我正在尝试构建一个机器学习模型，使用昨天的 OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）来预测明天到后天的价格差异。

然而，我的模型（LSTM 和 DNN）给我的输出很差。我认为这是因为数据需要以某种方式、形状或形式重新格式化（即标准化、log-pct 更改等）

操纵输入的最佳方法是什么？我应该使用 sci-kit 'scaler' 还是任何其他方法来规范化数据？如果是这样，缩放器应该在什么范围内？

输出呢？如果我希望输出是线性的（连续的，非 softmax 值），我是否应该操纵输出数据以进行缩放，然后取消缩放预测输出以匹配原始标签？有关系吗？