要進一步提高在連續特徵值譜中檢測信號的能力，可以考慮以下幾個策略：
改進數據預處理：在進行信號檢測之前，對金融數據進行更精細的預處理，包括去除異常值、標準化數據以及使用更高效的平滑技術，以減少噪聲對信號檢測的影響。
增強模型的靈活性：可以考慮引入更複雜的隨機場理論模型，這些模型能夠更好地捕捉數據中的非線性特徵和相互作用，從而提高信號的檢測能力。
多尺度分析：通過在不同的時間尺度上進行信號檢測，可以更全面地捕捉到潛在的信號。例如，使用小波變換等技術來分析時間序列的局部特徵，這樣可以在連續特徵值譜中更有效地識別信號。
結合機器學習技術：利用機器學習算法（如深度學習）來自動識別和提取信號特徵，這些算法可以在大量數據中學習到複雜的模式，從而提高信號檢測的準確性。
強化統計推斷方法：使用更先進的統計推斷技術，如貝葉斯推斷，來評估信號的存在性和強度，這可以幫助在連續特徵值譜中更準確地識別信號。