作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
什么是无监督学习？它是机器学习的一个分支领域，它没有标签，不需要给每个数据点指派一个目标变量值，而是利用数据本身进行训练。无监督学习通常用于发现数据内在结构的模式或模式之间共同的特征。 深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支领域，它基于神经网络的算法原理，通过多层的神经网络结构来对输入的数据进行学习，从而实现一些更高级的功能。而无监督深度学习则是在深度学习的基础上将其应用到无监督学习的问题中。
一般来说，无监督深度学习模型可以用于预测某些变量（如股票价格、经济指标等）的未来走势。对于这样的问题，一般采用聚类、降维、分类、回归等多种方法。本文所要讨论的“股票价格走势”预测，即属于前者的一种。聚类的目的就是将相似的样本归为一类，因此将股票价格按相似性划分为几个不同的区域；降维的方法就是把高维的数据转化成低维的空间表示；分类的方法是根据样本的属性把它们分成不同类型；回归的方法则是根据已知的历史数据推断未来的价值。
对于无监督深度学习模型的选择，要考虑三个方面：数据量的大小、特征的复杂程度、预测任务的难度。对于股票价格走势预测任务，数据的数量少且比较稀疏，而且还存在很多噪声。所以很适合用传统机器学习方法，比如K-Means聚类，线性回归等。但是，由于深度学习的最新发展，现在已经有很多相关的研究成果了。本文将会介绍一种无监督深度学习模型——Variational Autoencoder (VAE)，并基于该模型对股票价格走势进行预测。
2.基本概念术语说明
数据集
首先，我们需要收集足够多的有关股票价格走势的数据。一般来说&