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

1. 引言

準確預測歐元/美元匯率是全球金融面臨的關鍵挑戰，影響著投資者、跨國企業和政策制定者。依賴結構化宏觀經濟指標的傳統計量經濟模型，往往無法捕捉即時市場波動以及新聞和地緣政治事件的細微影響。本文介紹了 IUS（資訊-統一-結構化）框架，這是一種新穎的方法，將非結構化文本數據（新聞、分析）與結構化定量數據（匯率、金融指標）融合，以提升預測準確性。透過運用大型語言模型（LLMs）進行進階情緒與走勢分類，並將這些洞察與經Optuna優化的雙向長短期記憶（Bi-LSTM）網絡整合，所提出的方法解決了當前預測範式中的關鍵限制。

2. 該 IUS Framework: Architecture & Methodology

IUS框架是一個為多源金融數據融合與預測建模而設計的系統化流程。

2.1. 多源數據整合

該框架攝取兩個主要數據流：

結構化數據： Historical EUR/USD exchange rates, key financial indicators (e.g., interest rates, inflation indices, GDP figures).
非結構化文本數據： 與歐元區及美國經濟相關的新聞報導、財務報告與市場分析。

此組合旨在同時捕捉驅動市場變動的量化歷史與質性情緒。

2.2. LLM驅動的文字特徵擷取

為克服金融文本中的雜訊與複雜語意挑戰，本框架採用大型語言模型（例如，類似GPT或BERT的模型）進行雙重目的分析：

情感極性評分： 為每份文本文件分配一個數值化的情緒分數（例如：-1代表看跌，+1代表看漲）。
匯率走勢分類： 直接將文本中對歐元/美元走勢的隱含預測進行分類（例如：上漲、下跌、穩定）。

此步驟將非結構化文本轉化為可操作、數值化的特徵。

2.3. 因果驅動特徵生成器

生成的文本特徵會與預處理過的量化特徵相結合。系統採用因果分析模組（可能使用格蘭傑因果關係或注意力機制等方法），根據特徵對於未來匯率的預測因果性（而非僅僅是相關性）來識別並加權特徵。這確保模型能聚焦於最相關的驅動因素。

2.4. Optuna最佳化雙向長短期記憶模型

融合後的特徵集被輸入到雙向LSTM網路中。雙向LSTM能同時向前與向後處理序列，更有效地捕捉時間序列預測所需的過去與未來上下文。其超參數（例如層數、隱藏單元數、丟棄率、學習率）使用 Optuna，一個貝葉斯優化框架，用於尋找最有效的模型配置。

3. Experimental Setup & Results

3.1. Dataset & Baseline Models

實驗採用涵蓋數年歐元/美元每日匯率、對應宏觀經濟指標及同步金融新聞的資料集進行。所提出的IUS框架結合Optuna-Bi-LSTM，與多個強力基準模型進行比較，包括：

僅使用結構化資料的標準LSTM與Bi-LSTM模型。
CNN-LSTM混合模型。
傳統計量經濟模型（例如，ARIMA）。

3.2. Performance Metrics & Results

模型效能使用標準迴歸指標進行評估：平均絕對誤差 (MAE) 與均方根誤差 (RMSE)。

關鍵實驗結果

該 IUS + Optuna-Bi-LSTM 模型達到了最佳效能：

降低 MAE 降低 10.69% 與表現最佳的基準模型相比。
降低 RMSE 降低 9.56%.

解讀： 這顯示了預測準確性顯著且穩健的提升，RMSE的降低表明模型能更好地處理較大的誤差（異常值）。

3.3. Ablation Study & Feature Importance

消融研究證實了數據融合的價值：

使用 僅結構化數據 表現不如完整的IUS框架。
非結構化（文本）與結構化數據的結合產生了最高的準確度。
特徵選擇顯示，最佳配置使用了 前12個最重要的量化特徵 結合LLM生成的文本特徵。

4. 技術深度解析

Core Mathematical Formulation: Bi-LSTM 單元運算可總結如下。對於給定的時間步 \(t\) 和輸入 \(x_t\)，前向 LSTM 計算隱藏狀態 \(\overrightarrow{h_t}\)，而反向 LSTM 計算 \(\overleftarrow{h_t}\)。最終輸出 \(h_t\) 為兩者的串聯：\(h_t = [\overrightarrow{h_t}; \overleftarrow{h_t}]\)。

訓練期間最小化的損失函數通常為均方誤差 (MSE)：

Optuna 的角色： Optuna透過定義目標函數 \(f(\theta)\)（例如驗證集的RMSE），並使用樹狀結構化Parzen估計器（TPE）演算法有效探索參數空間，以自動化搜尋超參數 \(\theta\)（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：實務案例

情境： 預測歐洲中央銀行（ECB）政策公告後下一個交易日的歐元/美元走勢。

數據收集： 收集當日的ECB新聞稿、路透社/彭博社的分析師摘要，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：情緒分數 = +0.7（中度看漲），走勢分類 = "上漲"。
特徵融合： 這些分數與12個選定的量化特徵（例如10年期殖利率利差、前一日報酬率）相結合。
因果權重： 特徵生成器根據歷史因果影響，對「情緒分數」和「殖利率利差」賦予較高權重。
預測： 加權特徵向量被輸入到訓練好的 Optuna-Bi-LSTM 模型中，該模型會輸出一個特定的預測匯率值。

此案例說明了該框架如何將現實世界的事件轉化為可量化、可操作的預測。

6. Future Applications & Research Directions

跨資產預測： 將IUS框架應用於其他貨幣對（例如：GBP/USD、USD/JPY）以及相關資產，如股票或大宗商品。
即時預測系統： 為日內交易開發低延遲管道，需要高效、精煉的大型語言模型與串流資料整合。
可解釋人工智慧（XAI）整合： 整合如SHAP或LIME等技術，以解釋模型做出特定預測的原因，這對於法規遵循與交易員信任至關重要。相關資源如 可解釋機器學習 Christoph Molnar 的著作為此提供了基礎。
多模態LLMs： 運用能夠處理文字、音訊（財報電話會議）以及圖表數據的新一代大型語言模型，以獲得更豐富的脈絡資訊。
自適應特徵選擇： 從靜態的前12項特徵組合，轉變為動態且隨時間變化的特徵重要性機制。

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. 神經計算, 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). [Relevant baseline study on Weibo text and CNN-LSTM].
Tadphale, et al. (2022). [Relevant baseline study on news headlines and LSTM].
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： 這篇論文不僅僅是另一個「AI應用於金融」的專案；它是對量化金融中最頑固缺陷的一次精準打擊：新聞與數據之間的整合延遲。作者正確地指出，市場情緒是一個領先指標，但傳統的自然語言處理工具對於外匯市場細膩且雙向的敘事而言過於遲鈍。他們利用大型語言模型作為語義提煉器，以產出純淨、具方向性的情緒特徵，是關鍵的智力飛躍。這是一個從詞袋模型轉向...模型的舉措。理解，類似於CycleGAN用於非配對圖像翻譯的框架[Zhu et al., 2017]如何透過學習領域之間的映射而無需嚴格對應，從而創造了一個新典範。

邏輯流程： 該架構在邏輯上十分嚴謹。其流程——LLM特徵提取 → 因果關係過濾 → 優化序列建模——反映了現代機器學習的最佳實踐：使用強大的基礎模型進行特徵工程，引入歸納偏置（因果性）以對抗過度擬合，然後讓專門的預測器（Bi-LSTM）以調校後的參數發揮作用。整合Optuna是一個務實的作法，承認了模型性能常受困於超參數調整的難題。

Strengths & Flaws: 主要優勢在於其 經實證的效能 （在外匯市場中，10.69%的平均絕對誤差降低幅度相當顯著）以及透過LLM分類優雅解決「兩國文本」問題。然而，本文的缺陷在於遺漏： 操作延遲與成本對每則新聞都使用大型LLM進行推論，在計算上成本高昂且速度緩慢。對於高頻交易（HFT）而言，此框架目前並不實用。此外，「因果驅動特徵生成器」的說明不足——它指的是格蘭傑因果關係、學習到的注意力遮罩，還是其他方法？這個黑盒子可能導致重現性問題。

可執行洞察： 對於量化分析師與資產管理經理而言，結論很明確： 優先考慮情緒訊號的品質，而非數量。 在外匯語料庫上投資微調一個較小、領域特定的LLM（例如FinBERT），可能以極低的成本和延遲獲得大部分效益。研究方向應轉向效率—探索從大型LLM到較小模型的知識蒸餾，以及 可解釋性—利用大型語言模型（LLM）和雙向長短期記憶網路（Bi-LSTM）的注意力權重來生成交易的「推理報告」，這是基金合規的必要條件。未來這個領域的贏家不僅僅是擁有最準確的模型，還要是最快、最便宜且最透明的模型。