外汇时序预测，Y1是LABEL输出，Y2是特征输出

根据您提供的信息，Y1是LABEL输出，Y2是特征输出，那么您的模型修改代码中的双输出模型设计应该是合理的。其中Y1的输出是通过LSTM层的结果接上一个Dense层得到的，Y2的输出是通过一些Lambda层的变换和计算得到的。这样设计的模型应该可以同时预测时序的走势和特征值，从而更全面地反映外汇市场的情况。但是具体的模型效果还需要您进行训练和评估才能得出结论。

相关问题

外汇时序预测单步单维输出与单步多维输出，哪个好？

外汇时序预测单步单维输出和单步多维输出各有优缺点，要根据具体情况来选择。

单步单维输出指的是对于每一个时刻，模型只输出一个值，比如汇率的预测值。这种方式的优点是简单、易于理解和实现，可以方便地进行后续的计算和分析。但是，由于每个时刻只有一个输出，可能无法充分利用当前和历史的信息，对于复杂的时序预测问题可能表现不佳。

单步多维输出指的是对于每一个时刻，模型输出多个值，比如未来几个时刻的汇率预测值。这种方式的优点是可以更充分地利用当前和历史的信息，对于复杂的时序预测问题可能表现更好。但是，由于输出的维度增加，模型的训练和预测也会变得更加复杂和耗时。

因此，在选择单步单维输出和单步多维输出时，需要考虑具体的问题和应用场景，综合考虑精度、效率和可解释性等因素。

时序预测多输入多输出

时序预测多输入多输出是指在时间序列分析中，使用多个输入变量来预测多个输出变量的情况。这种情况下，我们需要考虑多个输入变量之间的相关性以及它们与输出变量之间的关系。

在实践中，可以使用LSTM（长短期记忆）模型来处理时序预测多输入多输出的问题。LSTM是一种递归神经网络，可以有效地处理时间序列数据，并且能够捕捉到长期依赖关系。

在LSTM模型中，我们可以将多个输入变量作为模型的输入，并将多个输出变量作为模型的输出。通过训练模型，我们可以学习到输入变量与输出变量之间的关系，并用于未来的预测。

然而，需要注意的是，时序预测多输入多输出的问题存在一些挑战。首先，时间序列对相关性的假设直接违背了回归分析的独立性假设，因此在预测过程中需要考虑时间序列之间的相关性。其次，随着预测时序越来越远，误差会逐渐积累，未来的预测会比近期预测更不确定。

综上所述，时序预测多输入多输出是一种复杂的问题，可以使用LSTM模型来处理。然而，在实际应用中需要考虑相关性和预测的不确定性。