背景描述

通过时间序列模型预测虚拟玩具价格的数据集。

• 目标：使用2020-01-01到2022-07-17的价格，预测未来30天的价格，
• 训练集： 根目录的8组csv，包含2020-01-01到2022-07-17的价格。
• 测试集：test/ 目录下同名文件为测试集（未来30天价格， 总共8组虚拟玩具的价格情况， 即每个csv包含30行数据）。
• 评测指标GLOBAL MAE： 自行使用不同模型进行 最高价 预测，在训练集上训练模型， 预测未来30天的最高价格 ， 并于 test/ 目录的真实值对比 ，分别计算8组mae 值并取均值，则得出了global mae。

GMAE情况

模型	global mae	备注
theta	287.2
arima	319.06	自回归差分移动平均模型
mlp	420	多层感知机
tcn	320	卷积网络
nbeats	440	全连接网络
单层lstm+fc	未知

数据说明及来源

来源于ccxt库，免责声明： 🐟我无关。 来源于ccxt库，免责声明： 🐟我无关。 来源于ccxt库，免责声明： 🐟我无关。

问题描述

适用于 单（多）变量进行多步预测的场景。