В настоящее время я работаю над программой, которая будет использовать данные об акциях за предыдущие 4000 дней по конкретной акции и предсказывать результаты на следующие 90 дней.
Я решил сделать это с помощью RNN, которая использует слои LSTM для использования предыдущих 90 дней для прогнозирования производительности на следующий день (при обучении предыдущие 90 дней являются значениями x, а следующий день используется как значение y). Однако я бы хотел использовать предыдущие 90–180 дней для прогнозирования всех значений на следующие 90 дней. Однако я не уверен, как реализовать это в Keras, поскольку все примеры, которые я видел, предсказывают только следующий день, а затем они могут зацикливать это предсказание на 90-дневные x-значения следующего дня.
Есть ли способы просто использовать предыдущие 180 дней, чтобы предсказать следующие 90? Или LSTM ограничивается только предсказанием следующего дня?
