Python房贷计算器GUI(等额本息，等额本金)

qq_46103556: 单步预测，多步预测都有意义。单步预测相当于只能预测未来一个时刻的值，而多步预测则预测未来多个时刻的值，多步预测滑窗的最后一个值是基于单步预测的预测值的。因此无论如何单步预测都是有用的，而且实际中某些系统单步预测就够了，没有必要预测那么多个时刻的值。

@teps: 不知道理解的对不对，好像还是只用了5天的收盘价来预测，并没有用到其他维度的数据（比如辛辛苦苦算出来的收益率）？

Tony Einstein: LSTM的数据要求这个应该不用我多说，时间序列基本都是三维输入。我这句话的意思说的是关于业务场景和算法特效相互冲突的问题。

Tony Einstein: 没有呀。LSTM不是完美的，可以说任何一个时间序列模型都不是完美的。在预测n+m步的时候你首先得有前n-q步（一个滑动窗口）作为输入，但是现实中往往这(n-q)大小的窗口里面是还有未发生的，你只能先预测出这未发生的，但是你的业务又是要预测n+m的，如果直接预测(n-q)+(n+m)的范围的话就是多步长预测，这种预测效果不好、而且没有上面的步长关系，就步长来说，每个数据的窗口步长都是不一样，当然你全部输入的话也可以，但是这样的话模型会欠拟合，因为参数过多。可以看一下我这篇文章：https://chenruhai.blog.csdn.net/article/details/118928809?spm=1001.2014.3001.5502

shad-m: 你这里是没有理解LSTM的数据要求