Survivorship Bias

QuantConnect menjelaskan Survivorship Bias pada pengujian yang dibatasi pada efek yang bertahan hingga akhir periode, dengan mengabaikan efek yang dihapus dari pencatatan. Pemeriksaan kami dimulai dari kelompok awal: unit mana yang memenuhi kriteria ketika dimasukkan? Daftar hari ini tidak membuktikan keanggotaan saat itu. Kriteria keikutsertaan harus dijelaskan sebelum hasil diketahui dan juga berlaku bagi unit yang kemudian menghilang. Jika tidak, pertanyaan yang dijawab oleh rata-rata hasil perhitungan berubah. [QuantConnect — Research Guide: Survivorship Bias]

QuantConnect secara tegas menghubungkan penggunaan konstituen indeks saat ini secara retrospektif dengan Look-ahead Bias: keputusan saat itu tidak akan mengetahui komposisi hari ini. Karena itu, audit kami menyimpan riwayat masuk dan keluarnya anggota serta aturan waktu berlakunya. Harga historis anggota saat ini saja tidak cukup. Dalam seleksi dinamis, daftar yang benar-benar tersedia pada setiap titik keputusan harus direkonstruksi; perubahan keanggotaan otomatis saja tidak membuktikan kebenaran data. [QuantConnect — Research Guide: Survivorship Bias]

Menurut Morningstar, basis data CRSP Survivor-Bias-Free US Mutual Fund juga menyimpan informasi tentang reksa dana yang sudah tidak aktif. Implikasi metodologis kami: evaluasi kelompok awal tidak dapat diganti dengan tinjauan reksa dana yang tersedia hari ini. Unit analisis, misalnya reksa dana atau kelasnya, harus dinyatakan, dan penghitungan berulang atas eksposur yang sama secara tidak sengaja harus dicegah. Jika tujuannya hanya menggambarkan penawaran saat ini, kelompok lebih sempit itu mungkin tepat, tetapi imbal hasilnya tidak boleh disajikan sebagai hasil seluruh kelompok awal. [Morningstar — CRSP Survivor-Bias-Free US Mutual Fund Database]

Morningstar mencantumkan efek aktif dan tidak aktif dalam basis data saham CRSP beserta pengenal permanen untuk melacak riwayatnya. Karena itu, aturan implementasi kami memisahkan identitas instrumen dari nama tampilannya. Perubahan nama tidak boleh menciptakan awal baru yang palsu, dan penggabungan data tidak boleh tanpa sengaja menyambungkan instrumen berbeda. Simpan kaitan dengan peristiwa, tanggal, dan asal catatan. Kesamaan ticker hari ini saja tidak cukup sebagai kunci seri historis yang panjang. [Morningstar — CRSP US Stock Databases]

Dokumentasi LEAN menjelaskan peristiwa penghapusan pencatatan dan penanganannya secara terpisah dari data harga biasa. Pemeriksaan akuntansi kami menuntut bukti mengenai apa yang terjadi pada posisi yang dipegang, kas, dan penyelesaian berikutnya jika ada. Harga yang hilang bukan nilai nol yang terbukti maupun konfirmasi eksekusi pada harga terakhir yang tersedia. Tandai hasil akhir yang tidak diketahui sebagai tidak diketahui dan jelaskan dampak atau skenarionya; jangan hapus seluruh unit hanya karena riwayatnya berakhir lebih awal daripada yang lain. [QuantConnect — US Equity Corporate Actions]

Untuk semesta saham fundamentalnya, QuantConnect menyebutkan bahwa efek yang dihapus dari pencatatan tetap disertakan, tetapi juga mencatat kategori yang dikecualikan dan nilai yang hilang pada bidang tertentu. Kesimpulan kami: label basis data saja tidak memvalidasi filter lanjutan dan penggabungan tabel. Audit perlu mencatat jumlah data yang dikeluarkan, alasannya, dan waktu penerapan filter. Pengisian data yang hilang maupun penyaringannya tidak boleh diam-diam menghasilkan populasi berbeda dari yang dijanjikan dalam tugas analisis. [QuantConnect — Fundamental Universes]

S&P Dow Jones Indices mengingatkan bahwa hasil pengujian historis dapat mengandung survivor atau look-ahead bias dan bukan perdagangan nyata. Contoh rekaan kami di bawah mengisolasi perubahan seleksi sambil mempertahankan hasil setiap unit. Contoh itu tidak menunjukkan besarnya kesalahan yang lazim di pasar. Dalam kumpulan lain, unit yang berhasil juga bisa menghilang, sehingga arah selisih tidak dapat dijamin sebelumnya. Bobot, periode, dan perlakuan arus kas harus dijelaskan; rata-rata aritmetika dan imbal hasil portofolio nyata tidak otomatis dapat saling menggantikan. [S&P Dow Jones Indices — Performance Disclosure]

S&P Dow Jones Indices membedakan riwayat hipotetis sebelum peluncuran indeks dari hasil langsung serta merujuk pada metodologi perubahan konstituennya. Karena itu, catatan akhir kami menyimpan populasi awal, aturan keikutsertaan, unit yang dikeluarkan, sumber nilai akhir, dan hasil perhitungan ulang. Laporan yang benar harus menggantikan laporan yang salah. Menghapus Survivorship Bias saja tidak menyelesaikan Look-ahead Bias lainnya, Overfitting, biaya transaksi, atau ketersediaan eksekusi. Riwayat yang lebih lengkap pun bukan janji imbal hasil mendatang. [S&P Dow Jones Indices — Performance Disclosure]