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雷达卡
MATLAB
实现基于变分自编码器（
VAE）进行股票价格预测的详细项目实例
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全球金融市场以股票为代表，日益成为复杂多变的数据来源，对投资行为、风险管理和宏观经济决策具有极大的影响。股票价格作为市场情绪、公司基本面和宏观经济因素的综合体现，极具研究和预测价值。然而，股票市场本质上具有高波动性、非线性、时序相关性和噪声干扰等特点，这使得传统的线性模型难以准确捕捉市场的复杂动态。与此同时，随着数据科学和人工智能的迅速发展，深度学习技术为金融时序数据建模和预测任务带来了革命性进步。
近年来，各类神经网络模型如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等被广泛运用在股票预测领域。这些模型在一定程度上改善了信息捕获能力，但依然面临诸如数据过拟合、泛化能力有限、无法有效建模潜在变量等难题。相较之下，生成模型作为一种能够学习数据分布的全新范式，展现出挖掘数据潜在表示、增强模型鲁棒性与泛化能力的巨大潜力。
变分自编码器（VA ...
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