Perché gestire stagionalità multiple in serie temporali senza troppa ingegneria?

[Mason_J]

Ultimamente mi trovo a dover analizzare serie temporali con stagionalità multiple e non mi è chiaro come gestire le interazioni tra i diversi cicli. Ho provato un modello decompositivo classico, ma i residui sembrano ancora contenere pattern che non riesco a catturare bene. Mi chiedo se esista un approccio più robusto per modellare queste sovrapposizioni di cicli senza dover ricorrere a una feature engineering eccessiva. Forse il problema è che sto pensando alla stagionalità in modo troppo rigido.