IS – in sample (оно же обучающая выборка), OOS — out of sample (оно же тестовая выборка). Ну или ближе к обычным алго – IS – там, где оптимизируешь стратегию, OOS – данные, которые стратегия ещё не видела.

Какое соотношение выборок лучше. Просто сейчас накапливаю некоторые данные (которые иным способом не получить), а любопытство оно же такое, что нельзя просто так взять и подождать 3 месяца и только тогда начать с данными работать, поэтому начал работать с данными чуть когда их было ещё совсем мало, потом продолжил когда их было просто мало, продолжил когда стало чуть побольше и т.д., сейчас уже вполне достаточно.

Из-за того, что несколько раз к данным подступался при разных объёмах этих самых данных, несколько выпятился наружу вопрос достаточности данных в целом и в частности вопрос соотношения IS/OOS в целом.

Когда данных совсем мало – без разницы как делить – не хватит ни чтобы обучить (терминология у меня ML’ная, но, по сути, без разницы, ML или классические алгоритмы) ни чтобы оценить.