变分自编码器 VAE 因子挖掘：把不确定性也一起学出来
普通自编码器能把 20+ 维量价特征压成 5 维新因子，但它只给你一个"点估计"编码，不知道哪个样本编码得靠谱。变分自编码器 VAE（Kingma & Welling 2014）把编码器变成"一个分布"，每个样本得到一个 (μ, σ²) 的编码高斯——于是除了新因子，你还免费拿到"这个因子值有多可信"。本文用纯 numpy 从零实现 VAE（重参数化技巧 + ELBO），在"3 潜因子驱动收益 + 大量噪声特征"的合成数据上，VAE 组合因子与未来收益 |IC|=0.695，并诚实演示"不确定性到底能不能当信号过滤器"这个反直觉结果，附完整代码与五类真实陷阱（中阶）。