Stock returnのpredictionタスクに対してNNを適用。

AR-MRNNモデルをRNNに適用、高い性能を示している。
moving referenceをsubtractした値をinput-outputに用いることで、normalizationやdetrending等の前処理が不要となり、regularizationの役割を果たすため汎化能力が向上する。

※ AR-MRN: NNNのinput-outputとして、生のreturn値を用いるのではなく、ある時刻におけるreturn(moving reference)をsubtractした値を用いるモデル
