在实际深度学习时序预测中，“数据量小/大”没有绝对标准，但有一些经验参考：

数据量小：

通常指样本数低于几千条（如<2000~3000），或者训练集天数少于1年（A股5分钟数据一天48条，1年约1万条）。 特征维度多时，样本数/特征数比值低于10~20，也算偏小。 小数据下，复杂模型（如一次性多步Seq2Seq）容易过拟合，递归单步预测更稳健。 数据量大：

样本数达到几万条以上（如>10000~20000），或训练集覆盖2年以上。 特征维度不多时，样本数/特征数比值高于50~100。 大数据下，一次性多步预测模型能学到更复杂的时序关系，效果更好。 预测步数（序列长度）：

短步预测：通常指预测未来1~6步（如5分钟K线预测30分钟内）。 长步预测：预测10步以上（如48步=1天），误差累积会很明显。 总结建议：

如果你只有几个月的数据（几千条以内），建议用递归单步预测。 如果你有1年以上的5分钟数据（上万条），可以放心用一次性多步预测。 预测步数越多（如48步），更推荐一次性多步预测，递归法误差会很快放大。 实际还需结合交叉验证和实验结果来最终选择。