什么是前瞻性偏差？
通过在研究或模拟中使用在分析期间无法得知或无法获得的信息或数据，可以产生前瞻性偏差。 这通常会导致研究或仿真结果不准确。 前瞻性偏差可用于使仿真结果更接近测试的期望结果。
重要要点
- 前瞻性偏差是指在初始测试期间无法获得将来执行的模拟所必需的全部知识时，这会使结果产生偏差，因为新测试考虑了执行者不知道的知识。经常与投资者的投资组合结果一起讨论前瞻性偏差，但是可以将其应用于任何业务或模拟中。 因此，必须进行认真的研究才能确定当时的知识是否可用。
了解前瞻性偏差
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员回头考虑了通常错失的机会。 该人没有意识到的是，在回顾期间，他们比做出决定时了解的更多，因此，考虑他们（或其他人）的过去表现是不公平的，尤其是在缺少关键信息的情况下。
为了避免前瞻性偏见，如果投资者正在对交易策略的绩效进行回测，那么至关重要的是，他们只能使用交易时本来可以使用的信息。 例如，如果基于交易时不可用的信息（例如，三个月后发布的季度收益数字）模拟交易，则它将降低交易策略真实业绩的准确性，并可能使交易策略产生偏差。结果有利于期望的结果。
前瞻性偏差的真实示例
超前偏差是运行模拟时必须考虑的许多偏差之一。 其他常见偏差是样本选择偏差，时间段偏差和生存偏差。 所有这些偏差都有可能使仿真结果更接近于所需的模拟结果，因为可以以有利于所需结果的方式选择模拟的输入参数。
例如，如果一家火箭公司试图通过检查，但反复多次未能通过初步模拟，则他们可能需要一些时间才能找到无法通过的原因。 屡屡失败，总工程师被解雇。 在测试过程中，他们发现模拟过程中的零件是从错误的制造商处订购的，并且比他们所需的零件重一些。 工程师不知道该开关。
但是，问题在于尚未制造出新零件，因此火箭公司将新零件的重量添加到仿真中，以便通过安全检查。 即使他们没有过错，该公司也不会雇用该工程师，因为他们没有所有必要的信息。
