論文の概要: A Controlled Comparison of Deep Learning Architectures for Multi-Horizon Financial Forecasting: Evidence from 918 Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16886v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 03:27:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.361138
• Title: A Controlled Comparison of Deep Learning Architectures for Multi-Horizon Financial Forecasting: Evidence from 918 Experiments
• Title（参考訳）: マルチ水平金融予測のためのディープラーニングアーキテクチャの制御された比較:918実験からの証拠
• Authors: Nabeel Ahmad Saidd,
• Abstract要約: マルチ水平価格予測は、ポートフォリオ割り当て、リスク管理、アルゴリズム取引の中心である。 ディープラーニングアーキテクチャは、厳格な財務ベンチマークで評価できるよりも急速に成長しています。 ModernTCNは75パーセントの1位率で最高ランク(1.333)を獲得し、PatchTST(2.000)が続く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-horizon price forecasting is central to portfolio allocation, risk management, and algorithmic trading, yet deep learning architectures have proliferated faster than rigorous financial benchmarks can evaluate them. This study provides a controlled comparison of nine architectures (Autoformer, DLinear, iTransformer, LSTM, ModernTCN, N-HiTS, PatchTST, TimesNet, and TimeXer) spanning Transformer, MLP, CNN, and RNN families across cryptocurrency, forex, and equity index markets at 4-hour and 24-hour horizons. A total of 918 experiments were conducted under a strict five-stage protocol including fixed-seed Bayesian hyperparameter optimization, configuration freezing per asset class, multi-seed retraining, uncertainty aggregation, and statistical validation. ModernTCN achieves the best mean rank (1.333) with a 75 percent first-place rate, followed by PatchTST (2.000). Results reveal a clear three-tier ranking structure and show that architecture explains nearly all performance variance, while seed randomness is negligible. Rankings remain stable across horizons despite 2 to 2.5 times error amplification. Directional accuracy remains near 50 percent across all configurations, indicating that MSE-trained models lack directional skill at hourly resolution. The findings highlight the importance of architectural inductive bias over raw parameter count and provide reproducible guidance for multi-step financial forecasting.
• Abstract（参考訳）: マルチホライゾン価格予測はポートフォリオ割り当て、リスク管理、アルゴリズム取引の中心であるが、ディープラーニングアーキテクチャは厳格な金融ベンチマークよりも急速に成長している。 本研究は,Transformer, MLP, CNN, RNNの9つのアーキテクチャ(Autoformer, DLinear, iTransformer, LSTM, ModernTCN, N-HiTS, PatchTST, TimesNet, TimeXer)を,暗号通貨,フォレックス,および株式指数市場で4時間と24時間にわたって比較した。 固定シードベイズ型ハイパーパラメータ最適化,アセットクラス毎の設定凍結,マルチシードリトレーニング,不確実性集約,統計的検証を含む,厳密な5段階のプロトコルの下で,合計918の実験を行った。 近代TCNは75パーセントで最高位(1.333)を獲得し、続いてPatchTST(2.000)が続く。 結果は3階層の明確なランキング構造を明らかにし、アーキテクチャがほとんどすべてのパフォーマンスのばらつきを説明し、シードランダム性は無視可能であることを示す。 2～2.5倍の誤差増幅にもかかわらず、水平線全体でランクは安定している。 方向の精度は、すべての構成において50%近くであり、MSE訓練されたモデルは時間分解能において方向性のスキルを欠いていることを示している。 この結果は, 生パラメータ数に対するアーキテクチャ誘導バイアスの重要性を強調し, 多段階財務予測のための再現可能なガイダンスを提供する。

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