✅ 方法一：固定比例按时间划分（推荐）
比如你有 N 条时间序列样本，按比例切分（例如 80% 训练，20% 测试）：
pythonCopyEdit# 假设 X 是 (num_samples, window_size, feature_dim)
num_samples = X_tensor.shape[0]
train_size = int(num_samples * 0.8)
X_train = X_tensor[:train_size]
y_train = y_tensor[:train_size]
X_test = X_tensor[train_size:]
y_test = y_tensor[train_size:]
✅ 保持了时间的因果性，训练集早于测试集。
✅ 方法二：滑动预测 + 留一法（适合在线预测）
每次训练一个滑动窗口，测试的是窗口后面的数据点（适合逐步更新模型）。
例如：
textCopyEdit训练用 X[:t]，测试 X[t]
然后滑动到 t+1，再训练 X[:t+1]，测试 X[t+1]
这个适合模拟真实交易环境，但对训练时间要求较高。
✅ 方法三：多步预测场景下使用验证集
如果你要做 多步预测（multi-step forecasting），可以考虑：
pythonCopyEdit- 训练集：前 70%
- 验证集：中间 10%
- 测试集：最后 20%
📊 可视化划分建议
举例说明（假设你有 500 个样本）：
pythonCopyEdit# 500 个 log return 样本
train: 0 ~ 399
test: 400 ~ 499
在时间序列预测（尤其是像股价预测这种任务）中，没有绝对最好的数据划分方法，取决于你的目标。以下是三种方法的适用场景和对比：
✅ 方法一：固定比例按时间划分（推荐作为 baseline）
| 特点 | 描述 |
|---|---|
| ✅ 简单可靠 | 训练集是历史，测试集是将来 |
| ✅ 可重复评估 | 一次训练、一次测试，适合构建 baseline |
| ❌ 不反映未来持续变化 | 适合数据稳定但不适合快速变化的市场 |
📌 适合：
- 快速搭建预测模型；
- 模拟“只看过去预测未来”；
- 用于第一次调试模型结构和学习过程。
✅ 方法二：滑动窗口 / 增量训练（模拟实时预测）
| 特点 | 描述 |
|---|---|
| ✅ 拟合真实应用 | 每预测一步，用历史更新模型； |
| ✅ 测试更稳健 | 每个时间点都能测试一次； |
| ❌ 训练成本高 | 要反复训练，时间消耗大； |
| ❌ 实现复杂 | 需要多次训练、模型缓存等机制； |
📌 适合：
- 实盘预测 / 在线学习；
- 构建滚动回测系统；
- 模拟策略运行。
✅ 方法三：训练-验证-测试三段法（用于调参）
| 特点 | 描述 |
|---|---|
| ✅ 支持调参 | 验证集可用于 early stopping 和超参选择； |
| ✅ 模拟部署 | 最终用测试集评估已选好模型； |
| ❌ 占用数据多 | 三段分割导致有效训练数据少； |
📌 适合：
- 需要调节超参数（如 Transformer 的层数、head 数）；
- 用验证集控制过拟合（early stopping）；
- 构建精细实验设计。
✅ 总结推荐：
| 你的目的 | 推荐方法 |
|---|---|
| 搭建原型 / baseline | ✅ 方法一：按时间比例划分 |
| 模拟实时预测 | ✅ 方法二：滑动窗口 |
| 需要调参 / 正式建模 | ✅ 方法三：三段法 |
💡建议：先用方法一开发 &调试模型，性能差不多时再尝试方法二模拟真实环境。