基于多模态文本驱动模型与注意力机制的外汇预测研究

为解决外汇市场高波动性与复杂性带来的价格预测难题，研究人员开展基于多模态深度学习框架的研究，融合技术分析（TA）与情感分析（SA），引入交叉模态注意力机制。结果表明混合注意力机制性能最优，为外汇预测提供新方向。

　　

在金融市场的浩瀚海洋中，外汇市场以日均超 6 万亿美元的交易量占据着举足轻重的地位，但其高波动性与非线性特征宛如变幻莫测的海浪，让精准预测货币价格走势成为极具挑战性的难题。传统的预测方法如同单眼观海，或依赖技术指标分析价格曲线的潮起潮落，或通过情感分析捕捉新闻舆论的风向左右，却难以打破模态间的壁垒，无法全面捕捉技术面与情绪面的动态交互。在这样的背景下，一项旨在融合多维度数据、揭开外汇市场预测新篇章的研究应运而生。

来自相关研究机构的研究人员聚焦于这一关键问题，开展了 “基于多模态文本驱动模型与注意力机制的外汇预测” 研究。他们构建了一种新颖的多模态深度学习框架，通过交叉模态注意力机制（Cross-Modal Attention Mechanism）将技术分析（Technical Analysis, TA）与情感分析（Sentiment Analysis, SA）深度融合，试图从历史价格趋势的定量数据与新闻文本的定性情绪中挖掘出更全面的市场动态规律。这项研究成果发表在《Intelligent Systems with Applications》，为外汇预测领域注入了新的活力。

研究人员采用了以下关键技术方法：首先，收集了 EUR/USD、GBP/USD、USD/JPY 三种主要货币对的历史市场数据（涵盖开盘价、收盘价、成交量等）和相关金融新闻数据，时间跨度从 2018 年 9 月至 2021 年 5 月。在数据预处理阶段，对技术数据进行标准化处理，并计算对数收益率、随机震荡指标、相对强弱指数（RSI）等技术指标；对新闻文本运用 FinBERT 模型进行摘要提取，通过 Twitter-RoBERTa 模型实现五分类情感分析（Very Positive、Positive、Neutral、Negative、Very Negative），并映射为三分类（Positive、Neutral、Negative）。为解决数据对齐问题，设计了专门的算法，将新闻情感与最近的价格数据匹配，处理日期不匹配等情况。模型构建方面，对比了无注意力、自注意力（Self-Attention）、双向交叉注意力（Bi-Cross Attention）及混合注意力（Hybrid Attention）四种机制，采用 k 折交叉验证评估模型性能，以马修斯相关系数（MCC）、准确率（Accuracy）、方向准确率（Directional Accuracy, DA）等作为评价指标。

5.1 单一模型性能

• 技术分析模型：在 EUR/USD 和 GBP/USD 对中表现出一定预测能力，如 GBP/USD 的 MCC 为 0.503、准确率 0.62，但在 USD/JPY 对中性能较差（MCC=0.2），显示单一技术指标难以应对高波动性货币对。
• 情感分析模型：整体表现较弱，EUR/USD 的 MCC 仅 0.029，说明单纯依赖新闻情感难以准确预测价格趋势，凸显多模态融合的必要性。

5.2 多模态模型性能

• 无注意力模型：相比单一模型有显著提升，USD/JPY 的准确率达 0.792，但缺乏对模态间交互的捕捉，性能仍有局限。
• 自注意力模型：通过聚焦单模态内关键特征，USD/JPY 的准确率提升至 0.848，MCC 达 0.774，表明自注意力能有效挖掘模态内的深层规律。
• 双向交叉注意力模型：实现模态间双向交互，EUR/USD 的准确率为 0.823，显示其在捕捉技术与情感的动态关联方面更具优势。
• 混合注意力模型（自注意力 + 双向交叉注意力）：综合性能最优，USD/JPY 的准确率达 0.852，MCC 为 0.776，Directional Accuracy 达 84.6%，全面超越其他配置，验证了混合机制对复杂模态关系的高效建模能力。

5.3 对比分析

与单一模型相比，多模态模型在所有货币对中均展现显著优势。例如，混合注意力模型在 EUR/USD 的准确率（0.829）较单一技术分析模型（0.741）提升约 12%，充分证明融合技术与情感数据并辅以注意力机制能有效提升预测精度。与现有文献方法相比，该研究通过交叉模态注意力实现了更深度的模态交互，在准确率、MCC 等指标上表现更优，凸显了方法的创新性与有效性。

研究结论表明，多模态深度学习框架结合交叉模态注意力机制能够显著提升外汇价格预测的准确性，其中混合注意力机制通过整合单模态内依赖与跨模态交互，成为最优解决方案。这一成果不仅为外汇交易提供了更可靠的预测工具，也为金融领域多模态分析提供了新的方法论参考，有望推动实时交易系统、风险评估模型等领域的发展。此外，该研究框架具备可扩展性，未来可通过纳入更多数据模态（如宏观经济指标）或优化预处理技术，进一步提升模型在复杂市场环境中的鲁棒性，为智能金融决策开辟更广阔的空间。