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。

相关问题

下面是时序预测单步单维输出定义，如果改为单步多维输出， 需要修改模型定义吗 ： lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)

是的，如果需要改为单步多维输出，需要修改模型定义。目前这段代码是将 LSTM 的输出通过 BatchNormalization 和 Dense 层进行处理，最终输出一个单维的结果。如果需要输出多维结果，可以将最后一个 Dense 层的输出维度修改为需要的维度，例如：
lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) # trainY.shape[1] 为需要输出的维度

这样就可以输出多维结果了。同时需要注意，根据具体的需求，可能需要对损失函数和评估指标进行修改。

一般单步时序预测模型输出是多维的还是单维的，尤其对精度要求高的预测，如外汇小时级别预测

一般来说，单步时序预测模型的输出是单维的，因为单步预测模型的目标是预测未来一个时间步长的值，而非一段时间内的值。例如，如果我们需要预测一只股票的价格，我们可以使用一个单变量时间序列模型来预测未来一个小时的股票价格。在这种情况下，我们只需要预测一个值，因此模型的输出是单维的。
然而，如果我们需要预测未来多个时间步长的值，那么模型的输出可以是多维的。例如，如果我们需要预测未来24小时内的股票价格，那么我们可以使用一个多变量时间序列模型来预测未来24个小时的价格。在这种情况下，模型的输出是一个长度为24的向量，每个元素表示未来一个时间步长的股票价格。
对于外汇小时级别预测等需要高精度的预测任务，一般采用的是单维输出的单步预测模型，例如ARIMA、LSTM等模型。这是因为单维输出的模型具有较高的预测精度和较快的预测速度，可以很好地应对高精度预测任务。当然，如果需要预测多个时间步长的值，也可以使用多维输出的模型，但需要注意模型设计和数据处理等问题。