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時系列の予測に関する問題

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前提・実現したいこと

深層学習(cnn)で外国為替の予測をしたいのですが、
x t+1 の予測を行いのですが、 x t に 近似した 予測が出力されるのですがどのようにしたら
この問題を解決することができますか?

発生している問題

イメージ説明
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該当のソースコード

inputs = layers.Input((20,1))

input_1 = inputs
input_2 = layers.MaxPool1D()(inputs)
input_3 = layers.MaxPool1D(4)(inputs)

def cusal_conv(inputs, ks):
  conv1 = Conv1D(8,ks,padding="same",activation="relu")(inputs)
  concat = layers.Concatenate()([inputs,conv1])
  conv2 = Conv1D(17,ks,padding="same",activation="relu")(concat)
  concat = layers.Concatenate()([concat,conv2])
  conv3 = Conv1D(26,ks,padding="same",activation="relu")(concat)
  concat = layers.Concatenate()([concat,conv3])

  a = inputs.shape[2]
  a = np.int(a)
  a += 51

  conv4 = Conv1D(a,1,padding="causal",activation="relu")(inputs)

  add = layers.Add()([concat,conv4])

  return concat 

net1 = cusal_conv(input_1,6)
net2 = cusal_conv(input_2,4)
net3 = cusal_conv(input_3,2)

net2 = layers.UpSampling1D()(net2)
net3 = layers.UpSampling1D(4)(net3)
concat = layers.Concatenate()([net1,net2,net3])

concat = cusal_conv(concat,3)

flatten = layers.Flatten()(concat)
outputs = layers.Dense(1)(flatten)

model = tf.keras.Model(inputs,outputs)

全処理になります。

f = "AUDUSDM_15.csv"

df = pd.read_csv(f)
price_name = "Close"
x = df[[price_name]]
y = df[[price_name]]


fit = preprocessing.MinMaxScaler().fit(y)
x = preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(x)
y = fit.transform(y)
# x = np.asanyarray(x)
# y = np.asanyarray(y)
num_nits = 20
s = 1
gen1 = tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator(x,y,num_nits,stride=1, batch_size=3000)
x = []
y = []
for i in range(len(gen1)):
  xx,yy = gen1[i]
  xx,yy = xx.tolist(),yy.tolist()
  x.extend(xx)
  y.extend(yy)

# del x[0]
# del y[-1]

x = np.asanyarray(x)
y = np.asanyarray(y)

xx = x[0:-130,]
yy = y[0:-130,]
train_x,test_x,train_y,test_y = train_test_split(xx,yy,test_size=0.2,  shuffle =True)

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