arXiv · Machine Learning· Nabeel Ahmad Saidd·· 8 小时前AI 评分40
九种深度学习架构的多周期金融预测受控比较：基于918组实验的评估
A Controlled Comparison of Deep Learning Architectures for Multi-Horizon Financial Forecasting: Evidence from 918 Experiments
AI 导读
研究通过918组实验，对Transformer、MLP、线性、卷积和循环网络共9种架构进行多周期金融预测的受控基准测试，覆盖12种加密货币、外汇及股指资产。ModernTCN 平均排名1.333，在24个资产-预测周期组合中有18个取得最低RMSE（75.0%），PatchTST 平均排名2.000。统计检验支持架构间存在显著性能差异，方向准确率平均为50.08%。
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