前瞻偏差

什么是前瞻偏差？

前瞻性偏差是通过在研究或模拟中使用在分析期间不知道或不可用的信息或数据而发生的。这可能导致研究或模拟中的结果不准确。更重要的是，前瞻偏差会无意中使模拟结果更接近于测试的预期结果。这导致经济学家和分析师对他们的模型以及模型预测和缓解未来事件的能力过于自信。在使用过去的数据评估特定交易策略时，投资者还需要注意潜在的前瞻性偏差。

理解前瞻偏差

前瞻性偏差通常发生在“可能有”的情况下，在这种情况下，投资者或其他专业人士事后认为什么是错失的机会。那个人没有意识到的是，他们现在回想起来比他们做出决定时知道的更多。因此，回想起来过于苛刻地判断他们或其他人的过去表现可能是不明智的，尤其是在缺少关键信息的情况下。

如果投资者正在回测交易策略的表现，至关重要的是他们只使用交易时可获得的信息以避免前瞻性偏差。例如，如果基于交易时不可用的信息（例如一个月后发布的季度收益数字）模拟交易，则会降低交易策略真实表现的准确性，并可能使交易策略产生偏差。结果有利于预期的结果。

投资中的前瞻性偏见和其他偏见

前瞻偏差是运行模拟时必须考虑的众多偏差之一。其他常见的偏差是样本选择偏差、时间段偏差和幸存者偏差。所有这些偏差都有可能使模拟结果更接近于模拟的期望结果，因为可以以有利于期望结果的方式选择模拟的输入参数。

如前所述，当投资者回顾这一年时，这些偏见最为明显。全年表现良好的股票现在可能被超买，假设它们明年会做同样的事情。虽然过去的表现确实会影响未来的表现，但投资者必须仔细研究公司的基本面，因为总是存在估值过高的风险。

如果你在年底选择表现最好的股票，然后尝试选择它们在年初拥有的通用数据点，例如追踪市盈率范围，你就会陷入困境——超前偏差，因为你只会关注你知道增长显着的股票，而不是当时所有具有类似追踪市盈率范围的股票。如果不包括所有股票，你最终会过度自信地认为追踪市盈率是预测未来升值的关键指标。这种前瞻性偏差可以通过在年初将样本扩大到所有符合您特定标准的股票并跟踪其结果来纠正。

＃＃ 强调

• 具有前瞻性偏差的回测模拟不会显示准确的结果。因此，需要仔细研究以确定当时可用的数据。

• 前瞻会扭曲结果，并导致对模型和其他基于扭曲结果的框架的过度自信。

• 前瞻偏差是指在该时间段的模拟中使用当时不易获得的数据。