假设我们使用Keras训练了一个模型，其准确率超过90%。
我们使用了过去的数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等），采用了80-20的训练/测试分割比例。
这里的问题是，我们使用了已经存在的数据来预测同样已经存在的数据。
我们如何使用这个模型来预测未来呢？
例如，使用训练好的模型来预测未来4小时内是红K线还是绿K线？
我知道我们可以使用model.save保存模型，然后加载模型，最后使用model.predict()，但问题在于model.predict()需要一些输入数据来进行预测。
我们能否在这里使用时间戳作为输入（显然我们没有未来的OHLCV数据）？

回答：

你的训练数据和输入数据应该保持相同的格式。

例如，如果你用前一天的开盘价、最高价等数据来训练模型以预测今天的数据，那么只需输入今天的数据来预测明天的数据即可。