Welke problemen zijn er bij het backtesten van tijdreeksmodellen?

Bij het backtesten van tijdreeksmodellen ontstaan de volgende problemen:

• Data leakage (gegevenslek): het gebruik van toekomstige gegevens om het model te trainen, wat niet acceptabel is voor tijdreeksen omdat het de chronologie doorbreekt.
• Instabiliteit van tijdreeksen: seizoensinvloeden, trends en structurele verschuivingen kunnen de kwaliteit van het model en het vermogen tot generalisatie beïnvloeden.
• Het kiezen van het juiste trainings- en testvenster: het is noodzakelijk om de gegevens correct over de tijd te splitsen om overlappingen te voorkomen en een eerlijke beoordeling te garanderen.
• Autocorrelatie van fouten: fouten van het model kunnen afhankelijk zijn van de tijd, wat de beoordeling van de kwaliteit bemoeilijkt.
• Verandering in de gegevensverdeling (concept drift): het gedrag van de tijdreeks kan in de loop van de tijd veranderen, en een model getraind op oude gegevens kan slecht presteren op nieuwe gegevens.

Voor een correcte backtest worden vaak methoden zoals rollende vensters (rolling window) of uitbreidende vensters (expanding window) gebruikt om het echte voorspellingsproces te simuleren.