神经过程 Neural Process：用元学习给出带置信区间的点预测
普通神经网络只给一个点预测，但交易里最该知道的是『我有多确定』。神经过程（Neural Process, Garnelo et al. 2018）把函数视为可学习分布，用一组 context 观测点编码成全局表示，对目标点输出高斯均值+方差——天然带置信区间。本文用纯 numpy 从零训练一个条件神经过程（含手写前向/反向），在 GP 元学习任务上证明：95% 区间经验覆盖 0.93（贴近标称）、OOD 未覆盖区 σ 从 0.64 抬升到 0.77（自动承认不确定），而确定性 MLP 永远只有一条过窄的常数带。附完整 Python 与四张真实计算图。