Какие проблемы при бэктесте моделей временных рядов?

При бэктесте моделей временных рядов возникают следующие проблемы:

• Утечка данных (data leakage): использование будущих данных для обучения модели, что недопустимо для временных рядов, так как нарушается хронология.
• Нестабильность временных рядов: сезонность, тренды и структурные сдвиги могут влиять на качество модели и ее способность к обобщению.
• Выбор правильного окна обучения и тестирования: необходимо корректно разделять данные по времени, чтобы избежать пересечений и обеспечить честную оценку.
• Автокорреляция ошибок: ошибки модели могут быть зависимы во времени, что усложняет оценку качества.
• Изменение распределения данных (concept drift): поведение временного ряда может меняться со временем, и модель, обученная на старых данных, может плохо работать на новых.

Для корректного бэктеста часто используют методы скользящего окна (rolling window) или расширяющегося окна (expanding window), чтобы имитировать реальный процесс прогнозирования.