针对你的股票涨跌预测场景，直接给结论：多对一LSTM是更合适的选择，原因如下：

首先明确你的任务本质：你是用一段连续的时间序列（24个5分钟数据点，共2小时）作为输入，最终要输出一个单一的分类结果——也就是输入序列最后一个时间点之后1小时的股价涨跌标签。这属于典型的「序列到单一输出」的分类任务，正好匹配多对一LSTM的设计目标。

我们来对比两种结构的适用场景：

• 多对一LSTM：输入是完整的时间序列，模型会提取整个序列的时序特征，最终输出一个单一值（分类标签或回归值）。常见的应用比如文本分类（输入一段文本，输出类别）、基于历史行为的用户偏好预测，完全贴合你用2小时历史数据预测单一涨跌结果的需求。你可以把LSTM的最后一个时间步的隐藏状态（或者对所有时间步的隐藏状态做池化），接入全连接层+激活函数（比如sigmoid用于二分类，softmax用于多分类）来输出最终的涨跌标签。
• 多对多LSTM：这类模型的输出是一个序列，适合需要逐点预测的场景——比如输入过去24个数据点，预测未来12个5分钟点（共1小时）的每个点的价格或涨跌状态。但你的需求并不是预测每一个5分钟的涨跌，而是预测这1小时整体的涨跌结果，所以多对多模型会做多余的计算，反而增加复杂度。

另外结合你的数据集来看：每个数据点带有对应未来涨跌的标签，但你训练时是用连续24个数据点组成的序列作为样本，对应的标签是这个序列最后一个点对应的未来1小时涨跌标签——这种样本结构和多对一模型的输入输出完全匹配，训练起来也更直接高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KOB