Evian, CFA2022-06-05 12:39:57

ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ你好同学，

look ahead bias发生的原因是投资者使用了市场上不存在的数据。
举例：
我们来研究一家公司的年报信息，具体的年份是21年，那么年报中的信息应该是从21年1月1日~12月31日，即使次年（要求不晚于3月31日）公司才会向公众公布财报信息，公布的财报信息不可以包含22年1月1日~3月31日的数据。
总结：我们研究21年财报使用了22年的数据，此时产生了前瞻性偏差。

Data mining bias指的是数据挖掘偏差，是模型过度抓取了样本数据的特征，而不能准确估计总体特征。
例如，研究哺乳动物。
用猫的图片作为样本，总体是哺乳动物，模型抓取信息过度的意思是，模型从猫的图片中总结“耳朵在头上方、爬行、全身有毛发，四肢差不多长”来估计总体，可是我们给电脑模型一张人类的图片，模型会说人不是哺乳动物。
这个过程没有人为主动影响结果好坏，主要原因是模型的设置，或者样本容量较小。

样本选择偏差指的是样本不能代表总体，例如现在要估计一下2010-2018年的整体中国股票市场的业绩表现，选择的样本一定是市场上存活的股票，而挂掉的股票是不会抽样到的，这个时候会高估真实市场总体（有活着的也有挂掉）的股票业绩。
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