前瞻偏差（Look-Ahead Bias）發生在測試用到了被測試那一刻還不可用的資訊，例如修訂的財務數字、發生變化的指數成分，或測試日期之後才發布的資料。它透過把真實交易者從沒有的知識交給策略，讓回測結果虛高。
它怎麼運作
避免方法是讓每個資料點的可用時間與被測試時刻匹配：修訂的數字只在它的發布日期之後進入測試。
偏差在於時機，不在於準確性：一個對它所描述的東西說得很準確的數字，如果發布得晚，對測試仍然是錯的。
為什麼投資人需要知道
前瞻偏差讓回測看起來比策略實盤實際會交付的更好，等投入資金後才發現會很貴。
它是嚴肅回測的標準檢查，尤其是修訂的基本面或成分資料。
一個簡單的市場例子
一個測試用公司當前重述的財務數字，來評估一段這些數字尚未定稿的時期。策略看起來像是在用當時實際上還不可用的資訊行動。
常見誤解
用最準確的當前數字，而不是測試日期當時可知的版本。
忽略發布時間戳，把測試對準一個數值描述的時期，而不是它何時被知道。
常見問題
測試裡最準確的數字總是對的嗎？
不是。最準確的當前數字在測試日期可能還不存在。
怎麼避免前瞻偏差？
把每個輸入按它何時可用來標註，而不是按它描述的時期。
事後能修嗎？
只有資料允許重建每個日期可知的內容時才行。
僅供教育用途。部分術語在不同國家、機構與市場中的實際用法可能不同。