金融序列价格预测结果从走势图上是比较难以确定好坏的，如果确定一个标准，就可以不断地判断与改进机器学习的效果了。这里用了一个最初级的标准，即前一个值和预测值相比较，如果预测值优于前值，则说明学习是有效果的。作为一个初级判断标准，很实用。
获得预测值（包括样本内和样本外）后，从 isp（开始预测位置）计算两个结果。
# y为目标值 y_pred 为预测值
print("MAE y-1: \t{}".format(np.mean(np.abs(np.diff(y))[isp-1:] )))
print("MAE ada: \t{}".format(np.mean(np.abs(y_pred - y)[isp:])))
