Survivorship Bias

تصف QuantConnect ظاهرة Survivorship Bias في اختبار يقتصر على الأوراق المالية التي بقيت حتى نهاية الفترة ويتجاهل الأوراق المشطوبة من الإدراج. يبدأ فحصنا بالمجموعة الأصلية: أي الوحدات استوفت الشروط عند إدراجها؟ قائمة اليوم لا تثبت التكوين آنذاك. يجب وصف معيار المشاركة قبل معرفة النتيجة وتطبيقه أيضًا على الوحدات التي اختفت لاحقًا. وإلا تغير السؤال الذي يجيب عنه المتوسط المحسوب. [QuantConnect — Research Guide: Survivorship Bias]

تربط QuantConnect صراحةً الاستخدام الرجعي لمكونات المؤشر الحالية بظاهرة Look-ahead Bias: فالقرار آنذاك لم يكن ليعرف تكوين اليوم. لذلك يحتفظ تدقيقنا بتاريخ دخول الوحدات إلى المجموعة وخروجها منها وقاعدة توقيت سريان تلك التغييرات. لا تكفي الأسعار التاريخية للمكونات الحالية وحدها. عند الاختيار الديناميكي، يجب إعادة بناء القائمة التي كانت متاحة في كل لحظة قرار؛ والتغير التلقائي في العضوية لا يثبت وحده صحة البيانات. [QuantConnect — Research Guide: Survivorship Bias]

وفق Morningstar، تحتفظ قاعدة بيانات CRSP Survivor-Bias-Free US Mutual Fund بمعلومات عن الصناديق التي لم تعد نشطة أيضًا. والنتيجة المنهجية التي نستخلصها: لا يجوز استبدال تقييم المجموعة الأصلية بعرض للصناديق المتاحة اليوم. يجب تحديد وحدة التحليل، مثل الصندوق أو فئته، ومنع احتساب التعرض نفسه مرات متعددة دون قصد. إذا كان الهدف وصف العرض الحالي فقط، فقد تكون المجموعة الأضيق مناسبة، لكن لا يجوز تقديم عائدها بوصفه نتيجة المجموعة الأصلية كاملة. [Morningstar — CRSP Survivor-Bias-Free US Mutual Fund Database]

تذكر Morningstar أن قواعد بيانات أسهم CRSP تشمل أوراقًا مالية نشطة وغير نشطة ومعرفات دائمة لتتبع تاريخها. لذلك تفصل قاعدة التنفيذ التي نعتمدها بين هوية الأداة واسمها المعروض. يجب ألا يخلق تغيير الاسم بداية جديدة زائفة، وألا يدمج ربط البيانات أدوات مختلفة عرضًا. احتفظ بالروابط إلى الأحداث والتاريخ ومصدر السجل. تطابق رمز التداول الحالي وحده ليس مفتاحًا كافيًا لسلسلة تاريخية طويلة. [Morningstar — CRSP US Stock Databases]

تصف وثائق LEAN أحداث الشطب من الإدراج ومعالجتها بصورة منفصلة عن بيانات الأسعار المعتادة. يتطلب فحصنا المحاسبي توثيق ما حدث للمركز المحتفظ به والنقد وأي تسوية لاحقة. السعر المفقود ليس صفرًا مثبتًا ولا تأكيدًا للتنفيذ عند آخر سعر متاح. صنف النتيجة النهائية غير المعروفة بأنها غير معروفة، واشرح أثرها أو سيناريوهاتها؛ ولا تحذف الوحدة كاملة لمجرد أن تاريخها ينتهي قبل غيرها. [QuantConnect — US Equity Corporate Actions]

تذكر QuantConnect أن مجموعة الأسهم المبنية على البيانات الأساسية تشمل أوراقًا مشطوبة، لكنها تشير أيضًا إلى فئات مستبعدة وقيم مفقودة في حقول منفردة. واستنتاجنا: تسمية قاعدة البيانات لا تثبت وحدها صحة المرشحات اللاحقة وربط الجداول. ينبغي أن يسجل التدقيق عدد السجلات المستبعدة والسبب ووقت تطبيق المرشح. يجب ألا يؤدي تعويض البيانات المفقودة أو استبعادها إلى إنشاء مجتمع مختلف بصمت عن المجتمع الذي يعد به نطاق التحليل. [QuantConnect — Fundamental Universes]

تنبه S&P Dow Jones Indices إلى أن النتائج المحسوبة بأثر رجعي قد تتضمن survivor أو look-ahead bias وأنها ليست تداولًا فعليًا. يعزل مثالنا الخيالي أدناه تغير الاختيار مع الإبقاء على نتائج كل وحدة كما هي. ولا يعرض حجمًا نموذجيًا للخطأ في السوق. قد تختفي في مجموعة أخرى وحدات ناجحة أيضًا، لذا لا يمكن ضمان اتجاه الفرق مقدمًا. يجب بيان الأوزان والفترة ومعالجة التدفقات النقدية؛ فالمتوسط الحسابي وعائد محفظة فعلية ليسا قابلين للتبادل تلقائيًا. [S&P Dow Jones Indices — Performance Disclosure]

تميز S&P Dow Jones Indices بين التاريخ الافتراضي قبل إطلاق المؤشر والنتائج الحية، وتحيل إلى منهجية تغيير مكوناته. لذلك يحتفظ سجلنا الختامي بالمجتمع الأصلي وقواعد المشاركة والوحدات المستبعدة ومصدر القيم النهائية والنتيجة المعاد حسابها. يجب أن يحل التقرير المصحح محل التقرير الخاطئ. إزالة Survivorship Bias لا تعالج بذاتها حالات Look-ahead Bias الأخرى أو Overfitting أو تكاليف المعاملات أو إتاحة التنفيذ. حتى التاريخ الأكثر اكتمالًا ليس وعدًا بعائد مستقبلي. [S&P Dow Jones Indices — Performance Disclosure]