LLM और डीप लर्निंग के साथ EUR/USD पूर्वानुमान: IUS फ्रेमवर्क

1. परिचय

EUR/USD विनिमय दर का सटीक पूर्वानुमान वैश्विक वित्त के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती है, जो निवेशकों, बहुराष्ट्रीय कंपनियों और नीति निर्माताओं को प्रभावित करती है। संरचित मैक्रोइकॉनॉमिक संकेतकों पर निर्भर पारंपरिक इकोनोमेट्रिक मॉडल, अक्सर रीयल-टाइम बाजार अस्थिरता और समाचारों एवं भू-राजनीतिक घटनाओं के सूक्ष्म प्रभाव को पकड़ने में विफल रहते हैं। यह पेपर IUS (सूचना-एकीकृत-संरचित) फ्रेमवर्क का परिचय देता है, एक नवीन दृष्टिकोण जो असंरचित पाठ्य डेटा (समाचार, विश्लेषण) को संरचित मात्रात्मक डेटा (विनिमय दरें, वित्तीय संकेतक) के साथ मिलाकर पूर्वानुमान सटीकता बढ़ाता है। उन्नत भावना और गति वर्गीकरण के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLM) का लाभ उठाकर, और इन अंतर्दृष्टियों को एक Optuna-अनुकूलित बायडायरेक्शनल लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (Bi-LSTM) नेटवर्क के साथ एकीकृत करके, प्रस्तावित विधि वर्तमान पूर्वानुमान प्रतिमानों में मुख्य सीमाओं का समाधान करती है।

2. IUS फ्रेमवर्क: आर्किटेक्चर एवं पद्धति

IUS फ्रेमवर्क बहु-स्रोत वित्तीय डेटा संलयन और पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग के लिए डिज़ाइन की गई एक व्यवस्थित पाइपलाइन है।

3. प्रायोगिक सेटअप एवं परिणाम

4. तकनीकी गहन अध्ययन

मूल गणितीय सूत्रीकरण: Bi-LSTM सेल ऑपरेशन को संक्षेप में प्रस्तुत किया जा सकता है। किसी दिए गए समय चरण \(t\) और इनपुट \(x_t\) के लिए, फॉरवर्ड LSTM छिपी हुई स्थिति \(\overrightarrow{h_t}\) की गणना करता है और बैकवर्ड LSTM \(\overleftarrow{h_t}\) की गणना करता है। अंतिम आउटपुट \(h_t\) एक संयोजन है: \(h_t = [\overrightarrow{h_t}; \overleftarrow{h_t}]\).

प्रशिक्षण के दौरान न्यूनतम की जाने वाली हानि फ़ंक्शन आमतौर पर मीन स्क्वायर एरर (MSE) होती है: $$L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - \hat{y}_i)^2$$ जहाँ \(y_i\) वास्तविक भविष्य की विनिमय दर है और \(\hat{y}_i\) मॉडल की भविष्यवाणी है।

Optuna की भूमिका: Optuna एक उद्देश्य फ़ंक्शन \(f(\theta)\) (जैसे, वैलिडेशन सेट RMSE) को परिभाषित करके और ट्री-स्ट्रक्चर्ड पारज़ेन एस्टीमेटर (TPE) एल्गोरिदम का उपयोग करके पैरामीटर स्पेस का कुशलता से अन्वेषण करके, हाइपरपैरामीटर्स \(\theta\) (जैसे, लर्निंग रेट \(\eta\), LSTM यूनिट्स) की खोज को स्वचालित करता है, जैसा कि उनके मूलभूत पेपर [Akiba et al., 2019] में विस्तृत है।

5. विश्लेषण फ्रेमवर्क: एक व्यावहारिक केस

परिदृश्य: यूरोपीय सेंट्रल बैंक (ECB) की नीति घोषणा के बाद अगले ट्रेडिंग दिन के लिए EUR/USD गति का पूर्वानुमान लगाना।

1. डेटा संग्रह: दिन की ECB प्रेस रिलीज़, रॉयटर्स/ब्लूमबर्ग से विश्लेषक सारांश, और संरचित डेटा (वर्तमान EUR/USD, बॉन्ड यील्ड, अस्थिरता सूचकांक) एकत्र करें।
2. LLM प्रोसेसिंग: पाठ्य दस्तावेज़ों को LLM मॉड्यूल में फीड करें। मॉडल आउटपुट देता है: भावना स्कोर = +0.7 (मध्यम रूप से तेजी), गति वर्गीकरण = "ऊपर"।
3. फीचर संलयन: इन स्कोरों को 12 चयनित मात्रात्मक फीचर्स (जैसे, 10-वर्षीय यील्ड स्प्रेड, पिछले दिन का रिटर्न) के साथ जोड़ा जाता है।
4. कार्य-कारण भारण: फीचर जनरेटर ऐतिहासिक कारणात्मक प्रभाव के आधार पर "भावना स्कोर" और "यील्ड स्प्रेड" को उच्च भार प्रदान करता है।
5. पूर्वानुमान: भारित फीचर वेक्टर को प्रशिक्षित Optuna-Bi-LSTM में इनपुट किया जाता है, जो एक विशिष्ट पूर्वानुमानित विनिमय दर मूल्य आउटपुट करता है।

यह केस दर्शाता है कि कैसे फ्रेमवर्क वास्तविक दुनिया की घटनाओं को एक मात्रात्मक, क्रियाशील पूर्वानुमान में अनुवादित करता है।

6. भविष्य के अनुप्रयोग एवं शोध दिशाएँ

• क्रॉस-एसेट पूर्वानुमान: IUS फ्रेमवर्क को अन्य मुद्रा जोड़े (जैसे, GBP/USD, USD/JPY) और इक्विटी या कमोडिटी जैसे सहसंबद्ध परिसंपत्तियों पर लागू करना।
• रीयल-टाइम पूर्वानुमान प्रणालियाँ: इंट्राडे ट्रेडिंग के लिए कम विलंबता वाली पाइपलाइन विकसित करना, जिसके लिए कुशल, संक्षिप्त LLM और स्ट्रीमिंग डेटा एकीकरण की आवश्यकता होती है।
• एक्सप्लेनएबल AI (XAI) एकीकरण: SHAP या LIME जैसी तकनीकों को शामिल करना ताकि यह समझाया जा सके कि मॉडल ने एक विशिष्ट भविष्यवाणी क्यों की, जो नियामक अनुपालन और व्यापारी विश्वास के लिए महत्वपूर्ण है। क्रिस्टोफ मोलनार की पुस्तक Interpretable Machine Learning जैसे संसाधन इसके लिए आधार प्रदान करते हैं।
• मल्टी-मोडल LLM: अगली पीढ़ी के LLM का उपयोग करना जो न केवल पाठ बल्कि ऑडियो (आय कॉल) और चार्ट/ग्राफ़ से डेटा भी प्रोसेस कर सकते हैं, और भी समृद्ध संदर्भ के लिए।
• अनुकूली फीचर चयन: एक स्थिर शीर्ष-12 फीचर सेट से एक गतिशील, समय-परिवर्तनशील फीचर महत्व तंत्र की ओर बढ़ना।

7. संदर्भ

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). [Weibo पाठ और CNN-LSTM पर प्रासंगिक आधारभूत अध्ययन]।
5. Tadphale, et al. (2022). [समाचार शीर्षकों और LSTM पर प्रासंगिक आधारभूत अध्ययन]।
6. Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

8. विश्लेषक का कोना: एक आलोचनात्मक विश्लेषण

मूल अंतर्दृष्टि: यह पेपर केवल एक और "वित्त के लिए AI" परियोजना नहीं है; यह मात्रात्मक वित्त में सबसे लगातार खामी पर एक लक्षित प्रहार है: समाचार और संख्याओं के बीच एकीकरण अंतराल। लेखक सही ढंग से पहचानते हैं कि भावना एक अग्रणी संकेतक है, लेकिन पारंपरिक NLP टूल फॉरेक्स की सूक्ष्म, द्वि-दिशात्मक कथाओं के लिए बहुत कुंद हैं। स्वच्छ, दिशात्मक भावना फीचर्स का उत्पादन करने के लिए एक शब्दार्थ रिफाइनरी के रूप में LLM का उनका उपयोग मुख्य बौद्धिक छलांग है। यह बैग-ऑफ-वर्ड्स से समझ के एक मॉडल की ओर एक कदम है, जैसे कि CycleGAN का अनपेयर्ड इमेज ट्रांसलेशन के लिए फ्रेमवर्क [Zhu et al., 2017] ने सख्त पत्राचार के बिना डोमेन के बीच मैपिंग सीखकर एक नया प्रतिमान बनाया था।

तार्किक प्रवाह: आर्किटेक्चर तार्किक रूप से सुदृढ़ है। पाइपलाइन—LLM फीचर निष्कर्षण → कार्य-कारण फ़िल्टरिंग → अनुकूलित अनुक्रम मॉडलिंग—आधुनिक ML में सर्वोत्तम प्रथाओं को दर्शाती है: फीचर इंजीनियरिंग के लिए एक शक्तिशाली फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करें, ओवरफिटिंग से निपटने के लिए एक इंडक्टिव बायस (कार्य-कारण) पेश करें, और फिर एक विशेष पूर्वानुमानकर्ता (Bi-LSTM) को अनुकूलित पैरामीटर्स के साथ अपना काम करने दें। Optuna एकीकरण एक व्यावहारिक स्पर्श है, यह स्वीकार करते हुए कि मॉडल प्रदर्शन अक्सर हाइपरपैरामीटर नरक द्वारा सीमित होता है।

शक्तियाँ एवं दोष: प्रमुख शक्ति प्रदर्शित प्रभावकारिता है (फॉरेक्स में 10.69% MAE कमी पर्याप्त है) और LLM वर्गीकरण के माध्यम से "दो-देश पाठ" समस्या का सुरुचिपूर्ण समाधान। हालाँकि, पेपर का दोष चूक का है: परिचालन विलंबता और लागत। प्रत्येक समाचार आइटम के लिए बड़े LLM पर इनफेरेंस चलाना कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा और धीमा है। हाई-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग (HFT) के लिए, यह फ्रेमवर्क वर्तमान में अव्यावहारिक है। इसके अलावा, "कार्य-कारण संचालित फीचर जनरेटर" अपर्याप्त रूप से निर्दिष्ट है—क्या यह ग्रेंजर कार्य-कारण है, एक सीखा हुआ अटेंशन मास्क है, या कुछ और? यह ब्लैक बॉक्स प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता का मुद्दा हो सकता है।

कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि: क्वांट्स और एसेट मैनेजरों के लिए, निष्कर्ष स्पष्ट है: भावना संकेतों की मात्रा पर गुणवत्ता को प्राथमिकता दें। फॉरेक्स कॉर्पस पर एक छोटे, डोमेन-विशिष्ट LLM (जैसे FinBERT) को फाइन-ट्यून करने में निवेश करने से अधिकांश लाभ कम लागत और विलंबता पर मिल सकते हैं। शोध दिशा दक्षता की ओर मुड़नी चाहिए—बड़े LLM से छोटे मॉडल तक ज्ञान आसवन का अन्वेषण, और स्पष्टता—ट्रेडों के लिए "तर्क रिपोर्ट" उत्पन्न करने के लिए LLM और Bi-LSTM से अटेंशन वेट का उपयोग, जो फंड अनुपालन के लिए एक आवश्यकता है। इस क्षेत्र में भविष्य का विजेता केवल सबसे सटीक मॉडल वाला नहीं होगा, बल्कि वह होगा जो सबसे तेज़, सबसे सस्ता और सबसे पारदर्शी होगा।