1. 引言
準確預測歐元/美元匯率係全球金融界嘅關鍵挑戰，影響投資者、跨國企業同政策制定者。傳統計量經濟模型依賴結構化宏觀經濟指標，往往無法捕捉實時市場波動同新聞及地緣政治事件嘅細微影響。本文介紹IUS（資訊-統一-結構化）框架，一種嶄新方法，融合非結構化文本數據（新聞、分析）同結構化定量數據（匯率、金融指標）以提升預測準確度。透過運用大型語言模型進行高級情感同走勢分類，並將呢啲洞察與Optuna優化嘅雙向長短期記憶網絡整合，所提出嘅方法解決咗當前預測範式中嘅關鍵限制。
2. IUS框架：架構與方法論
IUS框架係一個為多源金融數據融合同預測建模而設計嘅系統化流程。
2.1. 多源數據整合
框架攝取兩個主要數據流：
- 結構化數據： 歷史歐元/美元匯率、關鍵金融指標（例如利率、通脹指數、GDP數據）。
- 非結構化文本數據： 關於歐元區同美國經濟嘅新聞文章、財務報告同市場分析。
呢種組合旨在捕捉驅動市場走勢嘅定量歷史同定性情感。
2.2. LLM驅動文本特徵提取
為咗克服金融文本中噪音同複雜語義嘅挑戰，框架採用大型語言模型（例如類似GPT或BERT嘅模型）進行雙重分析：
- 情感極性評分： 為每個文本文件分配一個數值情感分數（例如，-1代表看跌，+1代表看漲）。
- 匯率走勢分類： 直接分類文本對歐元/美元走勢嘅隱含預測（例如，上升、下跌、穩定）。
此步驟將非結構化文本轉化為可操作嘅數值特徵。
2.3. 因果驅動特徵生成器
生成嘅文本特徵會同預處理過嘅定量特徵結合。一個因果分析模組（可能使用格蘭傑因果關係或注意力機制等方法）被用於根據特徵對未來匯率嘅預測因果性（而非僅僅相關性）來識別同加權特徵。咁樣確保模型專注於最相關嘅驅動因素。
2.4. Optuna優化雙向長短期記憶模型
融合後嘅特徵集被輸入到一個雙向LSTM網絡。Bi-LSTM同時向前同向後處理序列，對於時間序列預測，能更有效地捕捉過去同未來嘅上下文。超參數（例如層數、隱藏單元、丟棄率、學習率）使用Optuna（一個貝葉斯優化框架）自動優化，以尋找最有效嘅模型配置。
3. 實驗設置與結果
3.1. 數據集與基準模型
實驗喺一個包含多年每日歐元/美元匯率、相應宏觀經濟指標以及對齊嘅財經新聞嘅數據集上進行。所提出嘅IUS框架連同Optuna-Bi-LSTM與多個強勁基準模型進行比較，包括：
- 僅使用結構化數據嘅標準LSTM同Bi-LSTM模型。
- CNN-LSTM混合模型。
- 傳統計量經濟模型（例如ARIMA）。
3.2. 性能指標與結果
模型性能使用標準回歸指標評估：平均絕對誤差同均方根誤差。
關鍵實驗結果
IUS + Optuna-Bi-LSTM 模型取得最佳性能：
- 與表現最佳嘅基準模型相比，MAE降低咗10.69%。
- RMSE降低咗9.56%。
解讀： 呢個顯示預測準確度有顯著且穩健嘅提升，RMSE嘅降低表明對大誤差（異常值）嘅處理更好。
3.3. 消融研究與特徵重要性
消融研究確認咗數據融合嘅價值：
- 僅使用結構化數據嘅模型表現差過完整嘅IUS框架。
- 非結構化（文本）同結構化數據嘅結合產生最高準確度。
- 特徵選擇顯示，最優配置使用最重要嘅12個定量特徵結合LLM生成嘅文本特徵。
4. 技術深入探討
核心數學公式： Bi-LSTM單元操作可以總結如下。對於給定時間步 \(t\) 同輸入 \(x_t\)，前向LSTM計算隱藏狀態 \(\overrightarrow{h_t}\)，後向LSTM計算 \(\overleftarrow{h_t}\)。最終輸出 \(h_t\) 係一個串聯：\(h_t = [\overrightarrow{h_t}; \overleftarrow{h_t}]\)。
訓練期間最小化嘅損失函數通常係均方誤差： $$L = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (y_i - \hat{y}_i)^2$$ 其中 \(y_i\) 係實際未來匯率，\(\hat{y}_i\) 係模型預測值。
Optuna嘅角色： Optuna通過定義一個目標函數 \(f(\theta)\)（例如驗證集RMSE）並使用樹狀結構Parzen估計器算法高效探索參數空間，自動搜索超參數 \(\theta\)（例如學習率 \(\eta\)、LSTM單元數），詳見其基礎論文 [Akiba et al., 2019]。
5. 分析框架：實戰案例
場景： 預測歐洲中央銀行政策公告後下一個交易日嘅歐元/美元走勢。
- 數據收集： 收集當日ECB新聞稿、路透社/彭博社分析師摘要，以及結構化數據（當前歐元/美元匯率、債券收益率、波動率指數）。
- LLM處理： 將文本文件輸入LLM模組。模型輸出：情感分數 = +0.7（溫和看漲），走勢分類 = "上升"。
- 特徵融合： 呢啲分數與12個選定嘅定量特徵（例如10年期收益率差、前一日回報率）結合。
- 因果加權： 特徵生成器根據歷史因果影響，對「情感分數」同「收益率差」賦予更高權重。
- 預測： 加權後嘅特徵向量輸入已訓練嘅Optuna-Bi-LSTM，模型輸出一個具體嘅預測匯率值。
此案例說明框架如何將現實世界事件轉化為可量化、可操作嘅預測。
6. 未來應用與研究方向
- 跨資產預測： 將IUS框架應用於其他貨幣對（例如英鎊/美元、美元/日元）以及相關資產如股票或商品。
- 實時預測系統： 開發低延遲管道用於日內交易，需要高效、精簡嘅LLM同流數據整合。
- 可解釋人工智能整合： 整合SHAP或LIME等技術，解釋模型做出特定預測嘅原因，對於監管合規同交易員信任至關重要。Christoph Molnar嘅Interpretable Machine Learning一書等資源為此提供基礎。
- 多模態LLM： 利用下一代LLM，不僅能處理文本，仲能處理音頻（業績電話會議）同圖表數據，獲得更豐富嘅上下文。
- 自適應特徵選擇： 從靜態嘅前12特徵集轉向動態、時變嘅特徵重要性機制。
7. 參考文獻
- 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.
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780.
- Molnar, C. (2020). Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable. https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
- Singh, et al. (2023). [關於微博文本同CNN-LSTM嘅相關基準研究]。
- Tadphale, et al. (2022). [關於新聞標題同LSTM嘅相關基準研究]。
- Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
8. 分析師觀點：批判性解構
核心洞察： 本文唔只係另一個「AI用於金融」嘅項目；佢係對量化金融中最持久缺陷嘅一次精準打擊：新聞同數字之間嘅整合滯後。作者正確指出情感係領先指標，但傳統NLP工具對於外匯市場細微、雙向嘅敘事過於粗糙。佢哋使用LLM作為語義提煉器，產生乾淨、有方向性嘅情感特徵，係關鍵嘅智力飛躍。呢個係從詞袋模型到理解模型嘅轉變，類似於CycleGAN框架用於非配對圖像翻譯[Zhu et al., 2017]時，通過學習領域之間嘅映射而無需嚴格對應，創造出新範式。
邏輯流程： 架構邏輯嚴謹。流程——LLM特徵提取 → 因果過濾 → 優化序列建模——反映咗現代機器學習嘅最佳實踐：使用強大嘅基礎模型進行特徵工程，引入歸納偏置（因果性）以對抗過擬合，然後讓專門嘅預測器（Bi-LSTM）用調好嘅參數完成工作。Optuna整合係一個務實嘅做法，承認模型性能通常受困於超參數地獄。
優點與缺陷： 主要優點係已證實嘅效能（外匯中10.69%嘅MAE降低係顯著嘅）以及透過LLM分類優雅解決「兩國文本」問題。然而，本文嘅缺陷在於遺漏：操作延遲同成本。對每條新聞運行大型LLM推理計算成本高且速度慢。對於高頻交易，此框架目前唔切實際。此外，「因果驅動特徵生成器」定義不足——係格蘭傑因果關係、學習到嘅注意力掩碼，定係其他嘢？呢個黑盒可能係可重現性問題。
可行建議： 對於量化分析師同資產管理人，結論好清晰：優先考慮情感信號嘅質量而非數量。 投資於針對外匯語料庫微調一個更細、領域特定嘅LLM（例如FinBERT），可能以極低嘅成本同延遲獲得大部分好處。研究方向應該轉向效率——探索從大型LLM到細模型嘅知識蒸餾，同可解釋性——使用LLM同Bi-LSTM嘅注意力權重為交易生成「推理報告」，呢個係基金合規嘅必要條件。未來呢個領域嘅贏家唔只會有最準確嘅模型，仲會係最快、最平、最透明嘅模型。