Biais d'anticipation
Qu'est-ce que le biais d'anticipation ?
Le biais d'anticipation se produit en utilisant des informations ou des données dans une étude ou une simulation qui n'auraient pas été connues ou disponibles pendant la période analysée. Cela peut conduire à des résultats inexacts dans l'étude ou la simulation. Plus important encore, un biais d'anticipation peut involontairement rapprocher les résultats de la simulation du résultat souhaité du test. Cela conduit les économistes et les analystes à accorder trop de confiance à leurs modèles et à la capacité du modèle à prédire et à atténuer les événements futurs. Les investisseurs doivent également être conscients du potentiel de biais d'anticipation lors de l'évaluation de stratégies de trading particulières à l'aide de données passées.
Comprendre le biais d'anticipation
Le biais d'anticipation se produit souvent dans des scénarios "pourrait avoir", où un investisseur ou un autre professionnel considère rétrospectivement ce qu'est une opportunité manquée. Ce que cette personne ne réalise pas, c'est qu'elle en sait plus maintenant en regardant en arrière qu'au moment où elle a pris la décision. Par conséquent, il peut être imprudent de juger rétrospectivement leurs performances passées - ou celles des autres -, surtout si des informations clés manquaient.
Si un investisseur teste la performance d'une stratégie de trading,. il est essentiel qu'il n'utilise que des informations qui auraient été disponibles au moment de la transaction pour éviter un biais d'anticipation. Par exemple, si une transaction est simulée sur la base d'informations qui n'étaient pas disponibles au moment de la transaction, comme un chiffre de bénéfices trimestriels publié un mois plus tard, cela diminuera la précision de la véritable performance de la stratégie de négociation et biaisera potentiellement le résultats en faveur du résultat souhaité.
Le biais d'anticipation et les autres biais en matière d'investissement
Le biais d'anticipation est l'un des nombreux biais qui doivent être pris en compte lors de l'exécution de simulations. Les autres biais courants sont le biais de sélection d'échantillon, le biais de période et le biais de survie. Tous ces biais ont le potentiel d'aligner davantage les résultats de la simulation sur le résultat souhaité de la simulation, car les paramètres d'entrée de la simulation peuvent être sélectionnés de manière à favoriser le résultat souhaité.
Comme mentionné, ces biais sont plus clairement visibles lorsque les investisseurs regardent l'année en arrière. Les actions qui ont bien performé tout au long de l'année peuvent maintenant être surachetées en supposant qu'elles feront la même chose l'année suivante. Bien que les performances passées influencent les performances futures, il est important que les investisseurs examinent attentivement les fondamentaux de l'entreprise car il existe toujours un risque de surévaluation.
Si vous preniez les actions les plus performantes à la fin de l'année et que vous essayiez ensuite de choisir des points de données communs qu'elles avaient au début de l'année, comme la plage de ratio P/E arrière,. vous seriez la proie d'un regard- préjugé parce que vous ne regarderiez que les actions dont vous savez qu'elles ont bénéficié d'une croissance significative plutôt que toutes les actions ayant un ratio P/E similaire à ce moment-là. En n'incluant pas la gamme complète d'actions, vous vous retrouveriez avec un excès de confiance dans le ratio P / E en tant que mesure clé pour prédire l'appréciation future. Ce biais d'anticipation peut être corrigé en élargissant l'échantillon à toutes les actions qui correspondent à vos critères particuliers au début de l'année et en suivant également leurs résultats.
Points forts
Une simulation backtestée avec un biais d'anticipation ne montrera pas un résultat précis. Par conséquent, une recherche minutieuse est nécessaire pour déterminer quelles données étaient disponibles à l'époque.
Une anticipation fausse les résultats et conduit à un excès de confiance dans les modèles et autres cadres construits à partir des résultats biaisés.
Le biais d'anticipation se produit lorsque des données qui n'étaient pas facilement disponibles à l'époque sont utilisées dans une simulation de cette période.
