HARN：事件驱动多时间框架预测网络
原文标题：HARN: Hierarchical Associative Resonance Network for Event-Driven Multi-Timeframe Forecasting
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论文提出 HARN，一种层次联想共振网络，用于事件驱动的多时间框架金融时序预测。模型在各时间层级维护持久表示，仅当对应 bar 完成时才更新该层，结合因果多尺度编码、门控联想记忆与跨层共振。在股票、外汇与商品四类资产上，其重建价格预测误差与单时间框架 PatchTST、TimeXer 基线相当。
- 问题
- 多时间框架金融预测中，未变化的时间层被反复重算，浪费算力。
- 方法
- 分层联想共振网络，各时间层仅在对应bar完成时更新，结合门控联想记忆与跨层共振。
- 结果
- 在股票、外汇、商品四类资产上重建价格误差与单时间框架PatchTST、TimeXer相当
- 影响
- 事件驱动增量更新可省掉重复计算，对实时多周期行情预测的工程实现有直接借鉴。
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