keras input_shape 问题

x_train.shape为[12, 300, 10]，是12个月的、每个月300支股票的因子数据，每个股票10个因子
我的目的是要对这些数据进行训练，输出为收益率，然后是每次是训练一个月的数据的话，batch_size是不是应该设置为300？
以及input_shape 在第一个lstm层应该是多少？

model = Sequential()
model.add(LSTM(units = 256, input_shape = (x_train.shape[0],x_train.shape[1],x_train.shape[2]), return_sequences = True))
model.add(LSTM(units = 256))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer = "Adam", loss = "mse")
model.fit(x_train, y_train, epochs = 100)