您好，是的，存在，这种方法是使用均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）进行评估。

均方根误差是一种常用的误差度量方式，用于衡量预测值与实际值之间的差异。在评估排名预测模型的性能时，可以将每个期货品种的历史数据输入到模型中，得到相应的预测排名。然后，将预测排名与实际排名进行比较，计算出均方根误差的值。

均方根误差的计算公式如下：

RMSE = sqrt((1/N) * Σ[(y_i - y'_i)^2])

其中，N是样本数量，y_i是实际排名，y'_i是预测排名。

举一个简单的例子，假设有三个期货品种的历史数据，实际排名分别为1、2、3，而模型预测的排名分别为1、3、2。根据均方根误差的计算公式，可以得到样本数量N=3，y_1=1，y'_1=1，y_2=2，y'_2=3，y_3=3，y'_3=2。将这些值代入公式中，即可计算出均方根误差的值。

均方根误差的值越小，说明模型的预测性能越好。因此，可以通过比较不同模型的均方根误差值来选择性能最好的排名预测模型。

需要注意的是，均方根误差只是一种评估模型性能的方法，还有其他的评估指标和方法，如准确率、召回率、F1分数等。在选择评估方法时，需要根据具体的问题和数据特点进行选择。同时，还需要注意数据的预处理和特征工程等方面的工作，以提高模型的预测性能。

以上就是我的解答，希望对您有帮助，如果有不明白的问题，可以加我微信帮你解惑。