LLM ve Derin Öğrenme ile EUR/USD Tahmini: IUS Çerçevesi

1. Giriş

EUR/USD döviz kurunun doğru tahmini, yatırımcıları, çok uluslu şirketleri ve politika yapıcıları etkileyen küresel finans için kritik bir zorluktur. Yapılandırılmış makroekonomik göstergelere dayanan geleneksel ekonometrik modeller, genellikle gerçek zamanlı piyasa oynaklığını ve haberler ile jeopolitik olayların nüanslı etkisini yakalamakta başarısız olur. Bu makale, tahmin doğruluğunu artırmak için yapılandırılmamış metinsel verileri (haberler, analizler) yapılandırılmış nicel verilerle (döviz kurları, finansal göstergeler) birleştiren yeni bir yaklaşım olan IUS (Bilgi-Birleşik-Yapılandırılmış) çerçevesini tanıtmaktadır. Büyük Dil Modellerini (LLM) gelişmiş duygu ve hareket sınıflandırması için kullanarak ve bu içgörüleri Optuna ile optimize edilmiş Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (Bi-LSTM) ağı ile entegre ederek, önerilen yöntem mevcut tahmin paradigmalarındaki temel sınırlamaları ele almaktadır.

2. IUS Çerçevesi: Mimari ve Metodoloji

IUS çerçevesi, çok kaynaklı finansal veri füzyonu ve tahmine dayalı modelleme için tasarlanmış sistematik bir işlem hattıdır.

3. Deneysel Kurulum ve Sonuçlar

4. Teknik Derinlemesine İnceleme

Temel Matematiksel Formülasyon: Bi-LSTM hücre işlemi özetlenebilir. Belirli bir zaman adımı \(t\) ve girdi \(x_t\) için, ileri LSTM gizli durumu \(\overrightarrow{h_t}\) ve geri LSTM \(\overleftarrow{h_t}\) hesaplar. Son çıktı \(h_t\) bir birleştirmedir: \(h_t = [\overrightarrow{h_t}; \overleftarrow{h_t}]\).

Eğitim sırasında en aza indirilen kayıp fonksiyonu tipik olarak Ortalama Kare Hata'dır (MSE): $$L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - \hat{y}_i)^2$$ burada \(y_i\) gerçek gelecek döviz kurudur ve \(\hat{y}_i\) modelin tahminidir.

Optuna'nın Rolü: Optuna, bir amaç fonksiyonu \(f(\theta)\) (ör. doğrulama seti RMSE) tanımlayarak ve parametre uzayını Ağaç Yapılı Parzen Tahmin Edicisi (TPE) algoritmalarını kullanarak (temel makalelerinde [Akiba ve diğerleri, 2019] ayrıntılandırıldığı gibi) verimli bir şekilde keşfederek hiperparametreler \(\theta\) (ör. öğrenme oranı \(\eta\), LSTM birimleri) için aramayı otomatikleştirir.

5. Analiz Çerçevesi: Pratik Bir Vaka

Senaryo: Avrupa Merkez Bankası (ECB) politika açıklamasını takip eden bir sonraki işlem günü için EUR/USD hareketinin tahmini.

1. Veri Toplama: Günün ECB basın açıklamasını, Reuters/Bloomberg'den analist özetlerini ve yapılandırılmış verileri (mevcut EUR/USD, tahvil getirileri, oynaklık endeksi) toplayın.
2. LLM İşleme: Metinsel belgeleri LLM modülüne besleyin. Model şu çıktıları verir: Duygu Puanı = +0.7 (ılımlı yükseliş), Hareket Sınıflandırması = "Yukarı".
3. Özellik Füzyonu: Bu puanlar, seçilen 12 nicel özellikle (ör. 10 yıllık getiri farkı, önceki günün getirisi) birleştirilir.
4. Nedensellik Ağırlıklandırma: Özellik üreticisi, tarihsel nedensel etkiye dayanarak "Duygu Puanı" ve "Getiri Farkı"na daha yüksek ağırlık atar.
5. Tahmin: Ağırlıklandırılmış özellik vektörü, eğitilmiş Optuna-Bi-LSTM'ye girdi olarak verilir ve bu da belirli bir tahmin edilen döviz kuru değeri çıktısını verir.

Bu vaka, çerçevenin gerçek dünya olaylarını nicelleştirilebilir, işlenebilir bir tahmine nasıl dönüştürdüğünü göstermektedir.

6. Gelecek Uygulamalar ve Araştırma Yönleri

• Çapraz Varlık Tahmini: IUS çerçevesinin diğer döviz çiftlerine (ör. GBP/USD, USD/JPY) ve hisse senetleri veya emtialar gibi ilişkili varlıklara uygulanması.
• Gerçek Zamanlı Tahmin Sistemleri: Gün içi işlem için düşük gecikmeli işlem hatları geliştirme, verimli, damıtılmış LLM'ler ve akış veri entegrasyonu gerektirir.
• Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) Entegrasyonu: Modelin neden belirli bir tahmin yaptığını açıklamak için SHAP veya LIME gibi tekniklerin dahil edilmesi, düzenleyici uyumluluk ve tüccar güveni için çok önemlidir. Christoph Molnar'ın Interpretable Machine Learning kitabı gibi kaynaklar bunun için bir temel sağlar.
• Çok Modlu LLM'ler: Yalnızca metni değil, aynı zamanda sesi (kazanç çağrıları) ve grafiklerden/çizelgelerden gelen verileri işleyebilen yeni nesil LLM'lerin kullanılması, daha da zengin bir bağlam için.
• Uyarlanabilir Özellik Seçimi: Statik bir ilk-12 özellik setinden, dinamik, zamanla değişen bir özellik önemi mekanizmasına geçiş.

7. Referanslar

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 metni ve CNN-LSTM üzerine ilgili temel çalışma].
5. Tadphale, et al. (2022). [Haber başlıkları ve LSTM üzerine ilgili temel çalışma].
6. Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

8. Analist Köşesi: Eleştirel Bir Çözümleme

Temel İçgörü: Bu makale, sadece bir başka "finans için YZ" projesi değil; nicel finansın en kalıcı kusuruna yönelik hedefli bir saldırıdır: haberler ve sayılar arasındaki entegrasyon gecikmesi. Yazarlar, duyarlılığın bir öncü gösterge olduğunu doğru bir şekilde tespit ediyor, ancak geleneksel NLP araçları döviz piyasasının nüanslı, çift yönlü anlatıları için çok kaba. LLM'leri temiz, yönlü duygu özellikleri üretmek için bir anlambilim rafinerisi olarak kullanmaları, temel entelektüel sıçramadır. Bu, kelime torbasından bir anlama modeline geçiştir; tıpkı CycleGAN'ın eşleştirilmemiş görüntü çevirisi için çerçevesinin [Zhu ve diğerleri, 2017], katı bir yazışma olmadan alanlar arasında eşlemeler öğrenerek yeni bir paradigma yarattığı gibi.

Mantıksal Akış: Mimari mantıksal olarak sağlamdır. İşlem hattı—LLM özellik çıkarımı → nedensellik filtreleme → optimize edilmiş dizi modelleme—modern ML'deki en iyi uygulamaları yansıtır: özellik mühendisliği için güçlü bir temel model kullanın, aşırı uyumu engellemek için tümevarımsal bir önyargı (nedensellik) ekleyin ve ardından uzmanlaşmış bir tahmincinin (Bi-LSTM) ayarlanmış parametrelerle işini yapmasına izin verin. Optuna entegrasyonu pragmatik bir dokunuştur, model performansının genellikle hiperparametre cehennemi tarafından sınırlandığını kabul eder.

Güçlü ve Zayıf Yönler: Ana güçlü yan, gösterilen etkinliktir (döviz piyasasında %10.69 MAE azalması önemlidir) ve LLM sınıflandırması aracılığıyla "iki ülke metni" sorununa zarif çözümdür. Ancak, makalenin zayıflığı bir ihmal sorunudur: operasyonel gecikme ve maliyet. Her haber öğesi için büyük LLM'ler üzerinde çıkarım çalıştırmak hesaplama açısından pahalı ve yavaştır. Yüksek frekanslı işlem (HFT) için bu çerçeve şu anda pratik değildir. Ayrıca, "Nedensellik Odaklı Özellik Üreticisi" yetersiz tanımlanmıştır—Granger nedenselliği mi, öğrenilmiş bir dikkat maskesi mi, yoksa başka bir şey mi? Bu kara kutu bir tekrarlanabilirlik sorunu olabilir.

İşlenebilir İçgörüler: Kantlar ve varlık yöneticileri için çıkarım açıktır: Duygu sinyallerinin miktarından ziyade kalitesine öncelik verin. Döviz kuru derlemi üzerinde daha küçük, alana özgü bir LLM'i (FinBERT gibi) ince ayarlamaya yatırım yapmak, maliyetin ve gecikmenin çok daha azıyla faydaların çoğunu sağlayabilir. Araştırma yönü verimliliğe—büyük LLM'lerden küçük modellere bilgi damıtımını keşfetmeye ve açıklanabilirliğe—işlemler için "akıl yürütme raporları" oluşturmak için LLM ve Bi-LSTM'den gelen dikkat ağırlıklarını kullanmaya yönelmelidir; bu, fon uyumu için bir gerekliliktir. Bu alandaki gelecekteki kazanan, sadece en doğru modele değil, aynı zamanda en hızlı, en ucuz ve en şeffaf olana sahip olacaktır.