RVRAEは他のベースライン手法と比較して、抜け落ちた株式に対する予測能力を向上させるいくつかの特徴を持っています。まず第一に、RVRAEはVariational Recurrent Autoencoder（VRAE）を使用しており、時系列データ内の時間依存関係を効果的に扱うことができます。これにより、過去のデータから未知の株式への予測精度が向上します。また、RVRAEは確率的アプローチを採用し、モデル化されたデータノイズや株価リスクなど不確実性要素を考慮することができます。この結果、市場変動やノイズが多い環境でも優れたパフォーマンスを発揮します。