生き残りバイアス（Survivorship bias）

生き残りバイアスは実生活でも垣間見られ、知っておいて損はありません。金融業界ではヘッジファンドの例が有名です。例えば現在のヘッジファンドの過去平均リターンが20％と仮定します。しかし、実際は過去平均リターン20％ではなく、この数値よりも必ず低くなります。その理由は、現在のヘッジファンドは既に生き残っているもののみで構成されており、既に廃業したヘッジファンドは成績を提供するはずもなく、その分だけ過去平均リターン20％というのは過大評価されているからです。

これはトレーディングシステムにもあてはまります。まず、開発する段階において成績が悪くなってしまうパラメーターは採用を見送ります。最適化の段階でカーブフィッティングをしてしまうという問題にも関係してきますが、結果的にはデータマイニングからの都合の良いパラメーターのみを選ぶことで、生き残りバイアスがかかってしまいます。また、一旦リリースした後の微調整も生き残りバイアスがかかるので、微調整は好ましくないということが結論付けられます。

デイトレーダーが成功してばかりいると錯覚するのも生き残りバイアスです。失敗したトレーダーがブログを続けるわけもないので、ブログでの成功ストーリーを一般人がそのまま鵜呑みにすると痛い目に合いますのでご注意下さい。逆に言うと、長く続いている投資ブログは応援したいというところです。

最後に、実生活でも応用できます。ダイエット広告等のユーザーの声は成功したもののみがクローズアップされるので生き残りバイアスがかかっていると断言できます。