Survivorship Bias (Bias Penyintas)

Apa itu survivorship bias

Survivorship bias (bias penyintas) adalah kesalahan menarik kesimpulan dari data yang hanya berisi pihak yang "bertahan" atau menang, sementara pihak yang gagal sudah hilang dari data.

Hasilnya, gambaran yang terlihat lebih bagus daripada kenyataan. Kegagalan memang terjadi, tetapi tidak lagi tercatat.

Definisi formal

Dalam statistik dan keuangan, survivorship bias adalah bias seleksi. Sampel disusun dari unit yang masih ada pada akhir periode pengamatan, misalnya dana, saham, strategi atau akun. Unit yang tutup, digabung, delisting atau berhenti dikeluarkan dari sampel.

Karena yang dikeluarkan cenderung berkinerja buruk, rata-rata imbal hasil sampel menjadi terlalu tinggi dan risikonya terlihat terlalu rendah. Ukuran seperti imbal hasil tahunan, CAGR atau alpha ikut terdistorsi.

Contoh hipotetis dalam trading

Bayangkan sekelompok trader mulai memakai strategi yang sama pada awal suatu periode:

• Sebagian akun rugi besar, saldonya habis, lalu ditutup.
• Sebagian lain berhenti karena hasilnya datar.
• Hanya sebagian kecil yang equity curve-nya naik dan tetap aktif.

Di akhir periode, sebuah forum menampilkan "hasil pengguna strategi ini" berdasarkan akun yang masih aktif saja. Rata-rata hasilnya terlihat positif. Jika semua akun dihitung, termasuk yang sudah ditutup, rata-ratanya bisa negatif.

Yang berubah bukan strateginya, tetapi data yang dipilih. Untuk mencoba skenario dengan angka sendiri, gunakan kalkulator dan simulator.

Di mana istilah ini muncul

• Peringkat dan leaderboard. Daftar trader atau strategi terbaik di platform sosial atau copy trading biasanya hanya memuat akun yang masih aktif.
• Backtest. Uji strategi saham yang hanya memakai daftar konstituen indeks hari ini akan melewatkan perusahaan yang sudah delisting atau keluar dari indeks.
• Laporan dana. Statistik kinerja reksa dana atau hedge fund bisa terlihat terlalu bagus jika dana yang sudah dibubarkan tidak ikut dihitung (lihat juga open-end vs closed-end).
• Berita dan media sosial. Kisah orang yang untung besar lebih sering dibagikan, sedangkan yang rugi jarang bercerita.

Kasus batas

• Bukan look-ahead bias. Look-ahead bias berarti memakai informasi yang belum tersedia pada saat keputusan diambil. Keduanya sering muncul bersama di backtest, tetapi merupakan bias yang berbeda.
• Backfill bias. Dana baru kadang dimasukkan ke database beserta riwayatnya setelah hasilnya bagus. Ini memperparah efek penyintas.
• Data "lengkap" pun bisa bias. Jika definisi "aktif" berubah, misalnya akun dorman dihapus, sampel tetap bergeser ke arah yang menang.
• Risiko ekor. Strategi yang jarang rugi bisa bertahan lama sebelum terkena kejadian ekstrem (lihat fat tails dan black swan).

Trading CFD dan forex dengan leverage bisa menghabiskan modal dengan cepat. Hasil yang terlihat di peringkat atau unggahan orang lain tidak menunjukkan berapa banyak akun yang rugi. Bahas lebih lanjut di manajemen risiko dan psikologi trading.

Istilah terkait

• Equity curve
• Delisting saham
• Alpha
• Fat tails dan tail risk
• Strategi trading
• Glosarium trading

Pertanyaan umum

Apa itu survivorship bias secara singkat?

Kesalahan menilai sesuatu hanya dari yang bertahan atau menang, sementara yang gagal tidak terlihat dalam data.

Apa bedanya bias penyintas dan survivorship bias?

Tidak ada. Bias penyintas adalah padanan istilah survivorship bias dalam bahasa Indonesia.

Bagaimana survivorship bias memengaruhi trading?

Bias ini membuat strategi, sinyal atau trader terlihat lebih menguntungkan dan lebih aman daripada kenyataannya, karena akun yang rugi sudah hilang dari data.

Bagaimana mengurangi survivorship bias di backtest?

Gunakan data yang memuat semua instrumen yang pernah ada pada periode uji, termasuk yang delisting atau keluar dari indeks, dan cantumkan hasil semua percobaan, bukan hanya yang berhasil.