此外，针对缺失值修复，对比了线性插值与ARIMA模型填充的效果，实验显示后者能更准确地延续时间序列的自相关性。特别在构建情绪因子时，融合新闻舆情情感分析（VADER算法）后，模型对市场拐点的识别F1分数提升至0.72，显著优于传统纯价量特征模型。通过额外计算对抗样本方向的梯度，扩大损失函数的可搜索空间，确保模型在非平稳市场环境下的稳健性。采用指数加权移动平均（EWMA）作为在线学习框架，使模型权重

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