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실험 ID: modelCreation/053
실험명: Period Detection Fix — FFT 스퓨리어스 period 필터링

목적:
- E052에서 Daily OWA 악화의 근본 원인 발견: FFT가 period=53,144,168 등을 감지
- autoAnalyzer._detectSeasonalPeriods()가 FFT 결과를 그대로 사용하여 잘못된 period 전달
- 3가지 수정 전략을 비교하여 최적안 도출
- 모든 M4 6개 그룹에서 regression 없이 Daily를 개선하는지 확인

가설:
1. basePeriod(7) 고정 전략이 가장 안전하고 Daily OWA를 0.996 → 0.85 이하로 개선
2. FFT 필터링(basePeriod 배수만 허용)도 유사한 효과
3. 다른 그룹(Yearly/Monthly/Quarterly 등)에서는 regression 없음

방법:
1. M4 6개 그룹 × 100개 시리즈 = 600개 시리즈
2. 4가지 전략 비교
   A) baseline — 현재 코드 (FFT period 그대로)
   B) basePeriod_only — 빈도 감지 기반 basePeriod만 사용
   C) fft_filtered — FFT 결과 중 basePeriod 배수만 허용
   D) fft_capped — FFT 결과를 basePeriod * 4 이하로 cap
3. 전체 forecast() 파이프라인으로 비교

결과 (실험 후 작성):
- M4 600개 시리즈(그룹당 100개) 전체 forecast() 파이프라인 비교

  OWA by Group (4 strategies)
                        Yearly  Quarterly  Monthly  Weekly   Daily   Hourly    AVG
    A_baseline          1.266    1.077     1.332    1.177    1.115   2.770    1.456
    B_basePeriod_only   1.102    0.583     1.082    0.968    0.736   2.578    1.175
    C_fft_filtered      1.102    0.598     1.133    1.015    0.973   2.591    1.235
    D_fft_capped        1.162    0.658     1.014    0.982    0.750   2.770    1.223

  Delta vs Baseline
    B_basePeriod_only  -0.164   -0.494    -0.250   -0.209   -0.380  -0.192   -0.282
    C_fft_filtered     -0.164   -0.479    -0.200   -0.163   -0.142  -0.179   -0.221
    D_fft_capped       -0.104   -0.419    -0.318   -0.196   -0.365  +0.000   -0.234

  핵심 발견
  1. basePeriod_only가 모든 6개 그룹에서 baseline보다 우수 (regression 0)
  2. AVG OWA 1.456 → 1.175 (19.3% 개선)
  3. Daily 1.115 → 0.736 (34% 개선) — basePeriod=7 사용 시
  4. Quarterly 1.077 → 0.583 (46% 개선) — 가장 극적
  5. FFT period 감지가 모든 빈도에서 성능을 악화시키고 있었음
  6. FFT가 감지하는 period (53, 144, 168 등)는 스퓨리어스 — 통계적 유의성 없음

결론:
- **채택** — Strategy B (basePeriod_only) 즉시 적용
- FFT period 감지는 모든 빈도에서 해로움 → 제거해야 함
- 빈도 기반 basePeriod (Daily=7, Monthly=12, Quarterly=4 등)가 최적
- 가설 1 확인: Daily OWA 1.115 → 0.736 (34% 개선)
- 가설 2 부분 확인: FFT 필터링도 개선하지만 basePeriod_only만큼은 아님
- 가설 3 확인+초과: 다른 그룹도 전부 개선 (regression 0)
- **근본 원인**: FFT가 작은 magnitude 차이로 긴 주기를 감지하면 DOT-Hybrid에 잘못된 period 전달
  → 8-way grid search가 엉뚱한 계절성 분해 → 예측 정확도 붕괴

실험일: 2026-03-05
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import sys
import io
import os
import time

import numpy as np
import pandas as pd

if __name__ == '__main__':
    if hasattr(sys.stdout, 'buffer'):
        sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

    DATA_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..', '..', '..', 'data', 'm4', 'm4', 'datasets')

    from vectrix.analyzer.autoAnalyzer import AutoAnalyzer, Frequency
    from vectrix import Vectrix

    origDetectPeriods = AutoAnalyzer._detectSeasonalPeriods

    def basePeriodOnly(self, values, freq, basePeriod):
        defaultPeriods = {
            Frequency.DAILY: [7],
            Frequency.WEEKLY: [52],
            Frequency.MONTHLY: [12],
            Frequency.QUARTERLY: [4],
            Frequency.YEARLY: [1],
            Frequency.HOURLY: [24],
        }
        return defaultPeriods.get(freq, [basePeriod])

    def fftFiltered(self, values, freq, basePeriod):
        periods = origDetectPeriods(self, values, freq, basePeriod)
        if basePeriod <= 1:
            return periods
        filtered = [p for p in periods if p % basePeriod == 0 or p == basePeriod]
        if not filtered:
            filtered = [basePeriod]
        return sorted(filtered)

    def fftCapped(self, values, freq, basePeriod):
        periods = origDetectPeriods(self, values, freq, basePeriod)
        if basePeriod <= 1:
            return periods
        maxPeriod = basePeriod * 4
        capped = [p for p in periods if p <= maxPeriod]
        if not capped:
            capped = [basePeriod]
        return sorted(capped)

    STRATEGIES = {
        'A_baseline': None,
        'B_basePeriod_only': basePeriodOnly,
        'C_fft_filtered': fftFiltered,
        'D_fft_capped': fftCapped,
    }

    GROUPS = {
        'Yearly':    {'period': 1,  'horizon': 6},
        'Quarterly': {'period': 4,  'horizon': 8},
        'Monthly':   {'period': 12, 'horizon': 18},
        'Weekly':    {'period': 52, 'horizon': 13},
        'Daily':     {'period': 7,  'horizon': 14},
        'Hourly':    {'period': 24, 'horizon': 48},
    }

    N_SERIES = 100

    M4_SMAPE = {
        'Yearly': 13.528, 'Quarterly': 9.733, 'Monthly': 12.126,
        'Weekly': 7.817, 'Daily': 3.045, 'Hourly': 9.328,
    }
    M4_MASE = {
        'Yearly': 2.980, 'Quarterly': 1.111, 'Monthly': 0.836,
        'Weekly': 2.108, 'Daily': 3.278, 'Hourly': 0.821,
    }

    def smape(actual, predicted):
        mask = ~(np.isnan(actual) | np.isnan(predicted))
        a, p = actual[mask], predicted[mask]
        if len(a) == 0:
            return np.nan
        denom = np.abs(a) + np.abs(p)
        denom = np.where(denom == 0, 1, denom)
        return np.mean(2 * np.abs(a - p) / denom) * 100

    def mase(actual, predicted, trainY, period):
        if period >= len(trainY):
            period = 1
        naiveDiffs = np.abs(trainY[period:] - trainY[:-period])
        scale = np.mean(naiveDiffs) if len(naiveDiffs) > 0 else 1.0
        if scale < 1e-10:
            scale = 1.0
        return np.mean(np.abs(actual - predicted)) / scale

    allResults = {s: {} for s in STRATEGIES}

    for groupName, gCfg in GROUPS.items():
        period = gCfg['period']
        horizon = gCfg['horizon']

        trainFile = os.path.join(DATA_DIR, f'{groupName}-train.csv')
        testFile = os.path.join(DATA_DIR, f'{groupName}-test.csv')
        if not os.path.exists(trainFile):
            print(f"[SKIP] {groupName}")
            continue

        trainDf = pd.read_csv(trainFile)
        testDf = pd.read_csv(testFile)
        nRows = min(N_SERIES, len(trainDf))

        print(f"\n=== {groupName} (basePeriod={period}, h={horizon}, n={nRows}) ===")

        for stratName, stratFn in STRATEGIES.items():
            if stratFn is not None:
                AutoAnalyzer._detectSeasonalPeriods = stratFn
            else:
                AutoAnalyzer._detectSeasonalPeriods = origDetectPeriods

            stratSmapes = []
            stratMases = []

            for rowIdx in range(nRows):
                trainY = trainDf.iloc[rowIdx, 1:].dropna().values.astype(float)
                testY = testDf.iloc[rowIdx, 1:].dropna().values[:horizon].astype(float)

                if len(trainY) < 20 or len(testY) < horizon:
                    continue

                try:
                    n = len(trainY)
                    dates = pd.date_range('2000-01-01', periods=n, freq='D')
                    df = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': trainY})

                    vx = Vectrix()
                    result = vx.forecast(df, dateCol='date', valueCol='value', steps=horizon)
                    pred = np.array(result.predictions[:horizon])
                    pred = np.clip(pred, -1e15, 1e15)
                    pred = np.where(np.isnan(pred), np.nanmean(trainY), pred)

                    s = smape(testY, pred)
                    m = mase(testY, pred, trainY, period)
                    stratSmapes.append(s)
                    stratMases.append(m)
                except Exception:
                    stratSmapes.append(np.nan)
                    stratMases.append(np.nan)

            avgS = np.nanmean(stratSmapes)
            avgM = np.nanmean(stratMases)
            owa = ((avgS / M4_SMAPE[groupName]) + (avgM / M4_MASE[groupName])) / 2
            allResults[stratName][groupName] = owa
            print(f"  {stratName:25s}: sMAPE={avgS:.3f}  MASE={avgM:.3f}  OWA={owa:.4f}")

    AutoAnalyzer._detectSeasonalPeriods = origDetectPeriods

    print("\n\n" + "=" * 70)
    print("SUMMARY — OWA by Group and Strategy")
    print("=" * 70)

    header = f"  {'Strategy':<25s}"
    for g in GROUPS:
        header += f" {g:>10s}"
    header += f" {'AVG':>10s}"
    print(header)
    print("  " + "-" * (25 + 11 * (len(GROUPS) + 1)))

    for stratName in STRATEGIES:
        row = f"  {stratName:<25s}"
        groupOwas = []
        for g in GROUPS:
            if g in allResults[stratName]:
                owa = allResults[stratName][g]
                row += f" {owa:10.4f}"
                groupOwas.append(owa)
            else:
                row += f" {'N/A':>10s}"
        if groupOwas:
            row += f" {np.mean(groupOwas):10.4f}"
        print(row)

    print("\n  Delta vs Baseline:")
    for stratName in list(STRATEGIES.keys())[1:]:
        row = f"  {stratName:<25s}"
        deltas = []
        for g in GROUPS:
            if g in allResults[stratName] and g in allResults['A_baseline']:
                delta = allResults[stratName][g] - allResults['A_baseline'][g]
                row += f" {delta:+10.4f}"
                deltas.append(delta)
            else:
                row += f" {'N/A':>10s}"
        if deltas:
            row += f" {np.mean(deltas):+10.4f}"
        print(row)

    print("\n\nDone.")
