Как модель подглядывала в будущее на 3,5 часа: анатомия утечки данных во временных рядах

Классическая проблема временных рядов: модель отлично работает на истории, но сливает на реальных данных. В этом случае ошибка крылась в некорректном ресемплинге 4-часовых свечей — из-за него модель получала информацию из будущего с опережением в 3,5 часа.

Авторы детально разбирают математику позиционного теста, который позволяет выявить такую утечку, и делятся сниппетом для защиты от подобных ошибок. Статья — практическое руководство для всех, кто строит ML на временных рядах и хочет избежать невидимых проколов.