я только что тестировал эту модель из сообщения kaggle. > эта модель предполагает прогноз на 1 день вперед на основе заданного набора последних акций. Как видите, после настройки нескольких параметров я получил на удивление хороший результат. 
среднеквадратичная ошибка составила 5,193. Так что в целом это выглядит хорошо для прогнозирования будущих запасов, верно? Что ж, это оказалось ужасно, когда я внимательно посмотрел на результаты.
как вы можете видеть, эта модель предсказывает последнее значение данных акций, которое является нашим текущим последним запасом.
поэтому я скорректировал прогнозы на один шаг назад .. 
так что сейчас вы можете ясно видеть, что модель предсказывает один шаг назад или последний выигрыш по акциям, а не будущие прогнозы по акциям.
Это мои тренировочные данные
# So for each element of training set, we have 30 previous training set elements
X_train = []
y_train = []
previous = 30
for i in range(previous,len(training_set_scaled)):
X_train.append(training_set_scaled[i-previous:i,0])
y_train.append(training_set_scaled[i,0])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
print(X_train[-1],y_train[-1])
Это моя модель
# The GRU architecture
regressorGRU = Sequential()
# First GRU layer with Dropout regularisation
regressorGRU.add(GRU(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1],1)))
regressorGRU.add(Dropout(0.2))
# Second GRU layer
regressorGRU.add(GRU(units=50, return_sequences=True))
regressorGRU.add(Dropout(0.2))
# Third GRU layer
regressorGRU.add(GRU(units=50, return_sequences=True))
regressorGRU.add(Dropout(0.2))
# Fourth GRU layer
regressorGRU.add(GRU(units=50))
regressorGRU.add(Dropout(0.2))
# The output layer
regressorGRU.add(Dense(units=1))
# Compiling the RNN
regressorGRU.compile(optimizer='adam',loss='mean_squared_error')
# Fitting to the training set
regressorGRU.fit(X_train,y_train,epochs=50,batch_size=32)
И здесь мой полный код, вы также можете запустить это код в google colab.
Итак, мой вопрос в том, в чем причина этого? что я делаю не так какие-либо предложения?
