3.1. Veri Ön İşleme
Ham Forex verileri temizlenir, normalize edilir ve LSTM girişi için uygun sıralı zaman adımları halinde yapılandırılır. Özellik mühendisliği, teknik göstergeleri (örneğin, hareketli ortalamalar, RSI) içerebilir.
1. Giriş
Günlük işlem hacmi 5 trilyon doları aşan Döviz (Forex) piyasası, küresel olarak en büyük ve en likit finansal piyasadır. EUR/USD gibi majör pariteler başta olmak üzere döviz kurlarının doğru tahmini, risk yönetimi ve getirilerin maksimize edilmesi için hayati öneme sahiptir. Bu çalışma, bu görev için Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) sinir ağlarının uygulamasını, çift odaklı olarak araştırmaktadır: tahmin doğruluğunu optimize etmek ve modelin hesaplama enerji tüketimi üzerindeki etkilerini değerlendirmek. Araştırma, finansal tahminle sürdürülebilir bilişim uygulamalarını birleştirmeyi amaçlamaktadır.
2. Literatür Taraması
Forex tahmini, geleneksel teknik ve temel analizden karmaşık makine öğrenimi tekniklerine doğru evrim geçirmiştir. İlk modeller istatistiksel zaman serisi yöntemlerine (örn. ARIMA) dayanıyordu. Yapay Sinir Ağları (ANNs) ve Destek Vektör Makinelerinin (SVMs) ortaya çıkışı önemli bir dönüm noktası oldu. Son zamanlarda, derin öğrenme modelleri, özellikle LSTMs ve hibritleri (örn. LSTM-RCN), oynak finansal verilerdeki uzun vadeli zamansal bağımlılıkları yakalama yetenekleri nedeniyle öne çıkmıştır—bu, daha basit modellere göre kritik bir avantajdır.
3. Methodology & Model Architecture
Çalışma, tarihi EUR/USD döviz kuru verilerini kullanarak denetimli bir öğrenme yaklaşımı benimsemektedir.
3.2. LSTM Model Tasarımı
Çok katmanlı bir LSTM mimarisi tasarlanmıştır. Model, sıra işleme için LSTM katmanlarını ve ardından çıktı tahmini için Yoğun katmanları içerir. Katman sayısı, birim sayısı ve dropout oranları gibi hiperparametreler ayarlanır.
3.3. Değerlendirme Metrikleri
Model performansı, üç temel metrik kullanılarak titizlikle değerlendirilir:
- Mean Squared Error (MSE): $MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2$
- Ortalama Mutlak Hata (MAE): $MAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_i - \hat{y}_i|$
- R-kare (R²): $R^2 = 1 - \frac{\sum_{i}(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i}(y_i - \bar{y})^2}$
4. Experimental Results & Analysis
4.1. Performans Metrikleri
90 epoch boyunca eğitilmiş optimize edilmiş LSTM modeli, temel modellere (örn. basit RNN, ARIMA) kıyasla üstün performans sergiledi. Temel sonuçlar şunları içerir:
- Düşük MSE ve MAE değerleri, EUR/USD fiyat hareketleri için yüksek tahmin doğruluğuna işaret etmektedir.
- 1'e yakın bir R² değeri, modelin döviz kuru verilerindeki varyansın büyük bir kısmını açıkladığını gösterir.
- Model, Forex piyasasındaki karmaşık, doğrusal olmayan kalıpları ve uzun vadeli eğilimleri etkili bir şekilde yakaladı.
4.2. Enerji Tüketimi Analizi
Çalışma, derin öğrenmenin hesaplama maliyeti olan kritik ve genellikle gözden kaçan bir yönü vurgulamaktadır. Karmaşık LSTM modellerinin eğitilmesi önemli GPU/CPU kaynakları gerektirir ve bu da yüksek enerji tüketimine yol açar. Makale, model optimizasyonunun (örneğin, verimli mimari, 90 epoch'ta erken durdurma) yalnızca doğruluğu artırmakla kalmayıp aynı zamanda hesaplama yükünü azaltarak, ilgili enerji ayak izini düşürdüğünü ve algoritmik ticarette çevresel sürdürülebilirliğe katkıda bulunduğunu savunmaktadır.
5. Core Insight & Analyst Perspective
Temel İçgörü: Bu makalenin gerçek değeri, sadece "LSTM finans alanında temel modeli geçti" gibi bir sonuç değildir. Temel öngörüsü, model optimizasyonunu çift amaçlı bir problem olarak çerçevelemesidir: tahmin gücünü en üst düzeye çıkarmak ve aynı zamanda hesaplama enerji tüketimini en aza indirmek. Yapay zekanın karbon ayak izinin sorgulandığı bir dönemde (örneğin ML CO2 Impact girişimi), bu, hedefi yalnızca doğruluktan verimli doğruluk.
Mantıksal Akış: Argüman mantıksal olarak ilerliyor: 1) Forex tahmini değerli ancak hesaplama açısından yoğundur. 2) LSTMs, dizi tahmini için en gelişmiş yöntemlerdir. 3) Onları optimize edebiliriz (mimari, epoch sayısı). 4) Optimizasyon metrikleri (MSE, MAE, R²) iyileştirir. 5) Daha da önemlisi, bu aynı optimizasyon gereksiz hesaplamayı azaltarak enerji tasarrufu sağlar. 6) Bu, daha geniş Yeşil YZ ilkeleriyle uyumludur. Model verimliliği ile enerji verimliliği arasındaki bağlantı ikna edici bir şekilde kurulmuştur.
Strengths & Flaws: Güçlü Yön: Disiplinler arası bakış açısı öngörülü ve gereklidir. Finansal teknolojiyi sürdürülebilir bilişim ile bağlantılandırır. Standart metriklerin (MSE, MAE, R²) kullanımı, performans iddialarının doğrulanabilir olmasını sağlar. Önemli Eksiklik: Makale, dikkat çekici şekilde yetersiz kalmaktadır. nicelendirme enerji tasarrufları. Kavramdan bahsediyor ancak somut verilerden yoksun—tasarruf edilen joule yok, azaltılan karbon eşdeğeri yok, epoch başına enerji kullanım karşılaştırması yok. Bu büyük bir kaçırılmış fırsat. Bu nicelendirme olmadan, enerji argümanı kesin olmaktan ziyade niteliksel ve önerici kalıyor. Ayrıca, modelin aşırı piyasa olaylarına ("kara kuğular") karşı sağlamlığı ele alınmamış—gerçek dünya ticaret sistemleri için kritik bir boşluk.
Uygulanabilir Öngörüler: Quantlar ve AI ekipleri için: 1) Eğitiminizi Enstrümantasyonla Donatın: Kayıp metrikleriyle eş zamanlı olarak (NVIDIA-SMI gibi araçları kullanarak) GPU güç tüketimini izlemeye hemen başlayın. Bir "watt başına performans" kıyas noktası oluşturun. 2) Erken Durdurmanın Ötesine Geçin: TensorFlow Lite'da araştırıldığı gibi, model budama, nicemleme veya bilgi damıtma gibi daha gelişmiş verimlilik teknikleriyle denemeler yaparak, doğruluğu koruyan daha küçük, daha hızlı, daha az enerji tüketen modeller oluşturun. 3) Sağlamlık İçin Stres Testi: Modeli yalnızca normal dönemlerde değil, yüksek oynaklıklı kriz verileri üzerinde de doğrulayın. Piyasa çöküşü sırasında sessizce başarısız olan model, işe yaramaz olandan daha kötüdür. Gelecek, hem akıllı hem de verimli olan modellere aittir.
6. Technical Details & Mathematical Framework
LSTM hücresinin çekirdeği, bir geçit mekanizması aracılığıyla kaybolan gradyan problemini ele alır. Tek bir zaman adımı (t) için temel denklemler şunlardır:
Unutma Kapısı: $f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)$
Giriş Kapısı: $i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)$
Aday Hücre Durumu: $\tilde{C}_t = \tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_C)$
Hücre Durumu Güncellemesi: $C_t = f_t * C_{t-1} + i_t * \tilde{C}_t$
Çıkış Kapısı: $o_t = \sigma(W_o \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_o)$
Gizli Durum Çıktısı: $h_t = o_t * \tanh(C_t)$
Burada $\sigma$ sigmoid fonksiyonudur, $*$ eleman bazında çarpımı ifade eder, $W$ ve $b$ ağırlıklar ve önyargılardır, $h$ gizli durumdur ve $x$ girdidir.
Modelin eğitim sırasındaki kayıp fonksiyonu, tipik olarak daha önce tanımlandığı gibi Ortalama Kare Hata'dır (MSE) ve optimize edici (örneğin, Adam) ağırlıkları (W, b) ayarlayarak bunu en aza indirir.
7. Analiz Çerçevesi: Pratik Bir Vaka
Senaryo: Nicel bir hedge fon, EUR/USD için düşük gecikmeli, enerji bilincine sahip bir ticaret sinyali geliştirmek istiyor.
Çerçeve Uygulaması:
- Problem Tanımı: Predict the next 4-hour candle direction (up/down) with >55% accuracy, with a model inference time < 10ms and a goal to reduce training energy by 20% compared to a baseline LSTM.
- Data & Preprocessing: 5 yıllık saatlik OHLCV verisi kullanın. Özellikler oluşturun: log getirileri, hareketli oynaklık pencereleri ve emir defteri dengesizliği vekilleri. Normalleştirin ve 50 zaman adımlı pencerelere dizinleyin.
- Verimli Model Tasarımı: Küçük bir LSTM ile başlayın (örneğin, 32 birim). Hiperparametre ayarı (katmanlar, dropout, öğrenme oranı) için birleşik bir amaç fonksiyonuyla Bayesian Optimizasyon kullanın: (Doğruluk * 0.7) + (1 / Enerji_Kullanımı * 0.3). 15 epoch sabır değeri ile erken durdurma uygulayın.
- Evaluation & Deployment: Doğruluk, simüle edilmiş bir stratejinin Sharpe oranı ve çıkarım süresi/güç ölçümü için ayrılmış bir test seti üzerinde değerlendirin. Nihai model, en iyi LSTM'nin budanmış bir versiyonudur ve verimli yürütme için TensorFlow Serving aracılığıyla dağıtılır.
8. Future Applications & Research Directions
- Finans için Yeşil AI: Finansal modellerde "Tahmin Kazancı Birimi Başına Enerji Verimliliği" için standartlaştırılmış kıyaslama ölçütlerinin geliştirilmesi. ESG raporlarında AI karbon ayak izinin açıklanması için düzenleyici teşvik.
- Hybrid & Lightweight Models: Daha iyi uzun menzilli odaklanma için LSTMLerin dikkat mekanizmaları (Transformers) ile birleştirilmesi veya potansiyel olarak daha düşük hesaplama maliyeti için Temporal Convolutional Networks (TCNs) veya Liquid Time-Constant Networks (LTCs) gibi verimli mimarilerin kullanılması üzerine araştırmalar.
- Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI): LSTM Forex tahminlerini açıklamak için SHAP veya LIME gibi teknikleri entegre ederek, trader güveni oluşturmak ve açıklanabilirlik için potansiyel düzenleyici gereklilikleri karşılamak.
- Decentralized & Edge Inference: Ticaret sunucularına yakın uç cihazlarda tahmin için optimize edilmiş modelleri konuşlandırarak, veri transfer gecikmesini ve enerji tüketimini azaltmak.
- Multi-Asset & Cross-Market Prediction: Modeli, portföy düzeyinde risk yönetimi için EUR/USD ile diğer varlık sınıfları (örneğin, hisse senedi endeksleri, emtialar) arasındaki korelasyonları tahmin etmek üzere genişletmek.
9. References
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Sinirsel Hesaplama, 9(8), 1735–1780.
- Sejnowski, T. J., et al. (2020). The Carbon Footprint of AI and Machine Learning. Communications of the ACM.
- Uluslararası Ödemeler Bankası (BIS). (2019). Üç Yıllık Merkez Bankası Döviz ve Tezgah Üstü Türev Piyasaları Anketi.
- Zhu, J.-Y., et al. (2017). Döngü Tutarlı Çekişmeli Ağlar Kullanılarak Eşleştirilmemiş Görüntüden Görüntüye Çeviri. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). (CycleGAN, yenilikçi bir derin öğrenme mimarisi örneği olarak).
- Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.
- TensorFlow Model Optimization Toolkit. (n.d.). Erişim adresi: https://www.tensorflow.org/model_optimization