我的模型是单步预测，horizon=len(y_batch) 相当于建立ARCH多步预测，是否不妥

是的，你说得对。在ARCH模型中，horizon表示预测的步数，如果将其设置为len(y_batch)，则相当于在ARCH模型中建立了多步预测模型，这样不妥。建议将horizon设置为1，即只预测下一个时间步的方差。修改后的代码如下：

batch_size = 32  # 每个批次的大小
n_batches = len(X_test) // batch_size  # 总批次数

# 遍历每个批次进行训练
for i in range(n_batches):
    # 获取当前批次的数据
    X_batch = X_test[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
    y_batch = y_test[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
    
    # 使用 LSTM+attention 模型对当前批次数据进行预测
    y_pred = model_lstm.predict(X_batch)
    
    # 计算 LSTM+attention 模型的预测误差
    residuals = y_batch - y_pred
    
    # 使用 ARCH(1) 模型对残差序列进行建模
    model_arch = arch_model(residuals, mean='Zero', vol='ARCH', p=1)
    res = model_arch.fit()
    
    # 预测 ARCH 模型的方差
    forecast_var = res.forecast(horizon=1)

以上代码将horizon设置为1，即只预测下一个时间步的方差。这样可以避免在ARCH模型中建立多步预测模型，使模型更加准确。