Can't get the same result as claimed result in paper.

[ToughStyle]

The directional accuracy claimed in paper is 62.39%, but here I got only less than 52% with your code. All settings are original, any suggestions?

~/Stockformer-Swing$ Stockformer_train.py --config config/STOCKV4.conf 
loading data....
target value shape: (624, 342)
extra value shape: (624, 342, 159)
loading end....
constructing model begin....
constructing model end....
training begin....
/home/qt/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/optim/lr_scheduler.py:28: UserWarning: The verbose parameter is deprecated. Please use get_last_lr() to access the learning rate.
  warnings.warn("The verbose parameter is deprecated. Please use get_last_lr() "
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.07it/s]
epoch 1, lr 0.001000, loss 0.0983, time 15.2 sec████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  5.57it/s]
step 1, mae: 0.0253, rmse: 0.0328, mape: -0.6731, accuracy: 0.4577
step 2, mae: 0.0215, rmse: 0.0285, mape: -0.6694, accuracy: 0.4948
average, mae: 0.0234, rmse: 0.0307, mape: -0.6712, accuracy: 0.4763
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.56it/s]
epoch 2, lr 0.001000, loss 0.0344, time 14.1 sec████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.02it/s]
step 1, mae: 0.0278, rmse: 0.0348, mape: -1.0177, accuracy: 0.4952
step 2, mae: 0.0193, rmse: 0.0266, mape: -0.6923, accuracy: 0.5062
average, mae: 0.0236, rmse: 0.0310, mape: -0.8550, accuracy: 0.5007
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.55it/s]
epoch 3, lr 0.001000, loss 0.0252, time 14.1 sec████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.03it/s]
step 1, mae: 0.0178, rmse: 0.0252, mape: -0.2910, accuracy: 0.5038
step 2, mae: 0.0271, rmse: 0.0340, mape: 0.8748, accuracy: 0.4900
average, mae: 0.0225, rmse: 0.0299, mape: 0.2919, accuracy: 0.4969
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.52it/s]
epoch 4, lr 0.001000, loss 0.0245, time 14.2 sec████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.90it/s]
step 1, mae: 0.0212, rmse: 0.0286, mape: 0.7353, accuracy: 0.4895
step 2, mae: 0.0202, rmse: 0.0277, mape: 0.7245, accuracy: 0.4873
average, mae: 0.0207, rmse: 0.0281, mape: 0.7299, accuracy: 0.4884
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 5, lr 0.001000, loss 0.0230, time 14.3 sec████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0278, rmse: 0.0346, mape: -1.0010, accuracy: 0.4952
step 2, mae: 0.0175, rmse: 0.0249, mape: -0.0654, accuracy: 0.4859
average, mae: 0.0227, rmse: 0.0301, mape: -0.5332, accuracy: 0.4905
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 6, lr 0.001000, loss 0.0229, time 14.3 sec████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.88it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0258, mape: -0.0521, accuracy: 0.4799
step 2, mae: 0.0207, rmse: 0.0281, mape: 0.7736, accuracy: 0.4935
average, mae: 0.0196, rmse: 0.0270, mape: 0.3608, accuracy: 0.4867
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 7, lr 0.001000, loss 0.0243, time 14.3 sec████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  7.00it/s]
step 1, mae: 0.0233, rmse: 0.0309, mape: -0.8633, accuracy: 0.4860
step 2, mae: 0.0191, rmse: 0.0263, mape: -0.6824, accuracy: 0.4935
average, mae: 0.0212, rmse: 0.0287, mape: -0.7728, accuracy: 0.4898
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.53it/s]
epoch 8, lr 0.001000, loss 0.0219, time 14.2 sec████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.04it/s]
step 1, mae: 0.0190, rmse: 0.0263, mape: -0.5766, accuracy: 0.4603
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0257, mape: 0.5782, accuracy: 0.4722
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0260, mape: 0.0008, accuracy: 0.4663
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.57it/s]
epoch 9, lr 0.001000, loss 0.0195, time 14.1 sec████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.06it/s]
step 1, mae: 0.0195, rmse: 0.0270, mape: 0.6659, accuracy: 0.4820
step 2, mae: 0.0179, rmse: 0.0254, mape: 0.4792, accuracy: 0.4664
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0262, mape: 0.5726, accuracy: 0.4742
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.58it/s]
epoch 10, lr 0.001000, loss 0.0203, time 14.1 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.06it/s]
step 1, mae: 0.0246, rmse: 0.0317, mape: -0.9456, accuracy: 0.4952
step 2, mae: 0.0319, rmse: 0.0382, mape: -1.0217, accuracy: 0.4948
average, mae: 0.0283, rmse: 0.0351, mape: -0.9836, accuracy: 0.4950
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.57it/s]
epoch 11, lr 0.001000, loss 0.0205, time 14.1 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.09it/s]
step 1, mae: 0.0253, rmse: 0.0323, mape: 0.8666, accuracy: 0.4897
step 2, mae: 0.0174, rmse: 0.0248, mape: -0.2731, accuracy: 0.4929
average, mae: 0.0213, rmse: 0.0288, mape: 0.2967, accuracy: 0.4913
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.58it/s]
epoch 12, lr 0.001000, loss 0.0187, time 14.1 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.04it/s]
step 1, mae: 0.0190, rmse: 0.0263, mape: -0.4289, accuracy: 0.4844
step 2, mae: 0.0175, rmse: 0.0248, mape: -0.1852, accuracy: 0.4764
average, mae: 0.0182, rmse: 0.0255, mape: -0.3070, accuracy: 0.4804
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.58it/s]
epoch 13, lr 0.001000, loss 0.0205, time 14.1 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.10it/s]
step 1, mae: 0.0205, rmse: 0.0277, mape: -0.7836, accuracy: 0.4949
step 2, mae: 0.0181, rmse: 0.0254, mape: -0.4215, accuracy: 0.4973
average, mae: 0.0193, rmse: 0.0266, mape: -0.6025, accuracy: 0.4961
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.60it/s]
epoch 14, lr 0.001000, loss 0.0183, time 14.0 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.10it/s]
step 1, mae: 0.0194, rmse: 0.0268, mape: 0.6024, accuracy: 0.4766
step 2, mae: 0.0176, rmse: 0.0250, mape: -0.0283, accuracy: 0.4695
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0259, mape: 0.2870, accuracy: 0.4730
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.61it/s]
epoch 15, lr 0.001000, loss 0.0178, time 14.0 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.09it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: 0.2917, accuracy: 0.4994
step 2, mae: 0.0175, rmse: 0.0249, mape: -0.0906, accuracy: 0.4888
average, mae: 0.0180, rmse: 0.0254, mape: 0.1006, accuracy: 0.4941
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.59it/s]
epoch 16, lr 0.001000, loss 0.0188, time 14.0 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.05it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0261, mape: 0.2664, accuracy: 0.4830
step 2, mae: 0.0175, rmse: 0.0250, mape: -0.0747, accuracy: 0.4895
average, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: 0.0958, accuracy: 0.4863
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.57it/s]
epoch 17, lr 0.001000, loss 0.0176, time 14.1 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.01it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0257, mape: 0.2194, accuracy: 0.4785
step 2, mae: 0.0176, rmse: 0.0250, mape: 0.2613, accuracy: 0.4489
average, mae: 0.0179, rmse: 0.0253, mape: 0.2404, accuracy: 0.4637
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.58it/s]
epoch 18, lr 0.001000, loss 0.0175, time 14.1 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  7.07it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0261, mape: 0.2984, accuracy: 0.4690
step 2, mae: 0.0196, rmse: 0.0271, mape: -0.6973, accuracy: 0.5122
average, mae: 0.0191, rmse: 0.0266, mape: -0.1995, accuracy: 0.4906
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.52it/s]
epoch 19, lr 0.001000, loss 0.0183, time 14.2 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.98it/s]
step 1, mae: 0.0220, rmse: 0.0294, mape: 0.7328, accuracy: 0.4858
step 2, mae: 0.0190, rmse: 0.0264, mape: -0.4939, accuracy: 0.4956
average, mae: 0.0205, rmse: 0.0279, mape: 0.1194, accuracy: 0.4907
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.49it/s]
epoch 20, lr 0.001000, loss 0.0176, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.90it/s]
step 1, mae: 0.0179, rmse: 0.0255, mape: 0.0113, accuracy: 0.4987
step 2, mae: 0.0213, rmse: 0.0287, mape: -0.8136, accuracy: 0.4995
average, mae: 0.0196, rmse: 0.0271, mape: -0.4011, accuracy: 0.4991
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 21, lr 0.001000, loss 0.0172, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0175, rmse: 0.0250, mape: 0.2354, accuracy: 0.4923
step 2, mae: 0.0197, rmse: 0.0270, mape: 0.6353, accuracy: 0.4773
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0261, mape: 0.4354, accuracy: 0.4848
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.45it/s]
epoch 22, lr 0.001000, loss 0.0172, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.92it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0258, mape: 0.0910, accuracy: 0.5118
step 2, mae: 0.0182, rmse: 0.0256, mape: -0.3524, accuracy: 0.5181
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0257, mape: -0.1307, accuracy: 0.5150
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 23, lr 0.001000, loss 0.0170, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.91it/s]
step 1, mae: 0.0188, rmse: 0.0263, mape: 0.3735, accuracy: 0.4604
step 2, mae: 0.0180, rmse: 0.0255, mape: -0.2776, accuracy: 0.5169
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: 0.0479, accuracy: 0.4887
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 24, lr 0.001000, loss 0.0173, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0213, rmse: 0.0288, mape: 0.5553, accuracy: 0.4650
step 2, mae: 0.0179, rmse: 0.0253, mape: -0.1115, accuracy: 0.4896
average, mae: 0.0196, rmse: 0.0271, mape: 0.2219, accuracy: 0.4773
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.45it/s]
epoch 25, lr 0.001000, loss 0.0168, time 14.4 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: 0.2916, accuracy: 0.4874
step 2, mae: 0.0200, rmse: 0.0274, mape: -0.6239, accuracy: 0.4904
average, mae: 0.0190, rmse: 0.0265, mape: -0.1661, accuracy: 0.4889
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 26, lr 0.001000, loss 0.0166, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.3167, accuracy: 0.4948
step 2, mae: 0.0179, rmse: 0.0254, mape: -0.1324, accuracy: 0.5026
average, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: -0.2246, accuracy: 0.4987
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 27, lr 0.001000, loss 0.0166, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0188, rmse: 0.0264, mape: 0.0188, accuracy: 0.4803
step 2, mae: 0.0179, rmse: 0.0255, mape: -0.1292, accuracy: 0.5010
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0552, accuracy: 0.4907
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 28, lr 0.001000, loss 0.0163, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0188, rmse: 0.0262, mape: 0.2701, accuracy: 0.4593
step 2, mae: 0.0200, rmse: 0.0273, mape: 0.5530, accuracy: 0.4533
average, mae: 0.0194, rmse: 0.0268, mape: 0.4116, accuracy: 0.4563
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 29, lr 0.001000, loss 0.0167, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.0458, accuracy: 0.4955
step 2, mae: 0.0180, rmse: 0.0255, mape: 0.1550, accuracy: 0.4864
average, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: 0.0546, accuracy: 0.4910
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 30, lr 0.001000, loss 0.0163, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0194, rmse: 0.0268, mape: 0.5196, accuracy: 0.4692
step 2, mae: 0.0177, rmse: 0.0252, mape: -0.0434, accuracy: 0.4734
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0260, mape: 0.2381, accuracy: 0.4713
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 31, lr 0.001000, loss 0.0166, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.92it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.1175, accuracy: 0.4818
step 2, mae: 0.0179, rmse: 0.0254, mape: -0.3053, accuracy: 0.4989
average, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: -0.2114, accuracy: 0.4904
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 32, lr 0.001000, loss 0.0164, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0258, mape: -0.2125, accuracy: 0.5103
step 2, mae: 0.0180, rmse: 0.0255, mape: 0.1270, accuracy: 0.4823
average, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.0427, accuracy: 0.4963
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.44it/s]
epoch 33, lr 0.001000, loss 0.0167, time 14.4 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.88it/s]
step 1, mae: 0.0186, rmse: 0.0261, mape: 0.1440, accuracy: 0.4684
step 2, mae: 0.0191, rmse: 0.0267, mape: -0.3861, accuracy: 0.5255
average, mae: 0.0189, rmse: 0.0264, mape: -0.1211, accuracy: 0.4970
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 34, lr 0.001000, loss 0.0166, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0193, rmse: 0.0268, mape: 0.5541, accuracy: 0.4764
step 2, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.2685, accuracy: 0.4981
average, mae: 0.0188, rmse: 0.0263, mape: 0.1428, accuracy: 0.4872
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 35, lr 0.001000, loss 0.0166, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0202, rmse: 0.0277, mape: 0.7209, accuracy: 0.4947
step 2, mae: 0.0177, rmse: 0.0251, mape: 0.0739, accuracy: 0.5097
average, mae: 0.0190, rmse: 0.0264, mape: 0.3974, accuracy: 0.5022
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 36, lr 0.001000, loss 0.0163, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.97it/s]
step 1, mae: 0.0179, rmse: 0.0253, mape: -0.3416, accuracy: 0.4999
step 2, mae: 0.0181, rmse: 0.0255, mape: 0.3027, accuracy: 0.4668
average, mae: 0.0180, rmse: 0.0254, mape: -0.0194, accuracy: 0.4833
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 37, lr 0.001000, loss 0.0160, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: 0.3793, accuracy: 0.4790
step 2, mae: 0.0177, rmse: 0.0252, mape: 0.2291, accuracy: 0.4921
average, mae: 0.0179, rmse: 0.0254, mape: 0.3042, accuracy: 0.4855
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 38, lr 0.001000, loss 0.0160, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0178, rmse: 0.0253, mape: 0.2462, accuracy: 0.4875
step 2, mae: 0.0178, rmse: 0.0252, mape: 0.1243, accuracy: 0.4830
average, mae: 0.0178, rmse: 0.0253, mape: 0.1852, accuracy: 0.4853
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 39, lr 0.001000, loss 0.0161, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.2169, accuracy: 0.4961
step 2, mae: 0.0195, rmse: 0.0270, mape: -0.5901, accuracy: 0.4976
average, mae: 0.0188, rmse: 0.0263, mape: -0.4035, accuracy: 0.4969
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 40, lr 0.001000, loss 0.0159, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0190, rmse: 0.0263, mape: -0.5719, accuracy: 0.4909
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0258, mape: 0.2359, accuracy: 0.4904
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0261, mape: -0.1680, accuracy: 0.4906
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 41, lr 0.001000, loss 0.0159, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0259, mape: -0.4072, accuracy: 0.5107
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.2638, accuracy: 0.5002
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0258, mape: -0.3355, accuracy: 0.5054
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 42, lr 0.001000, loss 0.0157, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0188, rmse: 0.0262, mape: -0.1388, accuracy: 0.4929
step 2, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: 0.1022, accuracy: 0.4753
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0261, mape: -0.0183, accuracy: 0.4841
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 43, lr 0.001000, loss 0.0158, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: 0.1742, accuracy: 0.4745
step 2, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: -0.2783, accuracy: 0.4993
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.0520, accuracy: 0.4869
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 44, lr 0.001000, loss 0.0160, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0180, rmse: 0.0255, mape: -0.2744, accuracy: 0.5035
step 2, mae: 0.0180, rmse: 0.0254, mape: -0.2979, accuracy: 0.4991
average, mae: 0.0180, rmse: 0.0255, mape: -0.2861, accuracy: 0.5013
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 45, lr 0.001000, loss 0.0155, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0181, rmse: 0.0257, mape: -0.1039, accuracy: 0.4950
step 2, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: 0.0010, accuracy: 0.4873
average, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.0514, accuracy: 0.4912
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.50it/s]
epoch 46, lr 0.001000, loss 0.0155, time 14.2 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.92it/s]
step 1, mae: 0.0195, rmse: 0.0269, mape: 0.4344, accuracy: 0.4774
step 2, mae: 0.0189, rmse: 0.0264, mape: -0.0213, accuracy: 0.4771
average, mae: 0.0192, rmse: 0.0267, mape: 0.2066, accuracy: 0.4773
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.49it/s]
epoch 47, lr 0.001000, loss 0.0155, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0176, rmse: 0.0251, mape: -0.0935, accuracy: 0.4964
step 2, mae: 0.0178, rmse: 0.0253, mape: -0.0723, accuracy: 0.5057
average, mae: 0.0177, rmse: 0.0252, mape: -0.0829, accuracy: 0.5011
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 48, lr 0.001000, loss 0.0154, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0191, rmse: 0.0265, mape: -0.5928, accuracy: 0.4962
step 2, mae: 0.0176, rmse: 0.0251, mape: 0.0783, accuracy: 0.5021
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.2572, accuracy: 0.4991
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 49, lr 0.001000, loss 0.0153, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0192, rmse: 0.0265, mape: 0.5200, accuracy: 0.4900
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.2174, accuracy: 0.5025
average, mae: 0.0188, rmse: 0.0262, mape: 0.1513, accuracy: 0.4963
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 50, lr 0.001000, loss 0.0154, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: 0.0470, accuracy: 0.5074
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0729, accuracy: 0.4858
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: -0.0129, accuracy: 0.4966
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 51, lr 0.001000, loss 0.0149, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0186, rmse: 0.0261, mape: -0.0950, accuracy: 0.5007
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.1309, accuracy: 0.4965
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: -0.1130, accuracy: 0.4986
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 52, lr 0.001000, loss 0.0148, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.89it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: 0.0037, accuracy: 0.5083
step 2, mae: 0.0188, rmse: 0.0263, mape: 0.0558, accuracy: 0.4853
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0262, mape: 0.0297, accuracy: 0.4968
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 53, lr 0.001000, loss 0.0147, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: 0.0508, accuracy: 0.4970
step 2, mae: 0.0189, rmse: 0.0265, mape: -0.1575, accuracy: 0.4966
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0261, mape: -0.0534, accuracy: 0.4968
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 54, lr 0.001000, loss 0.0145, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0263, mape: -0.0339, accuracy: 0.4938
step 2, mae: 0.0180, rmse: 0.0255, mape: 0.0868, accuracy: 0.4742
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: 0.0265, accuracy: 0.4840
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 55, lr 0.001000, loss 0.0147, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0263, mape: -0.1564, accuracy: 0.5083
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0257, mape: -0.0500, accuracy: 0.5098
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: -0.1032, accuracy: 0.5091
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 56, lr 0.001000, loss 0.0146, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: 0.1570, accuracy: 0.5005
step 2, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: -0.3077, accuracy: 0.5019
average, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.0753, accuracy: 0.5012
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 57, lr 0.001000, loss 0.0145, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.92it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0263, mape: -0.1501, accuracy: 0.4974
step 2, mae: 0.0188, rmse: 0.0262, mape: 0.0682, accuracy: 0.4852
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0262, mape: -0.0410, accuracy: 0.4913
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 58, lr 0.001000, loss 0.0148, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0182, rmse: 0.0258, mape: -0.1581, accuracy: 0.5042
step 2, mae: 0.0193, rmse: 0.0267, mape: 0.1800, accuracy: 0.4920
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0262, mape: 0.0109, accuracy: 0.4981
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 59, lr 0.001000, loss 0.0143, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: -0.0111, accuracy: 0.4977
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: 0.0915, accuracy: 0.4851
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: 0.0402, accuracy: 0.4914
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 60, lr 0.001000, loss 0.0145, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0175, rmse: 0.0250, mape: -0.0942, accuracy: 0.5076
step 2, mae: 0.0182, rmse: 0.0256, mape: 0.3237, accuracy: 0.4820
average, mae: 0.0179, rmse: 0.0253, mape: 0.1148, accuracy: 0.4948
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 61, lr 0.001000, loss 0.0146, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0181, rmse: 0.0255, mape: 0.0057, accuracy: 0.5014
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0258, mape: -0.1698, accuracy: 0.4993
average, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.0820, accuracy: 0.5003
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 62, lr 0.001000, loss 0.0143, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.1124, accuracy: 0.4991
step 2, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.0272, accuracy: 0.4815
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.0698, accuracy: 0.4903
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 63, lr 0.001000, loss 0.0141, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.89it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.1160, accuracy: 0.5146
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0901, accuracy: 0.4963
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.1031, accuracy: 0.5055
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 64, lr 0.001000, loss 0.0140, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.1343, accuracy: 0.5142
step 2, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: 0.0631, accuracy: 0.4836
average, mae: 0.0182, rmse: 0.0258, mape: -0.0356, accuracy: 0.4989
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 65, lr 0.001000, loss 0.0139, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0261, mape: -0.0518, accuracy: 0.5184
step 2, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: 0.1638, accuracy: 0.4934
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: 0.0560, accuracy: 0.5059
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 66, lr 0.001000, loss 0.0138, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.1711, accuracy: 0.5012
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.2278, accuracy: 0.5095
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.1994, accuracy: 0.5053
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 67, lr 0.001000, loss 0.0138, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0182, rmse: 0.0258, mape: -0.0113, accuracy: 0.5107
step 2, mae: 0.0180, rmse: 0.0255, mape: -0.0521, accuracy: 0.4944
average, mae: 0.0181, rmse: 0.0256, mape: -0.0317, accuracy: 0.5025
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 68, lr 0.001000, loss 0.0140, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0263, mape: -0.1478, accuracy: 0.5060
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: 0.0071, accuracy: 0.4932
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: -0.0703, accuracy: 0.4996
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 69, lr 0.000100, loss 0.0136, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.0686, accuracy: 0.5058
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.0351, accuracy: 0.4898
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.0518, accuracy: 0.4978
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 70, lr 0.000100, loss 0.0135, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.0646, accuracy: 0.5057
step 2, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.0332, accuracy: 0.4928
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.0489, accuracy: 0.4993
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 71, lr 0.000100, loss 0.0134, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.0178, accuracy: 0.5057
step 2, mae: 0.0182, rmse: 0.0258, mape: -0.0381, accuracy: 0.4920
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.0280, accuracy: 0.4989
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 72, lr 0.000100, loss 0.0134, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0260, mape: -0.0269, accuracy: 0.5027
step 2, mae: 0.0182, rmse: 0.0257, mape: -0.0154, accuracy: 0.4920
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.0212, accuracy: 0.4974
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 73, lr 0.000100, loss 0.0133, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0479, accuracy: 0.5047
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.0513, accuracy: 0.4930
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.0496, accuracy: 0.4989
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.45it/s]
epoch 74, lr 0.000100, loss 0.0133, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.85it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0152, accuracy: 0.5046
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.0404, accuracy: 0.4915
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0278, accuracy: 0.4981
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.44it/s]
epoch 75, lr 0.000100, loss 0.0133, time 14.4 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: -0.0553, accuracy: 0.5050
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.0601, accuracy: 0.4946
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0577, accuracy: 0.4998
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 76, lr 0.000100, loss 0.0132, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0260, mape: -0.0362, accuracy: 0.5042
step 2, mae: 0.0183, rmse: 0.0258, mape: -0.0617, accuracy: 0.4936
average, mae: 0.0183, rmse: 0.0259, mape: -0.0490, accuracy: 0.4989
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 77, lr 0.000100, loss 0.0132, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: -0.0502, accuracy: 0.5060
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0530, accuracy: 0.4911
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: -0.0516, accuracy: 0.4985
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 78, lr 0.000100, loss 0.0132, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0260, mape: -0.0683, accuracy: 0.5041
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0794, accuracy: 0.4941
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0739, accuracy: 0.4991
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 79, lr 0.000100, loss 0.0132, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: -0.0597, accuracy: 0.5032
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0487, accuracy: 0.4910
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0260, mape: -0.0542, accuracy: 0.4971
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 80, lr 0.000100, loss 0.0132, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.92it/s]
step 1, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0115, accuracy: 0.5041
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0560, accuracy: 0.4922
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: -0.0338, accuracy: 0.4981
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 81, lr 0.000100, loss 0.0131, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0600, accuracy: 0.5024
step 2, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: -0.0141, accuracy: 0.4896
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: -0.0371, accuracy: 0.4960
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 82, lr 0.000100, loss 0.0131, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.97it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0262, mape: -0.0697, accuracy: 0.5023
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0259, mape: -0.0636, accuracy: 0.4924
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0260, mape: -0.0667, accuracy: 0.4973
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 83, lr 0.000100, loss 0.0131, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0263, mape: -0.0453, accuracy: 0.5022
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0261, mape: -0.0724, accuracy: 0.4902
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0588, accuracy: 0.4962
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 84, lr 0.000100, loss 0.0131, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0185, rmse: 0.0262, mape: -0.0306, accuracy: 0.5043
step 2, mae: 0.0185, rmse: 0.0260, mape: -0.0409, accuracy: 0.4915
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: -0.0358, accuracy: 0.4979
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.48it/s]
epoch 85, lr 0.000100, loss 0.0130, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0228, accuracy: 0.5039
step 2, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: -0.0555, accuracy: 0.4929
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0262, mape: -0.0392, accuracy: 0.4984
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 86, lr 0.000100, loss 0.0130, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0184, rmse: 0.0260, mape: 0.0036, accuracy: 0.5029
step 2, mae: 0.0184, rmse: 0.0260, mape: -0.0653, accuracy: 0.4934
average, mae: 0.0184, rmse: 0.0260, mape: -0.0309, accuracy: 0.4982
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.47it/s]
epoch 87, lr 0.000100, loss 0.0130, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.97it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0589, accuracy: 0.5045
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0529, accuracy: 0.4922
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0559, accuracy: 0.4983
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.52it/s]
epoch 88, lr 0.000100, loss 0.0129, time 14.2 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:13<00:00,  6.96it/s]
step 1, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0203, accuracy: 0.5008
step 2, mae: 0.0185, rmse: 0.0261, mape: -0.0783, accuracy: 0.4918
average, mae: 0.0185, rmse: 0.0262, mape: -0.0493, accuracy: 0.4963
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.44it/s]
epoch 89, lr 0.000100, loss 0.0129, time 14.4 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.90it/s]
step 1, mae: 0.0186, rmse: 0.0264, mape: -0.0626, accuracy: 0.5015
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0425, accuracy: 0.4914
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0526, accuracy: 0.4964
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 90, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.92it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0473, accuracy: 0.5013
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0537, accuracy: 0.4912
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0505, accuracy: 0.4963
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 91, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.91it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0533, accuracy: 0.5014
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0636, accuracy: 0.4917
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0585, accuracy: 0.4966
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 92, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.92it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0433, accuracy: 0.5012
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0570, accuracy: 0.4914
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0502, accuracy: 0.4963
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.45it/s]
epoch 93, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.4 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.92it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0490, accuracy: 0.5019
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0634, accuracy: 0.4923
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0562, accuracy: 0.4971
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 94, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0265, mape: -0.0461, accuracy: 0.5013
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0639, accuracy: 0.4920
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0550, accuracy: 0.4967
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.45it/s]
epoch 95, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0265, mape: -0.0536, accuracy: 0.5020
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0614, accuracy: 0.4918
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0575, accuracy: 0.4969
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.45it/s]
epoch 96, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0473, accuracy: 0.5022
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0612, accuracy: 0.4922
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0543, accuracy: 0.4972
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 97, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.93it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0265, mape: -0.0463, accuracy: 0.5017
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0637, accuracy: 0.4927
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0550, accuracy: 0.4972
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.45it/s]
epoch 98, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.95it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0532, accuracy: 0.5019
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0698, accuracy: 0.4932
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0615, accuracy: 0.4976
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 99, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0470, accuracy: 0.5019
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0658, accuracy: 0.4930
average, mae: 0.0187, rmse: 0.0264, mape: -0.0564, accuracy: 0.4974
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.46it/s]
epoch 100, lr 0.000010, loss 0.0128, time 14.3 sec██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 91/91 [00:14<00:00,  6.94it/s]
step 1, mae: 0.0187, rmse: 0.0265, mape: -0.0631, accuracy: 0.5021
step 2, mae: 0.0186, rmse: 0.0262, mape: -0.0633, accuracy: 0.4928
average, mae: 0.0186, rmse: 0.0263, mape: -0.0632, accuracy: 0.4974
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100/100 [24:21<00:00, 14.62s/it]
training end....
testing begin....
step 1, mae: 0.0149, rmse: 0.0209, mape: -0.0781, accuracy: 0.5110
step 2, mae: 0.0153, rmse: 0.0212, mape: -0.0592, accuracy: 0.4912
average, mae: 0.0151, rmse: 0.0211, mape: -0.0687, accuracy: 0.5011
已保存数据到 output/first_pred.csv
已保存数据到 output/second_pred.csv
已保存数据到 output/first_label.csv
已保存数据到 output/second_label.csv
testing end....

[Eric991005]

Hi,

Thank you for your feedback and for experimenting with our code. We acknowledge the issues you’ve encountered and appreciate your patience as we work through them.

During our initial development, the random seed was not set, and we have noticed some discrepancies due to different GPUs. We are currently conducting extensive experiments to adjust our model and enhance its precision. Moreover, the manuscript is under revision to address peer review comments and has not yet been published due to some details we are actively improving.

We have also taken into consideration the reviewers' suggestions regarding the effectiveness of traditional metrics like MAE, RMSE, MAPE, and accuracy in quantitative trading. We are in the process of adopting more relevant quantitative metrics such as Information Ratio (IR) and Information Coefficient (ICIR) for a more meaningful comparison of models. We plan to update our paper and code accordingly.

Please stay tuned for the updated version. We are committed to ensuring that our methodology is robust and our findings are reliable.

Best regards, Eric