我现在的困扰是滑动预测数据追加需要计算特征值，他已经对预测产生很大影响，所以我在考虑是否将单维输出改为多维输出，但没有经验，不知效果如何

如果滑动预测数据追加需要计算特征值对预测产生很大影响，那么可以考虑使用多维输出的模型来解决这个问题。使用多维输出的模型可以将多个相关变量同时输入到模型中，这样可以在保证预测精度的同时，避免计算特征值对预测结果的影响。

具体来说，对于外汇小时级别预测这种任务，我们可以将多个相关变量同时输入到模型中，例如外汇价格、交易量、汇率等等。然后，将历史数据序列中的一段时间窗口作为一个整体输入到模型中，得到模型的输出多维向量。然后，将模型输出向量中的每个元素分别作为下一个时间步长的预测结果，将这些预测结果加入到历史数据序列中，再进行下一个时间步长的预测。通过这种方式，我们可以实现多步预测，并且不需要进行滑动特征值计算。

需要注意的是，使用多维输出的模型也有一些限制，例如需要有足够的相关变量来支持模型的训练和预测，模型的复杂度和计算量也会相应地增加。因此，在选择模型时，需要根据具体问题和数据特点来权衡单维输出和多维输出的优缺点。同时，还需要进行充分的实验和调参，以获得更好的预测精度和稳定性。

相关问题

pytorch lstm单维数据预测

可以使用 PyTorch 中的 LSTM 模型来预测单维数据。首先，需要将数据转换为 PyTorch 中的张量，然后将其传递给 LSTM 模型进行训练和预测。以下是一个简单的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 LSTM 模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        lstm_out, _ = self.lstm(input.view(len(input), 1, -1))
        output = self.fc(lstm_out.view(len(input), -1))
        return output[-1]

# 定义训练数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
input_data = torch.tensor(data[:-1]).float()
target_data = torch.tensor(data[1:]).float()

# 初始化模型和优化器
model = LSTM(1, 10, 1)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.MSELoss()

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input_data)
    loss = criterion(output, target_data)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 预测未来的单维数据
future_data = [11, 12, 13, 14, 15]
future_input = torch.tensor(future_data).float()
future_output = model(future_input)
print(future_output)

这个示例代码使用了 PyTorch 中的 LSTM 模型来预测未来的单维数据。首先，定义了一个 LSTM 类来构建模型，然后使用训练数据来训练模型。最后，使用训练好的模型来预测未来的单维数据。

对于外汇小时级别预测，但需要滑动预测多步，那种设计好些

对于需要滑动预测多步的外汇小时级别预测任务，一般来说，使用单维设计的单步预测模型比较合适。这是因为单步预测模型一般具有较高的预测精度和较快的训练和预测速度，可以很好地应对需要滑动预测多步的任务。

具体来说，我们可以使用滑动窗口的方法来进行多步预测。首先，将历史数据序列中的一段时间窗口作为一个整体输入到模型中，得到模型的输出。然后，将模型输出的最后一个值作为下一个时间步长的预测结果，将这个预测结果加入到历史数据序列中，再进行下一个时间步长的预测。通过这种方式，我们可以实现多步预测，并且不需要进行滑动特征值计算。

需要注意的是，使用单维设计的单步预测模型进行多步预测时，需要注意模型的稳定性和泛化能力。特别是在外汇预测等领域，市场变化非常复杂，需要考虑多种因素，因此，需要使用一些特殊的技术来提高模型的稳定性和泛化能力，例如使用滑动窗口交叉验证、加入外部数据等。