你看不到的东西
在二战期间，美军分析返航轰炸机上的弹孔分布，以决定在何处加装装甲。他们最初想加强弹孔最密集的部位。统计学家 Abraham Wald 指出了这一错误：弹孔所显示的是飞机被击中后仍能返航的部位。在其他部位被击中的飞机没有返航。他们需要为那些没有弹孔的部位加装装甲。
这就是幸存者偏差，它在金融市场中持续存在。你看到的始终是返航的飞机。
加密市场中的幸存者偏差
加密市场是金融领域中幸存者偏差最严重的环境之一。当你查看 Bitcoin 的历史走势图并看到超过 60,000% 的回报时，你看到的是自 2009 年以来推出的数千种加密货币中唯一最大的赢家。2017 年和 2018 年推出的绝大多数代币已归零。它们不会出现在 CoinMarketCap 上。它们不会出现在你的回测数据中。它们是不可见的。
如果你对「买入前 50 大加密代币」策略进行回测，你的回测会存在偏差，因为当前的前 50 名都是幸存者。三年前位于前 50 名但之后跌出（并可能归零）的代币不在你的数据中。你的回测显示的表现会优于该策略实际能够实现的表现，因为它只包含了那些幸存下来的资产。
基金表现中的幸存者偏差
同样的偏差也困扰着基金表现数据。表现不佳的对冲基金会关闭并从数据库中消失。剩余基金的平均表现改善，并非因为基金变得更好，而是因为最差的表现者不再被计入。研究估计，这一效应使对冲基金的报告回报每年被夸大 1% 至 3%。
交易信号中的幸存者偏差
当有人向你展示「每次这种形态形成时，价格都会上涨 20%」的图表时，请问一下该形态在之后归零且不再存在于数据集中的资产里形成了多少次。这种形态可能出现了 100 次，在幸存资产中有 60 次正面结果，而在已不存在的资产中还有 40 次实例。真实的成功率是 60%，而不是只看幸存者所暗示的 100%。
如何保护自己
时点数据是黄金标准。正确的回测使用每个历史时刻可用的资产集合，包括随后失败的那些。这更难获得和处理，但若没有它，你的结果会被系统性地夸大。
在评估任何策略、系统或历史分析时，问问自己：我没看到什么？当时在这个集合中但如今已不复存在的资产、基金或交易者有哪些？如果我包含完整集合而不仅是幸存者，结果会是什么样？这个问题并不总有精确答案，但提出它能保护你免于最常见的分析性自我欺骗。