تنبؤ حركة الأسهم يُعدّ مشكلةً صعبة: فالسوق مُتقلّب للغاية، ونقوم بتقديم تنبؤات تعتمد على الزمن من بيانات فوضوية. نتعامل مع هذه الثلاثية من التعقيدات ونقدّم نموذجًا عميقًا توليديًا جديدًا يستخدم بشكل مشترك إشارات النصوص والأسعار لتحقيق هذه المهمة. على عكس الحال في النماذج التمييزية أو نماذج المواضيع، يقدّم نموذجنا متغيرات خفية متكررة ومستمرة لمعالجة أفضل للعشوائية، ويستخدم الاستدلال العصبي التبايني لمعالجة استنتاج التوزيع اللاحق غير القابل للحساب. كما نقدّم أيضًا دالة هدف هجينية تستخدم مساعدة زمنية لتوصيف مرن للاعتماديات التنبؤية. ونُظهر أداءً يُعدّ من أفضل الأداء في الحالة الراهنة لنموذجنا المقترح على مجموعة بيانات جديدة لتنبؤ حركة الأسهم التي جمعناها.