Зачем нужен «Freshness / Веса свежести» и как это работает при оценке

Когда индикатор опирается на исторические данные, часть наблюдений уже устарела — они отражают ситуацию, которая могла измениться. «Веса свежести» уменьшают вклад старых точек в итоговую оценку индикатора и, наоборот, подсвечивают свежую информацию.

Как это работает «на пальцах»

• Для каждой строки данных считается её возраст относительно даты расчёта (asOf) — в выбранных единицах (days / months / years).
• По возрасту строка попадает в одну из полос (0–X, X–Y, …) и получает вес (например 1.00, 0.70, 0.30).
• Чем старше данные — тем меньше вес (обычно).
• Итоговую оценку индикатора формирует модель с учётом этих весов: свежие данные влияют сильнее, старые — слабее.
• Последняя полоса может быть «до бесконечности»: её вес трактуется как w_older — минимальный или нулевой вклад очень давних данных.
• Если включить interpolate, веса плавно меняются внутри полос, без резких ступеней на границах.

Когда это особенно полезно

• Фундаментальные ряды (отчётность): старые кварталы/годы важны меньше свежих.
• Сигналы с «выдыханием»: событие или всплеск влияет недолго — вес естественно «тает».
• Серии с задержками обновления: чтобы не переоценивать длинный «хвост» (старые точки не должны забивать свежую картину).

Что выбрать в «Unit»

• days — высокочастотные/оперативные ряды (котировки, новости, события).
• months — квартальные/месячные метрики (доходы, EPS, макро).
• years — очень длинные структурные серии.

Хорошие паттерны настройки

• Ступени: 0–3м → 1.00; 3–12м → 0.75; 12–24м → 0.50; >24м → 0.10 — просто и надёжно.
• Длинный хвост: несколько первых полос с убывающими весами + небольшой w_older (например 0.10).
• Плавное затухание: включить interpolate, чтобы веса уменьшались линейно внутри полос.

Важно

• Веса не должны возрастать с возрастом: монотонно убывают или равны.
• Будущие даты дают возраст 0.
• При одной строке с to:null — вес константный на весь период.