आगे देखो पूर्वाग्रह

आगे का पूर्वाग्रह क्या है?

एक अध्ययन या सिमुलेशन में जानकारी या डेटा का उपयोग करके आगे की ओर पूर्वाग्रह उत्पन्न होता है जो विश्लेषण की अवधि के दौरान ज्ञात या उपलब्ध नहीं होता। इससे अध्ययन या अनुकरण में गलत परिणाम हो सकते हैं। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि आगे की ओर देखने का पूर्वाग्रह अनजाने में सिमुलेशन परिणामों को परीक्षण के वांछित परिणाम के करीब ले जा सकता है। इससे अर्थशास्त्रियों और विश्लेषकों को अपने मॉडलों और भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने और उन्हें कम करने की मॉडल की क्षमता पर बहुत अधिक विश्वास होता है। पिछले डेटा का उपयोग करते हुए विशेष व्यापारिक रणनीतियों का मूल्यांकन करते समय निवेशकों को आगे बढ़ने की संभावना के बारे में पता होना चाहिए।

आगे के पूर्वाग्रह को समझना

आगे की ओर देखने का पूर्वाग्रह अक्सर "हो सकता है" परिदृश्यों में होता है, जहां एक निवेशक या अन्य पेशेवर यह मानते हैं कि एक चूक का अवसर क्या है। वह व्यक्ति जो महसूस करने में विफल रहता है वह यह है कि वे उस समय की तुलना में अधिक जानते हैं जब उन्होंने निर्णय लिया था। इसलिए, पूर्व-निरीक्षण में उनके-या अन्य-पिछले प्रदर्शन को बहुत कठोर रूप से आंकना नासमझी हो सकती है, खासकर यदि महत्वपूर्ण जानकारी गायब थी।

यदि कोई निवेशक किसी ट्रेडिंग रणनीति के प्रदर्शन का बैकटेस्ट कर रहा है, तो यह महत्वपूर्ण है कि वे केवल उस जानकारी का उपयोग करें जो ट्रेड के समय उपलब्ध होती, ताकि आगे की ओर झुकाव से बचा जा सके। उदाहरण के लिए, यदि किसी ट्रेड को उस जानकारी के आधार पर सिम्युलेटेड किया जाता है जो ट्रेड के समय उपलब्ध नहीं थी - जैसे कि एक तिमाही आय संख्या जो एक महीने बाद जारी की गई थी - यह ट्रेडिंग रणनीति के वास्तविक प्रदर्शन की सटीकता को कम कर देगी और संभावित पूर्वाग्रह वांछित परिणाम के पक्ष में परिणाम।

निवेश में आगे की ओर पूर्वाग्रह और अन्य पूर्वाग्रह

आगे देखो पूर्वाग्रह कई पूर्वाग्रहों में से एक है जिसे सिमुलेशन चलाते समय ध्यान में रखा जाना चाहिए। अन्य सामान्य पूर्वाग्रह नमूना चयन पूर्वाग्रह,. समय अवधि पूर्वाग्रह और उत्तरजीविता पूर्वाग्रह हैं। इन सभी पूर्वाग्रहों में सिमुलेशन परिणामों को सिमुलेशन के वांछित परिणाम के करीब ले जाने की क्षमता है, क्योंकि सिमुलेशन के इनपुट पैरामीटर को वांछित परिणाम के पक्ष में इस तरह से चुना जा सकता है।

जैसा कि उल्लेख किया गया है, इन पूर्वाग्रहों को सबसे स्पष्ट रूप से देखा जाता है जब निवेशक वर्ष को देखते हैं। साल भर में अच्छा प्रदर्शन करने वाले शेयरों को अब इस धारणा पर अधिक खरीदा जा सकता है कि वे अगले वर्ष भी ऐसा ही करेंगे। जबकि पिछला प्रदर्शन भविष्य के प्रदर्शन को प्रभावित करता है, निवेशकों के लिए कंपनी के मूल सिद्धांतों को ध्यान से देखना महत्वपूर्ण है क्योंकि हमेशा ओवरवैल्यूएशन का जोखिम होता है।

यदि आपने वर्ष के अंत में शीर्ष प्रदर्शन करने वाले शेयरों को लिया और फिर वर्ष की शुरुआत में उनके पास मौजूद सामान्य डेटा बिंदुओं को चुनने का प्रयास किया, जैसे कि पिछली पी/ई अनुपात सीमा, तो आप एक नज़र के शिकार होंगे- आगे का पूर्वाग्रह क्योंकि आप केवल उन शेयरों को देख रहे होंगे जिन्हें आप जानते हैं कि उस समय समान अनुगामी पी / ई अनुपात सीमा वाले सभी शेयरों के बजाय महत्वपूर्ण वृद्धि का आनंद लिया था। शेयरों की पूरी श्रृंखला को शामिल न करने से, आप भविष्य में सराहना की भविष्यवाणी करने के लिए महत्वपूर्ण उपाय के रूप में पी/ई अनुपात को पीछे छोड़ने में अति आत्मविश्वास के साथ समाप्त हो जाएंगे। वर्ष की शुरुआत में आपके विशेष मानदंडों को पूरा करने वाले सभी शेयरों के नमूने को विस्तृत करके और उनके परिणामों को भी ट्रैक करके इस आगे के पूर्वाग्रह को ठीक किया जा सकता है।

हाइलाइट्स

आगे की ओर देखने के पूर्वाग्रह के साथ एक पिछला परीक्षण किया गया अनुकरण सटीक परिणाम नहीं दिखाएगा। इसलिए, यह निर्धारित करने के लिए सावधानीपूर्वक शोध आवश्यक है कि उस समय कौन सा डेटा उपलब्ध था।
आगे की ओर देखने से परिणाम खराब हो जाते हैं और विषम परिणामों से निर्मित मॉडलों और अन्य ढांचों में अति आत्मविश्वास पैदा हो जाता है।
आगे की ओर देखने का पूर्वाग्रह तब होता है जब उस समय आसानी से उपलब्ध नहीं होने वाले डेटा का उपयोग उस समय अवधि के अनुकरण में किया जाता है।