Список проголосовавших за комментарий "По моему ситуация очень похожа на интерполяцию данных нейронной сетью. Только в Вашем случае все делается ручками...<br/> Так вот, при обучении нейронной сети на исторических данных с каждым следующим этапом обучения ошибка уменьшается, но существует общеизвестный порог обучения, за которым возникает так называемое «переобучение» нейронной сети. Это когда наша сеть все лучше интерполирует исторические данные, но в то же время все хуже — данные из той же выборки, но не участвующие в обучении...<br/> Поэтому, мне кажется, чтобы получить действительно объективный взгляд на «ценность» инструмента — нужно проверять его при подгонке на нескольких независимых выборках, не участвующих в обучении…"