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Survivorship Bias

Viés de sobrevivência

Survivorship Bias surge quando a avaliação de um grupo inicial ignora unidades que mais tarde desapareceram do conjunto disponível. A história dos vencedores atuais ou dos fundos ativos pode então responder a uma pergunta diferente da história de todos os participantes elegíveis na altura. Importam a regra de seleção, a composição ao longo do tempo e a liquidação das posições extintas.

Survivorship Bias é a distorção causada pela seleção de unidades sobreviventes ou ainda observadas quando os seus resultados são apresentados como os da população inicial mais ampla. A simples descrição de um grupo atual claramente delimitado não é automaticamente um erro.

A QuantConnect descreve Survivorship Bias num teste limitado aos títulos que sobreviveram até ao fim do período, omitindo os que foram retirados de negociação. A nossa verificação começa no conjunto inicial: que unidades cumpriam as condições no momento de inclusão? A lista atual não prova a composição de então. O critério de participação deve ser descrito antes do resultado e aplicar-se também às unidades que desapareceram depois. Caso contrário, muda a pergunta a que a média calculada responde. [QuantConnect — Research Guide: Survivorship Bias]

A QuantConnect associa expressamente o uso retrospetivo dos atuais membros de um índice a Look-ahead Bias: a decisão de então não conheceria a composição de hoje. A nossa auditoria preserva, por isso, o histórico temporal de entradas e saídas do conjunto e a regra da sua entrada em vigor. Os preços históricos dos membros atuais, por si só, não bastam. Na seleção dinâmica, é preciso reconstruir, para cada instante relevante, a lista então disponível; a mudança automática de membros não prova por si a correção dos dados. [QuantConnect — Research Guide: Survivorship Bias]

Segundo a Morningstar, a CRSP Survivor-Bias-Free US Mutual Fund Database preserva também informação sobre fundos já inativos. A nossa consequência metodológica: a avaliação do grupo inicial não pode ser substituída por uma visão dos fundos disponíveis hoje. É preciso indicar a unidade de análise, por exemplo o fundo ou a sua classe de participações, e evitar contar involuntariamente a mesma exposição várias vezes. Se o objetivo for apenas descrever a oferta atual, esse conjunto mais estreito pode ser adequado, mas o seu retorno não pode ser apresentado como resultado de todo o grupo inicial. [Morningstar — CRSP Survivor-Bias-Free US Mutual Fund Database]

A Morningstar indica que as bases de ações CRSP incluem títulos ativos e inativos e identificadores permanentes para seguir o seu histórico. A nossa regra de implementação separa, por isso, a identidade do instrumento do nome apresentado. Uma mudança de nome não pode criar um falso recomeço, e a junção de dados não pode colar por engano instrumentos diferentes. Preserve ligações aos eventos, à data e à origem do registo. A simples correspondência do ticker atual não é uma chave suficiente para uma longa série histórica. [Morningstar — CRSP US Stock Databases]

A documentação LEAN descreve os eventos de retirada de negociação e o seu tratamento separadamente dos dados de preços normais. A nossa verificação contabilística exige documentar o que aconteceu à posição detida, ao dinheiro e a uma eventual liquidação posterior. Um preço em falta não é um zero comprovado nem uma execução confirmada ao último preço disponível. Identifique um resultado final desconhecido como desconhecido e descreva o seu impacto ou cenários; não remova toda a unidade apenas porque o seu histórico termina antes dos restantes. [QuantConnect — US Equity Corporate Actions]

A QuantConnect indica que o universo fundamental de ações inclui títulos retirados de negociação, mas também exclui algumas categorias e apresenta valores em falta em certos campos. A nossa conclusão: o rótulo da base não valida por si os filtros e junções de tabelas posteriores. A auditoria deve registar o número de registos excluídos, o motivo e o momento de aplicação do filtro. Preencher dados em falta ou filtrá-los não pode criar silenciosamente uma população diferente da prometida pelo estudo. [QuantConnect — Fundamental Universes]

A S&P Dow Jones Indices alerta que resultados calculados retrospetivamente podem conter viés de sobrevivência ou de antecipação e não representam negociação real. O nosso exemplo fictício abaixo isola a mudança de seleção mantendo iguais os resultados de cada unidade. Não mostra a dimensão típica do erro no mercado. Noutro conjunto, também podem desaparecer unidades bem-sucedidas, pelo que a direção da diferença não pode ser garantida antecipadamente. É preciso indicar pesos, período e tratamento dos fluxos financeiros; uma média simples e o retorno de uma carteira real não são automaticamente intercambiáveis. [S&P Dow Jones Indices — Performance Disclosure]

A S&P Dow Jones Indices distingue o histórico hipotético anterior ao lançamento de um índice dos resultados em tempo real e remete para a metodologia de alterações da sua composição. O nosso protocolo final guarda, por isso, a população inicial, as regras de participação, as unidades excluídas, a fonte dos valores finais e o resultado recalculado. O relatório corrigido deve substituir o errado. Eliminar Survivorship Bias não resolve por si outros Look-ahead Bias, Overfitting, custos de transação ou disponibilidade de execução. Mesmo um histórico mais completo não promete retorno futuro. [S&P Dow Jones Indices — Performance Disclosure]

ExemploEXEMPLO · SURV

Mesmos resultados, outro grupo selecionado

O nosso modelo fictício acompanha quatro unidades simultâneas A, B, C e D durante o mesmo período. Todas eram elegíveis no início e cada uma começa com 100 USD, sem dívida, alavancagem ou fluxos financeiros externos. Os seus valores finais documentados, incluindo a liquidação, são [120, 110, 80, 60] USD; eventuais custos já estão incluídos nesses valores. Os retornos simples são [20, 10, -20, -40] %. A lista atual contém apenas A e B; os indicadores de sobrevivência são [1, 1, 0, 0]. C e D já não constam da lista, mas conhecemos os seus valores finais no modelo e não os substituímos por zero. Todo o grupo inicial tem valor inicial de 400 USD e final de 370 USD, ou seja, resultado de -30 USD e retorno de -7.5 %. As entradas iniciais iguais garantem aqui que esse retorno coincide com a média simples dos quatro retornos. O grupo A e B selecionado retrospetivamente tem valor inicial de 200 USD e final de 230 USD, ou seja, resultado de 30 USD e retorno de 15 %. A diferença é de 22.5 pontos percentuais, não um crescimento percentual de um retorno em relação ao outro. O gráfico mostra o retorno de cada unidade e distingue as que constam da lista atual. Não é uma série temporal nem quatro operações repetidas. A dupla selecionada não constitui uma regra executável baseada numa sobrevivência futura supostamente conhecida naquela altura. O exemplo não é um resultado histórico de fundos ou de Bitcoin e não determina a dimensão nem a direção do viés noutro conjunto.

Para ter uma visão mais completa, leia este verbete junto com Backtesting, Overfitting, Walk-forward Analysis, Look-ahead Bias, Paper Trading. Também há referências a este verbete em Look-ahead Bias.

01Uma lista de fundos atualmente ativos está sempre errada?

Não. Pode descrever corretamente a oferta atual. O erro surge quando apresentamos o seu histórico como a experiência de todo o grupo inicial, incluindo os fundos que desapareceram mais tarde. Depende da pergunta e da regra de seleção.

02Basta atribuir uma perda total às unidades em falta?

Não. A retirada da lista ou a ausência de preço não provam, por si, uma perda total. É necessário documentar a liquidação real ou modelada, reconhecer valores desconhecidos e descrever os pressupostos, em vez de omitir silenciosamente ou substituir por zero.

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