Biais d’anticipation
Quel est le biais d’anticipation?
Le biais d’anticipation se produit en utilisant des informations ou des données dans une étude ou une simulation qui n’auraient pas été connues ou disponibles au cours de la période analysée. Cela peut conduire à des résultats inexacts dans l’étude ou la simulation. Plus important encore, un biais d’anticipation peut involontairement influencer les résultats de la simulation plus près du résultat souhaité du test. Cela conduit les économistes et les analystes à faire trop confiance à leurs modèles et à la capacité du modèle à prédire et à atténuer les événements futurs. Les investisseurs doivent également être conscients du potentiel de biais d’anticipation lorsqu’ils évaluent des stratégies de trading particulières en utilisant des données passées.
Points clés à retenir
- Le biais d’anticipation se produit lorsque des données qui n’étaient pas facilement disponibles à ce moment-là sont utilisées dans une simulation de cette période.
- Une analyse prospective fausse les résultats et conduit à un excès de confiance dans les modèles et autres cadres construits à partir des résultats biaisés.
- Une simulation backtestée avec un biais d’anticipation ne montrera pas un résultat précis. Par conséquent, une recherche minutieuse est nécessaire pour déterminer quelles données étaient disponibles à l’époque.
Comprendre le biais d’anticipation
Le biais d’anticipation se produit souvent dans les scénarios «pourrait avoir», où un investisseur ou un autre professionnel considère rétrospectivement ce qui est une opportunité manquée. Ce que cette personne ne réalise pas, c’est qu’elle en sait plus maintenant en regardant en arrière qu’au moment où elle a pris la décision. Par conséquent, il peut être imprudent de juger leurs performances passées – ou celles d’autres – de manière trop sévère rétrospectivement, en particulier si des informations clés manquaient.
Si un investisseur teste à nouveau la performance d’une stratégie de trading, il est essentiel qu’il n’utilise que les informations qui auraient été disponibles au moment de la transaction pour éviter un biais d’anticipation. Par exemple, si une transaction est simulée sur la base d’informations qui n’étaient pas disponibles au moment de la transaction, comme un chiffre de bénéfices trimestriel publié un mois plus tard, cela diminuera la précision de la performance réelle de la stratégie de trading et peut biaiser résultats en faveur du résultat souhaité.
Le biais d’anticipation et autres biais dans l’investissement
Le biais d’anticipation est l’un des nombreux biais qui doivent être pris en compte lors de l’exécution de simulations. D’autres biais courants sont le biais de sélection de l’échantillon, le biais de période et le biais de survie. Tous ces biais ont le potentiel d’influencer les résultats de la simulation plus en ligne avec le résultat souhaité de la simulation, car les paramètres d’entrée de la simulation peuvent être sélectionnés de manière à favoriser le résultat souhaité.
Comme mentionné, ces biais sont plus clairement visibles lorsque les investisseurs se remémorent l’année. Les actions qui ont bien performé tout au long de l’année peuvent désormais être surachetées dans l’hypothèse où elles feront la même chose l’année suivante. Bien que les performances passées influencent les performances futures, il est important que les investisseurs examinent attentivement les fondamentaux de la société car il existe toujours un risque de surévaluation.
Si vous prenez les actions les plus performantes à la fin de l’année et que vous essayez ensuite de choisir les points de données communs qu’elles avaient au début de l’année, comme la fourchette de ratio P / E de fin, vous seriez la proie d’un regard- biais d’avance parce que vous ne regarderiez que les actions dont vous savez qu’elles ont connu une croissance significative plutôt que toutes les actions avec une fourchette de ratio P / E similaire à ce moment-là. En n’incluant pas la gamme complète des actions, vous vous retrouveriez avec un excès de confiance dans le ratio P / E de fuite comme mesure clé pour prédire l’appréciation future. Ce biais d’anticipation peut être corrigé en élargissant l’échantillon à tous les titres qui correspondent à vos critères particuliers au début de l’année et en suivant également leurs résultats.