前瞻性偏差是指在研究或模擬中使用在分析期間不知道或不可用的資訊或資料。這可能導致研究或模擬結果不準確。更重要的是,前瞻性偏差可能會無意中影響模擬結果,使其更接近測試的預期結果。這導致經濟學家和分析師對他們的模型以及模型預測和緩解未來事件的能力過於自信。投資者在使用過去的資料評估特定的交易策略時,還需要意識到潛在的前瞻性偏差。
前瞻性偏見通常發生在“可能有的”情況下,投資者或其他專業人士事後會考慮錯過的機會。這個人沒有意識到的是,現在回想起來,他們比當初做決定時知道的更多。因此,回顧過去,過於嚴厲地評判他們或其他人過去的表現可能是不明智的,尤其是在關鍵資訊缺失的情況下。
如果投資者正在對交易策略的表現進行回溯測試,那麼他們必須只使用交易時可能獲得的資訊,以避免出現前瞻性偏差。例如,如果根據交易時不可用的資訊(如一個月後釋出的季度收益數字)模擬交易,將降低交易策略真實表現的準確性,並可能使結果偏向於預期結果。
前瞻性偏差是執行模擬時必須考慮的眾多偏差之一。其他常見的偏差有樣本選擇偏差、時間段偏差和生存偏差。所有這些偏差都有可能使模擬結果更接近於模擬的預期結果,因為可以以有利於預期結果的方式選擇模擬的輸入引數。
如前所述,當投資者回顧這一年時,這些偏見最為明顯。全年表現良好的股票現在可能會被超買,因為他們假設下一年也會做同樣的事情。雖然過去的表現確實會影響未來的表現,但投資者必須仔細觀察公司的基本面,因為總有估值過高的風險。
如果你選擇了年底表現最好的股票,然後試圖選擇它們年初的共同資料點,比如尾隨市盈率區間,你會成為一個前瞻性偏見的犧牲品,因為你只會關註那些你知道有顯著增長的股票,而不是所有當時市盈率區間相似的股票。如果不包括所有股票,你最終會對後續市盈率(P/E)過於自信,認為這是預測未來升值的關鍵指標。這種前瞻性偏差可以透過在年初擴大樣本範圍到所有符合你特定標準的股票,並跟蹤它們的結果來糾正。
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