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

1. مقدمه

پیش‌بینی دقیق نرخ ارز یورو/دلار آمریکا چالشی حیاتی برای امور مالی جهانی است که بر سرمایه‌گذاران، شرکت‌های چندملیتی و سیاست‌گذاران تأثیر می‌گذارد. مدل‌های اقتصادسنجی سنتی، که بر شاخص‌های کلان اقتصادی ساختاریافته متکی هستند، اغلب در ثبت نوسانات بازار در زمان واقعی و تأثیر ظریف اخبار و رویدادهای ژئوپلیتیکی ناتوانند. این مقاله چارچوب IUS (اطلاعات-یکپارچه-ساختاریافته)را معرفی می‌کند، رویکردی نوآورانه که داده‌های متنی بدون ساختار (اخبار، تحلیل‌ها) را با داده‌های کمی ساختاریافته (نرخ‌های ارز، شاخص‌های مالی) ادغام می‌کند تا دقت پیش‌بینی را افزایش دهد. با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای طبقه‌بندی پیشرفته احساسات و روندها، و یکپارچه‌سازی این بینش‌ها با یک شبکه حافظه کوتاه‌مدت بلند دوطرفه (Bi-LSTM) بهینه‌شده با Optuna، روش پیشنهادی محدودیت‌های کلیدی در پارادایم‌های کنونی پیش‌بینی را مورد توجه قرار می‌دهد.

2. The IUS Framework: Architecture & Methodology

چارچوب IUS یک خط‌مشی سیستماتیک است که برای همجوشی داده‌های مالی چندمنبعی و مدل‌سازی پیش‌بینانه طراحی شده است.

3. Experimental Setup & Results

4. غور فنی عمیق

Core Mathematical Formulation: عملیات سلول Bi-LSTM را می‌توان به‌طور خلاصه بیان کرد. برای گام زمانی \(t\) و ورودی \(x_t\)، LSTM رو به جلو حالت پنهان \(\overrightarrow{h_t}\) را محاسبه می‌کند و LSTM معکوس \(\overleftarrow{h_t}\) را محاسبه می‌کند. خروجی نهایی \(h_t\) یک الحاق است: \(h_t = [\overrightarrow{h_t}; \overleftarrow{h_t}]\).

تابع زیانی که در طول آموزش کمینه می‌شود معمولاً میانگین مربعات خطا (MSE) است:

نقش Optuna: Optuna با تعریف تابع هدف \(f(\theta)\) (مانند RMSE مجموعه اعتبارسنجی) و کاوش کارآمد فضای پارامتر با استفاده از الگوریتم‌های تخمین‌گر پارزن ساختاریافته درختی (TPE)، جستجوی ابرپارامترها \(\theta\) (مانند نرخ یادگیری \(\eta\)، واحدهای LSTM) را خودکار می‌کند، همان‌طور که در مقاله پایه‌ای آن‌ها [Akiba et al., 2019] به تفصیل شرح داده شده است.

5. چارچوب تحلیل: یک مورد عملی

سناریو: پیش‌بینی حرکت جفت ارز یورو/دلار برای روز معاملاتی بعدی پس از اعلام سیاست بانک مرکزی اروپا (ECB).

1. جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری بیانیه مطبوعاتی روز بانک مرکزی اروپا، خلاصه‌های تحلیلگران رویترز/بلومبرگ و داده‌های ساختاریافته (نرخ فعلی یورو/دلار، بازده اوراق قرضه، شاخص نوسانات).
2. پردازش مدل زبانی بزرگ: اسناد متنی را به ماژول مدل زبانی بزرگ وارد کنید. خروجی مدل: امتیاز احساسات = +0.7 (نسبتاً صعودی)، طبقه‌بندی حرکت = "بالا".
3. ادغام ویژگی‌ها: این امتیازات با ۱۲ ویژگی کمی انتخابشده (مانند بازده سررسید ۱۰ ساله، بازده روز قبل) ترکیب میشوند.
4. وزن‌دهی علیت: مولد ویژگی وزن بیشتری به «امتیاز احساسات» و «اختلاف بازده» بر اساس تأثیر علیت تاریخی اختصاص می‌دهد.
5. پیش‌بینی: بردار ویژگی وزندار به Optuna-Bi-LSTM آموزش‌دیده ورودی داده می‌شود که یک مقدار نرخ ارز پیش‌بینی شده خاص را خروجی می‌دهد.

این مورد نشان می‌دهد که چگونه چارچوب، رویدادهای دنیای واقعی را به یک پیش‌بینی قابل‌سنجش و قابل‌اجرا ترجمه می‌کند.

6. Future Applications & Research Directions

• پیش‌بینی بین‌دارایی: اعمال چارچوب IUS بر جفت‌ارزهای دیگر (مانند GBP/USD، USD/JPY) و دارایی‌های هم‌بسته مانند سهام یا کالاها.
• سیستم‌های پیش‌بینی بلادرنگ: توسعه خطوط لوله کم‌تأخیر برای معاملات درون‌روزی، نیازمند مدل‌های زبانی بزرگ کارآمد و تقطیرشده و یکپارچه‌سازی داده‌های جریانی.
• یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): گنجاندن تکنیک‌هایی مانند SHAP یا LIME برای توضیح اینکه چرا مدل یک پیش‌بینی خاص انجام داده است، امری حیاتی برای انطباق مقرراتی و اعتماد معامله‌گران. منابعی مانند یادگیری ماشین قابل تفسیر کتاب کریستف مولنر پایه‌ای برای این موضوع فراهم می‌کند.
• مدل‌های زبانی بزرگ چندوجهی: استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ نسل بعدی که قادر به پردازش نه تنها متن، بلکه صوت (تماس‌های درآمدی) و داده‌های نمودارها و گراف‌ها برای ایجاد زمینه غنی‌تر هستند.
• انتخاب ویژگی تطبیقی: حرکت از مجموعه ویژگی‌های ثابت ۱۲تایی به یک مکانیسم اهمیت ویژگی پویا و متغیر با زمان.

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. Neural Computation, 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

Core Insight: This paper isn't just another "AI for finance" project; it's a targeted strike on the most persistent flaw in quantitative finance: the integration lag between news and numbers. The authors correctly identify that sentiment is a leading indicator, but traditional NLP tools are too blunt for the nuanced, bi-directional narratives of forex. Their use of LLMs as a semantic refinery to produce clean, directional sentiment features is the key intellectual leap. It's a move from bag-of-words to a model of درکمشابه اینکه چگونه چارچوب CycleGAN برای ترجمه تصاویر جفت‌نشده [Zhu et al., 2017] با یادگیری نگاشت‌هایی بین دامنه‌ها بدون تناظر دقیق، یک پارادایم جدید ایجاد کرد.

جریان منطقی: معماری از نظر منطقی مستحکم است. خط لوله—استخراج ویژگی‌های مدل زبانی بزرگ → فیلتر کردن علیت → مدل‌سازی دنباله بهینه—آینه‌ای از بهترین روش‌ها در یادگیری ماشین مدرن است: استفاده از یک مدل پایه قدرتمند برای مهندسی ویژگی‌ها، معرفی یک سوگیری استقرایی (علیت) برای مقابله با بیش‌برازش، و سپس اجازه دادن به یک پیش‌بین تخصصی (Bi-LSTM) تا با پارامترهای تنظیم‌شده کار خود را انجام دهد. یکپارچه‌سازی Optuna یک تماس عملی است که تأیید می‌کند عملکرد مدل اغلب توسط دوزخ ابرپارامترها محدود می‌شود.

Strengths & Flaws: نقطه قوت اصلی، کارایی اثبات‌شده (کاهش 10.69% MAE در فارکس قابل توجه است) و راه‌حل ظریف برای مسئله "متن دو کشور" از طریق طبقه‌بندی LLM. با این حال، نقص مقاله از نوع حذف است: تأخیر عملیاتی و هزینهاجرای استنتاج بر روی مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) برای هر خبر، از نظر محاسباتی پرهزینه و کند است. برای معاملات فرکانس بالا (HFT)، این چارچوب در حال حاضر غیرعملی است. علاوه بر این، "تولیدکننده ویژگی محرک علیت" به اندازه کافی مشخص نشده است - آیا علیت گرنجر است، یک ماسک توجه یادگرفته‌شده، یا چیز دیگری؟ این جعبه سیاه می‌تواند یک مسئله تکرارپذیری باشد.

بینش‌های قابل اجرا: برای کمّی‌سازان و مدیران دارایی، نتیجه‌گیری روشن است: کیفیت سیگنال‌های احساسی را بر کمیت آن‌ها اولویت دهید. سرمایه‌گذاری در تنظیم دقیق یک مدل زبانی کوچک‌تر و خاص حوزه (مانند FinBERT) روی پیکره متون فارکس ممکن است بیشتر مزایا را با کسری از هزینه و تأخیر به همراه داشته باشد. جهت تحقیقات باید به سمت کارایی— بررسی تقطیر دانش از مدل‌های زبانی بزرگ به مدل‌های کوچک‌تر، و قابلیت تبیین—با استفاده از وزن‌های توجه از مدل زبانی بزرگ و Bi-LSTM برای تولید "گزارش‌های استدلالی" برای معاملات، یک ضرورت برای انطباق صندوق‌ها. برنده آینده در این حوزه نه تنها دقیق‌ترین مدل را خواهد داشت، بلکه سریع‌ترین، ارزان‌ترین و شفاف‌ترین مدل را نیز خواهد داشت.