Was ist Vorausschau?
Look-Ahead-Verzerrungen treten auf, wenn Informationen oder Daten in einer Studie oder Simulation verwendet werden, die während des analysierten Zeitraums nicht bekannt oder verfügbar waren. Dies führt normalerweise zu ungenauen Ergebnissen in der Studie oder Simulation. Look-Ahead-Bias kann verwendet werden, um die Simulationsergebnisse näher an das gewünschte Testergebnis anzupassen.
Die zentralen Thesen
- Vorausschau-Verzerrung ist, wenn während des ersten Tests nicht alle erforderlichen Kenntnisse für eine Simulation verfügbar waren, die in der Zukunft durchgeführt wird. Dies verzerrt die Ergebnisse, da der neue Test Kenntnisse berücksichtigt, die dem Ausführenden von nicht bekannt waren Der ursprüngliche Test. Vorausschau-Bias wird häufig mit den Portfolio-Ergebnissen eines Anlegers erörtert, kann jedoch auf jedes Unternehmen oder jede Simulation angewendet werden. Eine nachgetestete Simulation mit Vorausschau-Bias zeigt kein genaues Ergebnis. Daher ist eine sorgfältige Untersuchung erforderlich, um festzustellen, ob zu diesem Zeitpunkt Wissen verfügbar war.
Look-Ahead Bias verstehen
Vorausschau-Verzerrungen treten häufig in Szenarien auf, in denen ein Investor oder ein anderer Fachmann zurückblickt und überlegt, was normalerweise eine verpasste Gelegenheit ist. Was diese Person nicht merkt, ist, dass sie während des Zeitraums der Rückschau mehr weiß als zu dem Zeitpunkt, als sie die Entscheidung getroffen hat. Daher ist es unfair, ihre - oder andere - vergangene Leistung in Betracht zu ziehen, insbesondere wenn wichtige Informationen fehlten.
Um eine Vorausschau zu vermeiden, ist es wichtig, dass ein Anleger, wenn er die Performance einer Handelsstrategie nachprüft, nur Informationen verwendet, die zum Zeitpunkt des Handels verfügbar waren. Wenn beispielsweise ein Trade auf der Grundlage von Informationen simuliert wird, die zum Zeitpunkt des Trades noch nicht verfügbar waren, z. B. eine vierteljährliche Gewinnzahl, die drei Monate später veröffentlicht wurde, verringert dies die Genauigkeit der tatsächlichen Performance der Handelsstrategie und führt möglicherweise zu einer Verzerrung der führt zu Gunsten des gewünschten Ergebnisses.
Reales Beispiel für eine Vorausschau
Vorausschau-Verzerrung ist eine von vielen Verzerrungen, die bei der Ausführung von Simulationen berücksichtigt werden müssen. Andere häufige Verzerrungen sind Stichprobenauswahlverzerrung, Zeitperiodenverzerrung und Überlebensverzerrung. Alle diese Verzerrungen haben das Potenzial, die Simulationsergebnisse näher an das gewünschte Ergebnis der Simulation anzupassen, da die Eingabeparameter der Simulation so ausgewählt werden können, dass sie das gewünschte Ergebnis begünstigen.
Wenn beispielsweise eine Raketenfirma versucht, die Inspektion zu bestehen, die vorläufigen Simulationen jedoch wiederholt nicht besteht, kann es einige Zeit dauern, bis sie herausgefunden hat, warum sie die Inspektion nicht bestehen konnten. Ein Chefingenieur wird für die wiederholten Ausfälle entlassen. Bei ihren Tests stellten sie fest, dass ein Teil während ihrer Simulationen beim falschen Hersteller bestellt wurde und etwas schwerer war als das benötigte Teil. Dem Ingenieur war der Schalter nicht bekannt.
Das Problem ist jedoch, dass das neue Teil noch nicht hergestellt wurde. Die Raketenfirma fügt das Gewicht des neuen Teils in die Simulation ein, um eine Sicherheitsprüfung zu bestehen. Das Unternehmen wird den Ingenieur nicht neu einstellen, obwohl sie nicht schuld waren, weil sie nicht über alle erforderlichen Informationen verfügten.
