Упреждающая погрешность
Что такое предвзятое смещение?
Предвзятость прогноза возникает из-за использования информации или данных в исследовании или моделировании, которые не были бы известны или недоступны в течение анализируемого периода. Это может привести к неточным результатам в исследовании или моделировании. Что еще более важно, предвзятость может непреднамеренно привести результаты моделирования в соответствие с желаемым результатом теста. Это приводит к тому, что экономисты и аналитики слишком доверяют своим моделям и способности модели предсказывать и смягчать будущие события. Инвесторы также должны знать о потенциальной предвзятости при оценке конкретных торговых стратегий с использованием прошлых данных.
Понимание упреждающего смещения
Предвзятость прогноза часто возникает в сценариях «мог бы иметь», когда инвестор или другой профессионал задним числом рассматривает упущенную возможность. Чего этот человек не понимает, так это того, что сейчас, оглядываясь назад, он знает больше, чем в то время, когда принимал решение. Следовательно, может быть неразумно слишком строго судить об их или других прошлых успехах в ретроспективе, особенно если отсутствовала ключевая информация.
Если инвестор тестирует эффективность торговой стратегии на исторических данных,. жизненно важно, чтобы он использовал только ту информацию, которая была бы доступна во время сделки, чтобы избежать предвзятости. Например, если сделка моделируется на основе информации, которая не была доступна на момент совершения сделки, например данных о квартальной прибыли, которые были опубликованы месяцем позже, это снизит точность истинной эффективности торговой стратегии и потенциально приведет к искажению результатов. результаты в пользу желаемого результата.
Предвзятость прогнозирования и другие предубеждения в инвестировании
Упреждающая погрешность — одна из многих погрешностей, которые необходимо учитывать при моделировании. Другими распространенными погрешностями являются погрешность выборки,. погрешность периода времени и погрешность дожития. Все эти предубеждения могут приблизить результаты моделирования к желаемому результату моделирования, поскольку входные параметры моделирования могут быть выбраны таким образом, чтобы способствовать желаемому результату.
Как уже упоминалось, эти предубеждения наиболее отчетливо видны, когда инвесторы оглядываются на прошедший год. Акции, показавшие хорошие результаты в течение года, теперь могут быть перекуплены, если предположить, что они будут вести себя так же и в следующем году. Хотя прошлые результаты действительно влияют на будущие результаты, инвесторам важно внимательно изучить основные принципы компании, поскольку всегда существует риск переоценки.
Если вы возьмете самые прибыльные акции в конце года, а затем попытаетесь выбрать общие точки данных, которые у них были в начале года, такие как диапазон коэффициента P/E,. вы становитесь жертвой взглядов. смещение вперед, потому что вы будете смотреть только на акции, которые, как вы знаете, демонстрируют значительный рост, а не на все акции с аналогичным диапазоном коэффициента P/E в тот момент. Не включив весь спектр акций, вы в конечном итоге будете чрезмерно уверены в коэффициенте P/E как ключевом показателе прогнозирования будущего роста. Это предвзятое смещение можно исправить, расширив выборку до всех акций, которые соответствуют вашим конкретным критериям в начале года, а также отслеживая их результаты.
Особенности
Симуляция, проверенная на исторических данных, с предвзятым смещением не покажет точный результат. Поэтому необходимо тщательное исследование, чтобы определить, какие данные были доступны в то время.
Прогноз искажает результаты и приводит к чрезмерной уверенности в моделях и других структурах, построенных на основе искаженных результатов.
Упреждающее смещение — это когда данные, которые не были легко доступны в то время, используются для моделирования того периода времени.
