В соревновании вам нужно будет спрогнозировать 100 следующих значений временных рядов. В качестве метрики в соревновании используется Mean Absolute Scaled Error.
https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_scaled_error, раздел "Non-seasonal time series".
Так как прогнозы вы сдаете в систему одним столбиком (как будто это задача регрессии), метрика будет вычисляться следующим образом:

\[ \text{MASE} = \frac1n \sum_{i=1}^{n} w_i | y_i - \hat{y_i} | ,\]
\[ \frac{1}{w_i} = \frac{1}{w_{kl}} = \frac{1}{T-1}  \sum_{t=2}^{T} | y_{kl}(t) - y_{kl}(t-1) |, k=0,...,169, l=0,1,2   \]

То есть, у каждого ряда свой вес. У каждой строчки вес ее ряда.
Здесь y(i) - реальное значение ряда в i-ый момент времени, T - количество временных отметок в обучающей выборке.

Смысл таких весов в том, чтобы нормировать ошибку на тесте на среднюю ошибку наивного прогноза "завтра будет как сегодня", посчитанную на обучении по каждому ряду.