幸存者偏差：回测中最隐蔽的误差来源
幸存者偏差是回测与历史统计里最容易出错却又最隐蔽的问题：研究者只拿今天还活着、还能查到数据的标的去测历史，把早已退市或消失的标的漏在了样本外。由于消失的往往正是表现差的，这一缺漏会让历史收益被系统性高估。
偏差如何产生
- 退市股缺失：长期下跌、经营失败直至退市的公司在今天无从查询，若不把它们的历史纳入，样本只剩表现稳健者，回测曲线自然偏漂亮。
- 指数成分调整：许多指数规则倾向把走弱个股定期剔除、纳入走强新贵，若按今天成分回看过去，等于事后才把过去表现差者请出，历史收益率被越修越高。
- 业绩簿记遗失：数据商为节省成本，有时只保留当前活跃股票的完整历史，也是同源问题。
为什么危害大
它不只让数字偏乐观，更会扭曲我们观察到的规律：一个真实有效的现象可能被放大，一个本不存在的假象却因幸存样本而显得成立。要规避，须从当年的股票全集取样，按当时的入选与退出的真实状态持续推进，把退市与调出标的的后续一并计入，或用点上市时即定期存活的普遍基准对照，评估高估的程度。
提醒
所有基于现有名单反推历史的方法都应追问一句：当年确实名单如此吗。正视幸存者偏差，是把历史统计当真的第一步。相关讨论限定在已发生样本的度量误差上，不含对任何市场走向的判断，也不构成操作依据。