本方案专注于上市公司股票价格的动态建模与趋势研判，创新性地引入高斯隐马尔可夫模型（G-HMM）构建双维度预测体系。该模型通过捕捉金融时间序列中的潜在状态转移特性，有效解析股票量价数据中隐含的非线性波动规律。方案采用变分贝叶斯算法优化隐状态空间分布，结合EM迭代机制实现参数自适应学习，不仅可生成未来N期价格路径的概率预测区间，还能同步绘制包含置信区间的动态趋势图。通过引入波动率聚类分析与市场情绪因子，模型较传统时间序列方法显著提升了对极端行情的预警能力，为投资决策提供兼具理论严谨性与实战价值的量化支持。