生存者バイアス
以前に消えた要素を除き、残存要素だけを評価する歪みです。現構成銘柄の検証、稼働口座の順位、成功者の物語などがあります。群、分析単位、期間、閉鎖・欠落の扱いを事前定義します。欠落は自動的に損失ではありませんが、除くと結論が変わり得ます。成功統計には問いに合う分母が必要で、生存者は全挑戦者を自動的に表しません。
例。 仮の百口座が同資金、後の資金移動なしで始まり、七十が期末まで残り平均+10%、三十が前に平均−40%で閉じ、その後取引しないとします。全群平均は(70 × 10% + 30 × (−40%))/100 = −5%です。残存だけなら+10%で、別の問いに答えます。
結果前に群を定義する
当初対象の口座・システム・商品と後の参加者の扱いを指定します。消滅理由は損失、会社閉鎖、改名、掲載削除などです。欠落に特定損失を割り当てず、影響評価なしに捨てもしません。例は当初等ウエイトの算術平均です。
データと物語の偏り
現指数構成の検証は過去上場廃止を省きます。稼働コピー提供者の順位は閉鎖プロフィールを除き得ます。成功者インタビューは全参加者の代表統計ではありません。参照：Brown、Goetzmann、Ibbotson、Ross：Survivorship Bias in Performance Studiesは選択の資料で、共通のFX損失率を示すものではありません。
歪みを減らす
閉鎖要素も含む過去構成と識別子を使います。参加・退出日と実最終決済を記録します。不明な結果は創作せず影響の可能範囲を述べます。提出前の魅力的履歴を後から追加するバックフィルは別の選択機構です。時系列OOSでも失敗要素が消えた台帳は直りません。
分母を問いに合わせる
口座数加重と資金加重の平均は違います。活動中の成績は新規参加者を自動的に表しません。開始日が違えば露出期間も違います。範囲が明確なら各分析に意味はあり、魅力的な結果後の問い変更が誤りです。人、口座、プログラム、一試行のどれかを示します。
公表統計を評価する
分母、成功基準、期間、欠落を尋ねます。活動プロフィールの結果も正当ですが、根拠なしに全群へ一般化できません。講座内：戦略検証と、FXの神話と事実。情報源は2026年10月11日に確認。
よくある質問
欠落口座はすべて負けましたか？
いいえ。事実を確認し、欠落を自動分類せず不確実性を明示します。
大標本でこの偏りはなくなりますか？
いいえ。選択生存者が何千でも、全定義群の結果とは別の問いに答え得ます。
