Look-Ahead-Bias
Was ist die Look-Ahead-Verzerrung?
Vorausschauende Verzerrungen treten auf, wenn Informationen oder Daten in einer Studie oder Simulation verwendet werden, die während des Analysezeitraums nicht bekannt oder verfügbar gewesen wären. Dies kann zu ungenauen Ergebnissen in der Studie oder Simulation führen. Noch wichtiger ist, dass eine Vorausschau die Simulationsergebnisse unbeabsichtigt näher an das gewünschte Ergebnis des Tests anpassen kann. Dies führt dazu, dass Ökonomen und Analysten zu viel Vertrauen in ihre Modelle und die Fähigkeit des Modells setzen, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und abzumildern. Anleger müssen sich auch der potenziellen Vorausschau bewusst sein, wenn sie bestimmte Handelsstrategien anhand von Daten aus der Vergangenheit bewerten.
Look-Ahead-Bias verstehen
Look-Ahead-Bias tritt häufig in Szenarien auf, in denen ein Investor oder ein anderer Fachmann im Nachhinein eine verpasste Gelegenheit betrachtet. Was diese Person nicht erkennt, ist, dass sie jetzt im Rückblick mehr weiß als zu dem Zeitpunkt, als sie die Entscheidung getroffen hat. Daher kann es unklug sein, ihre – oder andere – vergangene Leistung im Nachhinein zu streng zu beurteilen, insbesondere wenn wichtige Informationen fehlten.
Wenn ein Investor die Leistung einer Handelsstrategie rücktestet , ist es wichtig, dass er nur Informationen verwendet, die zum Zeitpunkt des Handels verfügbar gewesen wären, um eine Vorausschau zu vermeiden. Wenn beispielsweise ein Handel auf der Grundlage von Informationen simuliert wird, die zum Zeitpunkt des Handels nicht verfügbar waren – wie z. B. eine vierteljährliche Gewinnzahl, die einen Monat später veröffentlicht wurde – wird dies die Genauigkeit der tatsächlichen Performance der Handelsstrategie verringern und möglicherweise verfälschen Ergebnisse zugunsten des gewünschten Ergebnisses.
Der Look-Ahead-Bias und andere Biases beim Investieren
Der Look-Ahead-Bias ist einer von vielen Bias, die beim Ausführen von Simulationen berücksichtigt werden müssen. Andere häufige Verzerrungen sind Stichprobenauswahlverzerrung,. Zeitraumverzerrung und Überlebensverzerrung. Alle diese Verzerrungen haben das Potenzial, Simulationsergebnisse näher an das gewünschte Ergebnis der Simulation anzupassen, da die Eingabeparameter der Simulation so ausgewählt werden können, dass sie das gewünschte Ergebnis begünstigen.
Wie bereits erwähnt, werden diese Verzerrungen am deutlichsten, wenn die Anleger auf das Jahr zurückblicken. Aktien, die sich das ganze Jahr über gut entwickelt haben, könnten jetzt überkauft sein, wenn man davon ausgeht, dass sie im folgenden Jahr dasselbe tun werden. Während die Wertentwicklung in der Vergangenheit die zukünftige Wertentwicklung beeinflusst, ist es für Anleger wichtig, die Fundamentaldaten des Unternehmens sorgfältig zu prüfen, da immer das Risiko einer Überbewertung besteht.
am Ende des Jahres nehmen und dann versuchen würden, gemeinsame Datenpunkte zu wählen, die sie zu Beginn des Jahres hatten, wie z. Ahead-Bias, weil Sie nur Aktien betrachten würden, von denen Sie wissen, dass sie ein signifikantes Wachstum verzeichneten, und nicht alle Aktien mit einem ähnlichen nachlaufenden KGV-Bereich zu diesem Zeitpunkt. Wenn Sie nicht die gesamte Palette der Aktien einbeziehen, würden Sie am Ende zu viel Vertrauen in das nachlaufende KGV als Schlüsselmaß für die Vorhersage zukünftiger Wertsteigerungen haben. Diese vorausschauende Tendenz kann korrigiert werden, indem die Stichprobe auf alle Aktien ausgeweitet wird, die zu Beginn des Jahres Ihren speziellen Kriterien entsprechen, und deren Ergebnisse ebenfalls verfolgt werden.
Höhepunkte
Eine Backtest-Simulation mit Vorausschau zeigt kein genaues Ergebnis. Daher ist eine sorgfältige Recherche erforderlich, um festzustellen, welche Daten zu diesem Zeitpunkt verfügbar waren.
Eine Vorausschau verzerrt die Ergebnisse und führt zu übermäßigem Vertrauen in Modelle und andere Frameworks, die aus den verzerrten Ergebnissen aufgebaut wurden.
Look-Ahead-Bias liegt vor, wenn Daten, die zu diesem Zeitpunkt nicht ohne Weiteres verfügbar waren, in einer Simulation dieses Zeitraums verwendet werden.
