Apa Bias melihat-depan?
Bias pandangan ke depan terjadi dengan menggunakan informasi atau data dalam studi atau simulasi yang tidak akan diketahui atau tersedia selama periode yang dianalisis. Hal ini dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat dalam studi atau simulasi. Lebih penting lagi, bias pandangan ke depan dapat secara tidak sengaja mempengaruhi hasil simulasi agar lebih dekat dengan hasil tes yang diinginkan. Hal ini menyebabkan para ekonom dan analis terlalu percaya pada model mereka dan kemampuan model untuk memprediksi dan mengurangi kejadian di masa depan. Investor juga perlu menyadari potensi bias pandangan ke depan saat mengevaluasi strategi perdagangan tertentu menggunakan data masa lalu.
Poin Penting
- Bias pandangan ke depan adalah ketika data yang tidak tersedia pada saat digunakan dalam simulasi periode waktu tersebut.
- Pandangan ke depan mendistorsi hasil dan menyebabkan terlalu percaya diri pada model dan kerangka kerja lain yang dibangun dari hasil yang miring.
- Simulasi backtested dengan bias pandangan ke depan tidak akan menampilkan hasil yang akurat. Oleh karena itu, penelitian yang cermat diperlukan untuk menentukan data apa yang tersedia pada saat itu.
Memahami Bias Look-Ahead
Bias pandangan ke depan sering terjadi dalam skenario “bisa saja”, di mana investor atau profesional lainnya mempertimbangkan apa yang merupakan peluang yang terlewatkan di masa lalu. Apa yang gagal disadari oleh orang itu adalah mereka tahu lebih banyak sekarang melihat ke belakang daripada yang mereka lakukan pada saat mereka membuat keputusan. Oleh karena itu, mungkin tidak bijaksana untuk menilai kinerja masa lalu mereka — atau orang lain — terlalu keras dalam retrospeksi, terutama jika informasi penting hilang.
Jika seorang investor menguji ulang kinerja strategi perdagangan, sangat penting bahwa mereka hanya menggunakan informasi yang akan tersedia pada saat perdagangan untuk menghindari bias melihat ke depan. Misalnya, jika perdagangan disimulasikan berdasarkan informasi yang tidak tersedia pada saat perdagangan — seperti angka pendapatan kuartalan yang dirilis sebulan kemudian — hal itu akan mengurangi keakuratan kinerja sebenarnya dari strategi perdagangan dan berpotensi menyebabkan bias hasil yang mendukung hasil yang diinginkan.
Bias Look-Ahead dan Bias Lain dalam Berinvestasi
Bias pandangan ke depan adalah salah satu dari banyak bias yang harus diperhitungkan saat menjalankan simulasi. Bias umum lainnya adalah bias pemilihan sampel , bias periode waktu, dan bias survivorship. Semua bias ini memiliki potensi untuk mempengaruhi hasil simulasi agar lebih sesuai dengan hasil simulasi yang diinginkan, karena parameter input simulasi dapat dipilih sedemikian rupa untuk mendukung hasil yang diinginkan.
Seperti yang telah disebutkan, bias ini paling jelas terlihat saat investor melihat kembali tahun ini. Saham yang telah berkinerja baik sepanjang tahun mungkin sekarang telah overbought dengan asumsi bahwa mereka akan melakukan hal yang sama di tahun berikutnya. Sementara kinerja masa lalu memang mempengaruhi kinerja masa depan, penting bagi investor untuk melihat fundamental perusahaan dengan hati-hati karena selalu ada risiko penilaian yang berlebihan.
Jika Anda mengambil saham berkinerja terbaik pada akhir tahun dan kemudian mencoba memilih poin data umum yang mereka miliki di awal tahun, seperti kisaran rasio P / E yang tertinggal , Anda akan menjadi mangsa untuk dilihat- bias ke depan karena Anda hanya akan melihat saham yang Anda tahu menikmati pertumbuhan yang signifikan daripada semua saham dengan kisaran rasio P / E yang serupa pada saat itu. Dengan tidak memasukkan seluruh saham, Anda akan berakhir dengan terlalu percaya diri dalam mengikuti rasio P / E sebagai ukuran utama untuk memprediksi apresiasi di masa depan. Bias pandangan ke depan ini dapat diperbaiki dengan memperluas sampel ke semua saham yang sesuai dengan kriteria khusus Anda di awal tahun dan melacak hasilnya juga.
Artikel terkait
- Bias investasi kognitif vs emosional
- Simulasi Monte Carlo: Memahami Dasar-Dasar
- Simulasi Monte Carlo
- Membuat simulasi Monte Carlo menggunakan Excel
- Bias
- Bias atribut.
- Pengantar Risiko Coupleparty
- Opsi Saham Karyawan (ESO)
- Keuangan Perilaku
- Bias Survivourship