前瞻性偏差是一种偏差，当研究或模拟依赖于在研究期间尚未获得的数据信息时发生。它通常会导致研究结果不准确。将研究时无法获得的基本数据整合在一起，得出了有偏差的结果，这些结果接近预期的结果，但与实际结果不符。
在金融领域，在交易策略和各种金融模型中，经常会遇到前瞻性偏差。如果一位分析师在交易策略中犯了前瞻性偏见，那么测试该策略很可能会得到不合理的正面结果。然而，该策略的实际应用可能会产生与测试中截然不同的结果。
前瞻性偏差的一个问题是，在回测期间很难检测到。回测是将模型应用于历史数据，以评估模型或模拟的准确性的过程。
在某些情况下，回测不能表明模型是有偏见的。然而，如果在回测期间，模型返回一个异常结果，那么这可能是一个警告信号，表明模型有问题。许多参与制定交易策略的金融专业人士都会仔细审查那些表明回报率高于某一水平的策略，例如20%。
避免前瞻性偏见的最佳解决方案是对已开发模型和策略的有效性进行全面评估。
前瞻性偏见的例子
假设你是一家对冲基金的量化分析师。你正在开发一种新的股票交易策略。你的模型评估季度收益报告的发布与股票价格之间的关系。
你的模型背后的主要假设是，股价会对盈利报告做出反应。然而，在模型的回测期间，您假设公司的收益报告是在财政季度结束的同一天发布的。
考虑到季度收益报告只在季度结束后一个月才会发布，这种情况就是典型的前瞻性偏见。因此，您的回溯测试包含了在测试期间不可用的信息。因此，回测的结果可能是不准确的。
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