自编码神经网络量化交易模型构建：比较分析法解决关键问题

确定模型的输入和输出：首先需要确定自编码神经网络的输入和输出。对于量化交易模型，输入通常是历史市场数据，包括股票价格、交易量、指标等，输出通常是交易信号，包括买入、卖出或持有。

确定模型的结构和参数：自编码神经网络的结构和参数对模型的性能有很大影响。通过比较不同结构和参数的模型，可以找到最优的模型，从而提高模型的预测精度和稳定性。

确定模型的损失函数：自编码神经网络的训练需要定义损失函数，用于评估模型的性能。对于量化交易模型，常用的损失函数包括平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）等。通过比较不同损失函数的模型，可以找到最适合量化交易的损失函数。

数据预处理和特征工程：数据预处理和特征工程对模型的性能也有很大的影响。通过比较不同的数据预处理和特征工程方法，可以找到最优的方法，从而提高模型的预测精度和稳定性。

模型的评估和优化：最后，需要对模型进行评估和优化。通过比较不同模型的预测精度、稳定性和回测结果等指标，可以找到最优的模型，从而构建出更加有效的量化交易模型。