SARIMA (statsmodels) дает плохие прогнозы на тестовых данных: как улучшить модель?

Для временного ряда из Яндекс радар (https://radar.yandex.ru/search) я хочу построить модель SARIMA. Датасет выглядит следующим образом:

1. временной ряд не является стационарным
2. частота данных дневная
3. пропусков нет

параметры для модели нашел при помощи auto_arima из pmdarima. order = (1,1,1) seasonal_order = (2,0,1,7)

y_train = train_data['Views']
y_test = test_data['Views']

model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y_train, order = (1,1,1),seasonal_order = (2,0,1,7))
            model_fit = model.fit()
            forecast = model_fit.predict(start=0, end=len(y_train) + len(y_test))
            print(forecast)
            plot(forecast, y_train, y_test, name.upper())

Вопрос - правильно ли я построил модель, потому что график на тестовой части выглядит плохо.