creating active investment strategy中的错误（量化的）
survivor bias
look-ahead bias
data mining中具体指的是什么能否举个例子说明一下，比如survivor bia是选取data时都是活下来的data的意思吗，死的data选取不到，尤其对data mining不了解
maggie_品职助教 · 2021年04月10日
嗨，爱思考的PZer你好：
survivorship bias指的是只考虑存活者的情况，而只有好公司才能活下来，那些倒闭的公司都在历史长河中被淘汰了，从好公司里获取的数据必然不能反映平均市场情况。
Look-ahead bias：前视偏差，用将来的数据进行判断导致判断不可行，因为站在现在这个时间点，将来的数据你是得不到的，那么这种判断规则就是不可用的。比如说我用P/E选股，假设当前时点为2020.1.1，“E”代表的是去年一整年的每股净收益，但是2019年的年报还没有披露，所以现在根本得不到这个指标，这个P/E是在将来才会得到的，所以用将来才能得到的指标作为一个选股策略是不可行的。
Data-mining bias: 数据挖掘偏差，把偶然当必然，算出来的统计指标可能没有经济学意义上的解释。比如说把股票的收益率跟降雨量之间做了一个相关关系，发现有一个很强的相关性，所以就得出结论说：降雨量越高的年份股票收益率涨的也越好一些。这就是典型的把偶然当成了必然，没有经济学意义上的解释，就不是必然会出现的一个规律。
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