2对时间序列的基本怀疑

Question

假设，我必须预测股票市场的成本。我有以前的数据，我把它归纳成以下结构：

(Xt-3，Xt-2，Xt-1)-->(Xt=Yt)

现在，如果我使用LSTM模型，上述数据点的顺序应该保持不变，这意味着Day1、Day2和Day3应该是顺序顺序的。

我怀疑我会有这样的不同的争吵。我可以洗牌这些训练，同时保持秩序在每一行。例句:即使这3天是按顺序排列的，我能在7月3天之前把这3天保留3天吗？我假设每个模型都应该将每个数据行作为单独的训练样本，并根据梯度下降调整其权重，所以即使我们对行进行洗牌，顺序也不重要。我说的对吗？

第二个疑问:如果我已经训练了我的模型到5月8日，我需要预测明天(5月11日)，我的窗口长度是3为LSTM。

我是否应该预测5月9日和5月10日，然后使用5月8日、5月9日和5月10日的数值来预测第二天，还是应该使用5月9日和5月10日的实际值。但我不认为这是一种强迫。如果我把我的模型训练到5月8日，然后按顺序给出5月8日、5月9日和May10的数值，它应该给我一个预测对吧？

Answer 1

关于疑问1:

是的，如果你为训练而洗牌，那么每一行的顺序都会被保留下来。如果您对行进行洗牌，这很好，LSTM模型将把每一行作为一个单独的示例来考虑。

关于疑问2:

如果你在5月8日之前训练一个模型，你可以建立它，这样它就可以输出5月9日、5月10日、5月11日等的预测。你可以用5月9日和10日的实际值来评估预测，或者不管你认为其他什么是好的。