Ce que vous ne pouvez pas voir
Pendant la Seconde Guerre mondiale, l'armée américaine a analysé les motifs d'impacts de balles sur les bombardiers de retour pour décider où ajouter du blindage. Ils voulaient initialement renforcer les zones avec le plus d'impacts. Abraham Wald, statisticien, a souligné l'erreur : les trous montraient les endroits où les avions pouvaient être touchés et tout de même rentrer. Les avions touchés ailleurs ne revenaient pas. Il fallait blinder les endroits sans impacts.
C'est le biais du survivant, et il opère constamment sur les marchés financiers. Vous regardez toujours les avions qui reviennent.
Le biais du survivant dans la crypto
Le marché crypto est l'un des environnements financiers les plus marqués par le biais du survivant. Lorsque vous regardez le graphique historique du Bitcoin et voyez un rendement de plus de 60 000%, vous regardez le plus grand gagnant unique parmi des milliers de cryptomonnaies lancées depuis 2009. La grande majorité des tokens lancés en 2017 et 2018 sont tombés à zéro. Ils n'apparaissent pas sur CoinMarketCap. Ils n'apparaissent pas dans vos données de backtest. Ils sont invisibles.
Si vous backtestez une stratégie « achetez les 50 premiers tokens crypto », votre backtest est biaisé parce que les 50 premiers actuels sont les survivants. Les tokens qui faisaient partie du top 50 il y a trois ans mais qui en sont tombés (et possiblement allés à zéro) ne sont pas dans vos données. Votre backtest montre une meilleure performance que la stratégie n'aurait réellement délivrée parce qu'il n'inclut que ce qui a survécu.
Le biais du survivant dans la performance des fonds
Le même biais affecte les données de performance des fonds. Les hedge funds qui performent mal ferment et disparaissent des bases de données. La performance moyenne des fonds restants s'améliore non pas parce que les fonds se sont améliorés, mais parce que les plus mauvais cessent d'être comptabilisés. Les études estiment que cet effet gonfle les rendements rapportés des hedge funds de 1 à 3% par an.
Le biais du survivant dans les signaux de trading
Quand quelqu'un vous montre un graphique de « chaque fois que ce motif s'est formé, le prix a augmenté de 20% », demandez combien de fois le motif s'est formé sur des actifs qui sont ensuite tombés à zéro et ne figurent plus dans le jeu de données. Le motif pourrait être apparu 100 fois, avec 60 résultats positifs sur les actifs survivants et 40 occurrences sur des actifs qui n'existent plus. Le véritable taux de succès est de 60%, pas les 100% suggérés en ne regardant que les survivants.
Comment vous protéger
Les données « point-in-time » sont la référence absolue. Un backtest correct utilise l'univers des actifs disponibles à chaque instant historique, y compris ceux qui ont ensuite échoué. C'est plus difficile à sourcer et à traiter, mais sans cela, vos résultats sont systématiquement surévalués.
Lorsque vous évaluez une stratégie, un système ou une analyse historique, demandez-vous : que ne suis-je pas en train de voir ? Quels actifs, fonds ou traders faisaient partie de cet univers à l'époque mais n'y sont plus ? À quoi ressembleraient les résultats si j'incluais l'univers complet plutôt que seulement les survivants ? Cette question n'a pas toujours de réponse précise, mais la poser vous protège de la forme la plus courante d'auto-illusion analytique.