前瞻偏差（Look-Ahead Bias）发生在测试用到了被测试那一刻还不可用的信息，比如修订的财务数字、发生变化的指数成分，或测试日期之后才发布的数据。它通过把真实交易者从没有的知识交给策略，让回测结果虚高。
它是怎么运作的
避免方法是让每个数据点的可用时间和被测试时刻匹配：修订的数字只在它的发布日期之后进入测试。
偏差在于时机，不在于准确性：一个对它所描述的东西说得很准确的数字，如果发布得晚，对测试仍然是错的。
为什么交易者需要知道
前瞻偏差让回测看起来比策略实盘实际会交付的更好，等投入资金后才发现会很贵。
它是严肃回测的标准检查，尤其是修订的基本面或成分数据。
一个简单的市场例子
一个测试用公司当前重述的财务数字，来评估一段这些数字尚未定稿的时期。策略看起来像是在用当时实际上还不可用的信息行动。
常见误区
用最准确的当前数字，而不是测试日期当时可知的版本。
忽略发布时间戳，把测试对准一个数值描述的时期，而不是它何时被知道。
常见问题
测试里最准确的数字总是对的吗？
不是。最准确的当前数字在测试日期可能还不存在。
怎么避免前瞻偏差？
把每个输入按它何时可用来标注，而不是按它描述的时期。
事后能修吗？
只有数据允许重建每个日期可知的内容时才行。
仅供教育用途。部分术语在不同国家、机构和市场中的具体口径可能不同。