由 McGeddon - 自己的作品, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=53081927
第二次世界大戰期間的1941年，美國哥倫比亞大學統計學亞伯拉罕·沃德教授接受美國海軍的要求，運用他在統計方面的專業知識給出關於『飛機應該如何加強防護，才能降低被炮火擊落的機率』的建議。沃德教授針對盟軍的轟炸機遭受攻擊後的相關數據，進行分析和研究後發現：機翼是整個飛機中最容易遭受攻擊的位置，但是發動機則是最少被攻擊的位置。因此沃德教授給出的結論是『我們應該強化發動機的防護』，但是美國海軍指揮官認為『應該加強機翼的防護，因為這是最容易被擊中的位置』。
沃德教授提出以下其加強機身防護意見的依據：
1.本次統計的樣本，僅包含沒有因敵火射擊而墜毀並安全返航的轟炸機。
2.沃德教授假設所有中彈的彈著點應該會平均分布在機身各處，而能安全返航的轟炸機機身中彈數量較多的區域，是即使被擊中也比較不會導致墜機的部位。
3.機翼被擊中很多次的轟炸機，大多數仍然能夠安全返航。
4.發動機彈孔較少的原因並非真的不容易中彈，而是一旦中彈，其安全返航並生還的可能性就微乎其微。
軍方最終採取了教授提出的增加發動機防護的建議，後來證實該決策是完全正確的。這項研究對當時仍在發展初期的作業研究領域具有深遠的影響。
開發交易系統的時候最不能夠去犯的一大重點就是生存者偏差,今天你所選擇進行策略開發的股票都是存活下來的股票,你忽略了那些已經下市不存在的股票而去進行交易策略開發的話,那你未來在上線策略的時候,你是無法去避免妳的投資組合中會有下市的股票標的
由於你實際上的交易標的當中有可能會包含未來會下市的股票,在這種情況之下你就有可能把一個對的交易策略用在錯誤的商品上
也因此,慎選交易標的就變得很重要!
另一種金融市場上的生存者偏差我又稱為樣本偏差
如果今天我們所選擇的商品已經正確,但是每個商品的歷史資料期間大不相同,如果你在歷史資料的運用上使用了錯誤的方式,那你就有可能造成第二種生存者偏差!
我們在進行歷史資料的期間篩選的時候,可能會區分為樣本內樣本外,如果你的樣本內樣本外在選擇上本身就有一些偏頗或者是刻意忽略掉一些不適合交易的行情!
你的交易系統,交易策略就有可能不值得參考,因為我們無法保證歷史會不會重演,但是我們的分析又寄託在希望歷史重演之下所帶來的獲利!所以,刻意迴避行情絕對是一種錯誤的樣本偏差!
舉例來說,2008年的金融海嘯這種高波動度的走勢在未來你其實是不確定他會不會再度發生,那~如果今天你在進行策略開發的時候,刻意去忽略"高波動度"的價格走勢,你未來這個交易策略上線的時候就有很高的機率會在面臨到高波動度的時候不奏效!
策略的檢驗評估要盡可能包含高波動度的牛市,熊市,橫向整理 以及 低波動度的牛市,熊市,橫向整理,我建議大家至少要包含這六種市況來去進行檢驗評估,這樣至少比較能夠避免樣本偏差的現象出現!
最後,未來是不確定性的,但是只有擁抱這個金融市場的不確定性你才有機會!
要盡可能的去避免生存者偏差現象產生,因為它有可能導致我們的交易策略在未來無法被真正的去使用 !
觀看生存者偏差影片
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