ংক্রিয় করে, তাদের মৌলিক গবেষণাপত্রে বিস্তারিত বর্ণনা করা হয়েছে [Akiba et al., 2019]।

5. বিশ্লেষণ কাঠামো: একটি ব্যবহারিক কেস

দৃশ্যকল্প: ইউরোপীয় সেন্ট্রাল ব্যাংক (ECB) এর নীতি ঘোষণার পরের ট্রেডিং দিনের জন্য EUR/USD চলাচলের পূর্বাভাস।

1. তথ্য সংগ্রহ: ECB-এর সেই দিনের প্রেস বিজ্ঞপ্তি, রয়টার্স/ব্লুমবার্গের বিশ্লেষক সারসংক্ষেপ এবং কাঠামোগত তথ্য (বর্তমান EUR/USD, বন্ড ইয়েল্ড, অস্থিরতা সূচক) সংগ্রহ করুন।
2. LLM প্রসেসিং: পাঠ্য নথিগুলো LLM মডিউলে ইনপুট করুন। মডেলের আউটপুট: সেন্টিমেন্ট স্কোর = +০.৭ (মাঝারি বুলিশ), মুভমেন্ট ক্লাসিফিকেশন = "আপ"।
3. ফিচার ফিউশন: এই স্কোরগুলি ১২টি নির্বাচিত পরিমাণগত বৈশিষ্ট্যের (যেমন, ১০-বছরের ফলন স্প্রেড, পূর্ববর্তী দিনের রিটার্ন) সাথে সংযুক্ত করা হয়।
4. কার্যকারণ ওজন নির্ধারণ: ঐতিহাসিক কার্যকারী প্রভাবের ভিত্তিতে বৈশিষ্ট্য জেনারেটর "সেন্টিমেন্ট স্কোর" এবং "ইয়েল্ড স্প্রেড"-কে উচ্চতর ওজন নির্ধারণ করে।
5. পূর্বাভাস: ওজনযুক্ত বৈশিষ্ট্য ভেক্টর প্রশিক্ষিত অপটুনা-বাই-এলএসটিএম-এ ইনপুট করা হয়, যা একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাসিত বিনিময় হার মান আউটপুট করে।

এই কেসটি চিত্রিত করে যে কীভাবে কাঠামোটি বাস্তব-বিশ্বের ঘটনাগুলিকে একটি পরিমাপযোগ্য, কার্যকরী পূর্বাভাসে রূপান্তরিত করে।

6. Future Applications & Research Directions

• ক্রস-অ্যাসেট পূর্বাভাস: IUS কাঠামো অন্যান্য মুদ্রা জোড়া (যেমন, GBP/USD, USD/JPY) এবং ইকুইটি বা কমোডিটির মতো সম্পর্কিত সম্পদে প্রয়োগ করা।
• রিয়েল-টাইম পূর্বাভাস ব্যবস্থা: ইন্ট্রাডে ট্রেডিংয়ের জন্য কম-লেটেন্সি পাইপলাইন তৈরি করা, যার জন্য দক্ষ, পরিশোধিত এলএলএম এবং স্ট্রিমিং ডেটা ইন্টিগ্রেশন প্রয়োজন।
• এক্সপ্লেইনেবল এআই (এক্সএআই) ইন্টিগ্রেশন: মডেলটি কেন একটি নির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী করেছে তা ব্যাখ্যা করার জন্য SHAP বা LIME-এর মতো কৌশল অন্তর্ভুক্ত করা, যা নিয়ন্ত্রক সম্মতি এবং ট্রেডার আস্থার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Resources like the ব্যাখ্যাযোগ্য মেশিন লার্নিং ক্রিস্টফ মোলনার রচিত বইটি এর জন্য একটি ভিত্তি প্রদান করে।
• মাল্টি-মোডাল এলএলএম: পরবর্তী প্রজন্মের LLM ব্যবহার করা যা শুধুমাত্র পাঠ্য নয়, অডিও (আয় কল) এবং চার্ট/গ্রাফ থেকে ডেটাও প্রক্রিয়া করতে পারে, আরও সমৃদ্ধ প্রসঙ্গের জন্য।
• অভিযোজিত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন: একটি স্থির শীর্ষ-১২ বৈশিষ্ট্য সেট থেকে একটি গতিশীল, সময়-পরিবর্তনশীল বৈশিষ্ট্য গুরুত্ব প্রক্রিয়ায় স্থানান্তর।

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. নিউরাল কম্পিউটেশন, 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

মূল অন্তর্দৃষ্টি: এই গবেষণাপত্রটি শুধু আরেকটি "AI for finance" প্রকল্প নয়; এটি পরিমাণগত অর্থসংস্থানের সবচেয়ে স্থায়ী ত্রুটির উপর একটি লক্ষ্যযুক্ত আঘাত: সংবাদ ও সংখ্যার মধ্যে একীকরণ বিলম্ব। লেখকরা সঠিকভাবে চিহ্নিত করেছেন যে সেন্টিমেন্ট একটি অগ্রণী নির্দেশক, কিন্তু ঐতিহ্যগত NLP সরঞ্জামগুলি ফরেক্সের সূক্ষ্ম, দ্বি-দিকনির্দেশক বর্ণনার জন্য খুবই মোটা। LLM-গুলিকে একটি শব্দার্থিক পরিশোধনাগার হিসেবে ব্যবহার করে পরিষ্কার, দিকনির্দেশক সেন্টিমেন্ট বৈশিষ্ট্য উৎপাদন করাই হল মূল বৌদ্ধিক লাফ। এটি ব্যাগ-অফ-ওয়ার্ডস থেকে একটি মডেলের দিকে যাত্রা বোঝাপড়া, যেভাবে CycleGAN-এর অযুগ্মিত চিত্র অনুবাদের কাঠামো [Zhu et al., 2017] কঠোর সঙ্গতি ছাড়াই ডোমেনগুলোর মধ্যে ম্যাপিং শিখে একটি নতুন দৃষ্টান্ত তৈরি করেছিল।

যৌক্তিক প্রবাহ: স্থাপত্যটি যৌক্তিকভাবে সুসংগত। পাইপলাইনটি—LLM বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন → কার্যকারণ ফিল্টারিং → অপ্টিমাইজড সিকোয়েন্স মডেলিং—আধুনিক ML-এর সেরা অনুশীলনগুলিকে প্রতিফলিত করে: বৈশিষ্ট্য প্রকৌশলের জন্য একটি শক্তিশালী ফাউন্ডেশন মডেল ব্যবহার করুন, ওভারফিটিং মোকাবেলায় একটি আনয়ন পক্ষপাত (কার্যকারণ) প্রবর্তন করুন এবং তারপর একটি বিশেষায়িত ভবিষ্যদ্বাণীকারী (Bi-LSTM) কে টিউন করা প্যারামিটার নিয়ে তার কাজ করতে দিন। Optuna ইন্টিগ্রেশন একটি ব্যবহারিক স্পর্শ, স্বীকার করে যে মডেল পারফরম্যান্স প্রায়শই হাইপারপ্যারামিটার জটিলতা দ্বারা সীমাবদ্ধ থাকে।

Strengths & Flaws: প্রধান শক্তি হল প্রদর্শিত কার্যকারিতা (১০.৬৯% MAE হ্রাস ফরেক্সে উল্লেখযোগ্য) এবং LLM শ্রেণীবিভাগের মাধ্যমে "দুই-দেশের পাঠ্য" সমস্যার মার্জিত সমাধান। তবে, গবেষণাপত্রের ত্রুটি হলো একটি বর্জনের: অপারেশনাল লেটেন্সি এবং খরচ. প্রতিটি সংবাদ আইটেমের জন্য বড় LLM-এ অনুমান চালানো কম্পিউটেশনালভাবে ব্যয়বহুল এবং ধীর। উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং (HFT)-এর জন্য, এই কাঠামো বর্তমানে অবাস্তব। তদুপরি, "কার্যকারণ-চালিত বৈশিষ্ট্য জেনারেটর" অস্পষ্টভাবে নির্দিষ্ট করা হয়েছে—এটি Granger causality, একটি শেখা মনোযোগ মাস্ক, নাকি অন্য কিছু? এই ব্ল্যাক বক্স একটি পুনরুৎপাদনযোগ্যতার সমস্যা হতে পারে।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: কোয়ান্ট এবং সম্পদ ব্যবস্থাপকদের জন্য, উপসংহারটি স্পষ্ট: সংবেদন সংকেতের পরিমাণের চেয়ে গুণগত মানকে অগ্রাধিকার দিন। ফরেক্স কর্পাসে একটি ছোট, ডোমেইন-নির্দিষ্ট এলএলএম (যেমন একটি ফিনবার্ট) ফাইন-টিউনিংয়ে বিনিয়োগ করা বেশিরভাগ সুবিধা অর্জন করতে পারে খরচ এবং লেটেন্সির একটি ভগ্নাংশে। গবেষণার দিকটি ঘুরিয়ে দিতে হবে দক্ষতা—বড় এলএলএম থেকে ছোট মডেলগুলিতে জ্ঞান পাতন অন্বেষণ করা, এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা—LLM এবং Bi-LSTM থেকে মনোযোগের ওজন ব্যবহার করে ট্রেডের জন্য "যুক্তিবিভাগ প্রতিবেদন" তৈরি করা, যা তহবিলের সম্মতির জন্য একটি অপরিহার্যতা। এই ক্ষেত্রের ভবিষ্যত বিজয়ী শুধুমাত্র সবচেয়ে সঠিক মডেলের অধিকারী হবে না, বরং যে মডেলটি দ্রুততম, সস্তা এবং সবচেয়ে স্বচ্ছ হবে।