前视偏差

是什么

前视偏差，指回测用了在当时那个时点根本不可能拿到的信息。

这是漂亮回测经不起实盘检验最常见的原因。

为什么在 AI 量化里更严重

大模型让前视偏差更严重，不是更轻。一个在历史数据上训练过的模型，等于已经见过未来。 让它「分析」一段它训练时见过的时期，答案可能看起来很神 —— 但那个「神」跟分析能力无关。

这就是为什么规范第三条要求把前视偏差防护明确写出来。

常见形态

形态	例子
训练数据泄漏	问大模型一段它训练时见过的时期
重述财报	用后来修正过的数字，而不是当时首次披露的
指数成分失真	用今天的指数成分股做测试 —— 里面已经剔掉了那些失败的
按收盘价成交	用收盘价做决策，又在同一个收盘价成交

怎么检查

只问一个问题：在这个决策作出的那一刻，这个数字真的拿得到吗？

如果你的答案是「不知道」，或者给不出来源，那这个结果就不是结果。