Look-Ahead-Bias
Was ist der Look-Ahead-Bias?
Ein Look-Ahead-Bias entsteht durch die Verwendung von Informationen oder Daten in einer Studie oder Simulation, die während des Analysezeitraums nicht bekannt oder verfügbar gewesen wären. Dies kann zu ungenauen Ergebnissen in der Studie oder Simulation führen. Noch wichtiger ist, dass eine Vorausschau-Verzerrung die Simulationsergebnisse unbeabsichtigt näher an das gewünschte Testergebnis heranführen kann. Dies führt dazu, dass Ökonomen und Analysten zu viel Vertrauen in ihre Modelle und die Fähigkeit des Modells haben, zukünftige Ereignisse vorherzusagen und abzuschwächen. Anleger müssen sich auch des Potenzials für Vorausschaufehler bewusst sein, wenn sie bestimmte Handelsstrategien anhand von Daten aus der Vergangenheit bewerten.
Die zentralen Thesen
- Ein Look-Ahead-Bias liegt vor, wenn Daten, die zu diesem Zeitpunkt nicht ohne weiteres verfügbar waren, in einer Simulation dieses Zeitraums verwendet werden.
- Eine Vorausschau verzerrt die Ergebnisse und führt zu einem übermäßigen Vertrauen in Modelle und andere Frameworks, die aus den verzerrten Ergebnissen erstellt wurden.
- Eine Backtesting-Simulation mit einem Look-Ahead-Bias zeigt kein genaues Ergebnis. Daher ist eine sorgfältige Recherche erforderlich, um festzustellen, welche Daten zu diesem Zeitpunkt verfügbar waren.
Verstehen des Look-Ahead-Bias
Look-Ahead-Bias treten häufig in Szenarien auf, in denen ein Anleger oder ein anderer Fachmann eine verpasste Gelegenheit im Nachhinein als verpasst betrachtet. Was dieser Person nicht bewusst ist, ist, dass sie im Rückblick mehr weiß als zu dem Zeitpunkt, als sie die Entscheidung traf. Daher kann es unklug sein, ihre – oder andere – vergangene Leistung im Nachhinein zu hart zu beurteilen, insbesondere wenn wichtige Informationen fehlten.
Wenn ein Anleger die Leistung einer Handelsstrategie Backtesting macht, ist es wichtig, dass er nur Informationen verwendet, die zum Zeitpunkt des Handels verfügbar gewesen wären, um eine Vorausschau zu vermeiden. Wenn beispielsweise ein Trade auf der Grundlage von Informationen simuliert wird, die zum Zeitpunkt des Trades nicht verfügbar waren – wie beispielsweise eine einen Monat später veröffentlichte vierteljährliche Gewinnzahl – verringert dies die Genauigkeit der wahren Leistung der Handelsstrategie und verzerrt möglicherweise die Ergebnisse zugunsten des gewünschten Ergebnisses.
Der Look-Ahead-Bias und andere Verzerrungen bei Investitionen
Look-Ahead-Verzerrung ist eine von vielen Verzerrungen, die beim Ausführen von Simulationen berücksichtigt werden müssen. Andere häufige Verzerrungen sind Stichprobenauswahlverzerrung, Zeitperiodenverzerrung und Überlebensverzerrung. Alle diese Verzerrungen haben das Potenzial, die Simulationsergebnisse dem gewünschten Ergebnis der Simulation näher zu bringen, da die Eingabeparameter der Simulation so gewählt werden können, dass sie das gewünschte Ergebnis begünstigen.
Wie bereits erwähnt, werden diese Verzerrungen am deutlichsten, wenn die Anleger auf das Jahr zurückblicken. Aktien, die sich das ganze Jahr über gut entwickelt haben, können nun überkauft sein, wenn man davon ausgeht, dass sie im folgenden Jahr dasselbe tun werden. Obwohl die Wertentwicklung in der Vergangenheit die zukünftige Wertentwicklung beeinflusst, ist es für Anleger wichtig, die Fundamentaldaten des Unternehmens sorgfältig zu prüfen, da immer das Risiko einer Überbewertung besteht.
Wenn Sie die Aktien mit der besten Performance am Jahresende nehmen und dann versuchen, gemeinsame Datenpunkte zu wählen, die sie zu Beginn des Jahres hatten, wie zum Beispiel das nachlaufende KGV, würden Sie einem Blick zum Opfer fallen. Ahead-Bias, weil Sie nur Aktien betrachten würden, von denen Sie wissen, dass sie ein signifikantes Wachstum verzeichneten, und nicht alle Aktien mit einem ähnlichen Kurs-Gewinn-Verhältnis zu diesem Zeitpunkt. Wenn Sie nicht die gesamte Aktienpalette einbeziehen, würden Sie zu viel Vertrauen in das nachlaufende KGV als Schlüsselmaß für die Vorhersage der zukünftigen Aufwertung haben. Diese Vorausschauverzerrung kann korrigiert werden, indem die Stichprobe zu Beginn des Jahres auf alle Aktien erweitert wird, die Ihren bestimmten Kriterien entsprechen, und deren Ergebnisse ebenfalls verfolgt werden.