EnergiCast

Backtest

energicast.backtest.run_backtest umożliwia przeprowadzenie spójnego backtestu dla pipeline.

Przepływ działania

1. ForecastPipeline.fit wykonuje trening oraz walidację kroczącą i zapisuje wyniki w pipeline.validation_results_.
2. run_backtest odczytuje każdą próbkę walidacyjną, liczy metryki (multi_quantile_pinball, empirical_crps, energy_weighted_rmse) i agreguje wyniki do ramki.
3. Podsumowanie średnich metryk zapisywane jest w summary.json, a pełna tabela w metrics.csv.
4. Dla ostatniego okna każdej serii generowany jest wykres PNG (z wykorzystaniem Matplotlib).

Raporty

• BacktestResult.metrics – ramka z metrykami per okno i serię.
• BacktestResult.summary – średnie wartości metryk.
• BacktestResult.output_dir – katalog z plikami (metrics.csv, summary.json, reports/).

Tryb CLI

Polecenie python -m energicast.cli backtest oczekuje tych samych parametrów co train:

python -m energicast.cli backtest --config examples/pv_config.yaml --out runs/demo_backtest

Po zakończeniu runs/demo_backtest zawiera CSV, JSON oraz wykresy.

Wskazówki

• Upewnij się, że TrainingConfig.validation.method ustawiono na "rolling", aby backtest miał dostęp do danych.
• run_backtest wymaga co najmniej jednego okna walidacyjnego; w przeciwnym wypadku zgłosi wyjątek ValueError.

This site is open source. Improve this page.