論文の概要: From News to Returns: A Granger-Causal Hypergraph Transformer on the Sphere

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.04357v1
• Date: Sun, 05 Oct 2025 20:51:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:59.60274
• Title: From News to Returns: A Granger-Causal Hypergraph Transformer on the Sphere
• Title（参考訳）: ニューズ・トゥ・リターンズ:球面上のグラナー・カウサル・ハイパーグラフ変換器
• Abstract要約: Causal Sphere Hypergraph Transformer (CSHT)は、財務時系列予測のための新しいアーキテクチャである。 emphGranger-causal hypergraph 構造、emphRiemann 幾何学、およびenmphcausally masked Transformer attention を統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.59154837250086
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose the Causal Sphere Hypergraph Transformer (CSHT), a novel architecture for interpretable financial time-series forecasting that unifies \emph{Granger-causal hypergraph structure}, \emph{Riemannian geometry}, and \emph{causally masked Transformer attention}. CSHT models the directional influence of financial news and sentiment on asset returns by extracting multivariate Granger-causal dependencies, which are encoded as directional hyperedges on the surface of a hypersphere. Attention is constrained via angular masks that preserve both temporal directionality and geometric consistency. Evaluated on S\&P 500 data from 2018 to 2023, including the 2020 COVID-19 shock, CSHT consistently outperforms baselines across return prediction, regime classification, and top-asset ranking tasks. By enforcing predictive causal structure and embedding variables in a Riemannian manifold, CSHT delivers both \emph{robust generalisation across market regimes} and \emph{transparent attribution pathways} from macroeconomic events to stock-level responses. These results suggest that CSHT is a principled and practical solution for trustworthy financial forecasting under uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Causal Sphere Hypergraph Transformer (CSHT)を提案する。これは,emph{Granger-Causal Hypergraph Structure}, \emph{Riemannian geometry}, \emph{Causally masked Transformer attention}を統一した,金融時系列予測の新しいアーキテクチャである。 CSHTは、超球面上の方向のハイパーエッジとして符号化された多変量グランガー因果関係を抽出することにより、金融ニュースや感情が資産返却に与える影響をモデル化する。 注意は、時間方向と幾何学的整合性の両方を保持する角マスクを介して拘束される。 2018年から2023年までのS\&P 500データに基づいて評価され、2020年のCOVID-19ショックを含むCSHTは、リターン予測、制度分類、トップアセスメントランキングタスクで一貫してベースラインを上回っている。 リーマン多様体における予測因果構造と埋め込み変数を強制することにより、CSHT はマクロ経済学的な事象からストックレベルの反応まで、市場レジーム全体にわたる \emph{robust generalization と \emph{transparent Attribution pathways の両方を提供する。 これらの結果から,CSHTは不確実性の下での信用に値する財務予測の原則的かつ実践的な解決法であることが示唆された。

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