什么是前瞻性偏见(the look-ahead bias)？

前瞻性偏差是指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。这可能导致研究或模拟结果不准确。更重要的是，前瞻性偏差可能会无意中影响模拟结果，使其更接近测试的预期结果。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。投资者在使用过去的数据评估特定的交易策略时，还需要意识到潜在的前瞻性偏差。

关键要点

• 前瞻性偏差是指在对该时间段的模拟中使用当时不易获得的数据。
• 展望会扭曲结果，并导致对基于扭曲结果构建的模型和其他框架的过度自信。
• 带有前瞻性偏差的后验模拟不会显示准确的结果。因此，有必要进行仔细研究，以确定当时有哪些数据可用。

理解前瞻性偏见

前瞻性偏见通常发生在“可能有的”情况下，投资者或其他专业人士事后会考虑错过的机会。这个人没有意识到的是，现在回想起来，他们比当初做决定时知道的更多。因此，回顾过去，过于严厉地评判他们或其他人过去的表现可能是不明智的，尤其是在关键信息缺失的情况下。

如果投资者正在对交易策略的表现进行回溯测试，那么他们必须只使用交易时可能获得的信息，以避免出现前瞻性偏差。例如，如果根据交易时不可用的信息（如一个月后发布的季度收益数字）模拟交易，将降低交易策略真实表现的准确性，并可能使结果偏向于预期结果。

投资中的前瞻性偏见和其他偏见

前瞻性偏差是运行模拟时必须考虑的众多偏差之一。其他常见的偏差有样本选择偏差、时间段偏差和生存偏差。所有这些偏差都有可能使模拟结果更接近于模拟的预期结果，因为可以以有利于预期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会被超买，因为他们假设下一年也会做同样的事情。虽然过去的表现确实会影响未来的表现，但投资者必须仔细观察公司的基本面，因为总有估值过高的风险。

如果你选择了年底表现最好的股票，然后试图选择它们年初的共同数据点，比如尾随市盈率区间，你会成为一个前瞻性偏见的牺牲品，因为你只会关注那些你知道有显著增长的股票，而不是所有当时市盈率区间相似的股票。如果不包括所有股票，你最终会对后续市盈率（P/E）过于自信，认为这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扩大样本范围到所有符合你特定标准的股票，并跟踪它们的结果来纠正。