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title: 'How Survivorship Bias Tricks Your Backtest and Your Mind'
source: 'https://www.youtube.com/watch?v=BA-b78PAdXA'
video_id: 'BA-b78PAdXA'
date: 2026-09-11
duration_sec: 327
channel: '老李的AI量化笔记'
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# How Survivorship Bias Tricks Your Backtest and Your Mind

> Source: [How Survivorship Bias Tricks Your Backtest and Your Mind](https://www.youtube.com/watch?v=BA-b78PAdXA)

## Summary

The video discusses survivorship bias in backtesting trading strategies, using a personal story and the WWII bomber example to illustrate how excluding failed companies skews results. It provides actionable advice for avoiding this pitfall in both trading and life.

### Key Points

- **Initial Backtest Results** [00:01] — The creator built a trading strategy and backtested it on historical data, which suggested that holding positions without market timing was optimal, with attractive results.
- **Discovery of Bias** [00:26] — After including delisted and failed companies in the backtest, the results reversed dramatically, revealing that the initial success was due to survivorship bias, not strategy effectiveness.
- **WWII Bomber Example** [01:41] — Statistician Abraham Wald advised reinforcing areas with fewer bullet holes on returning bombers, because planes hit in those areas never returned, illustrating the same bias.
- **Survivorship Bias in Daily Life** [03:02] — The bias extends beyond trading: social media shows successful traders and entrepreneurs, but hides the many who failed with the same methods, skewing our perception of success.
- **Three Practical Rules** [04:13] — 1) Ask where the failures are when seeing success stories; 2) Always include delisted and failed companies in backtests; 3) Don't treat survivor experiences as universal laws.

### Conclusion

Survivorship bias is a hidden trap in data analysis and life, leading to false conclusions. Always question what data is missing and study failures to gain true insights.

## Transcript

我差点被我自己做的系统骗到中仓 我搭了一套交易策略 拿历史的数据回测 他给我的结论特别诱人 不要择势 你别吃水 一直持有是最好的
数据非常漂亮 曲线性感 我当时真的就信了 差点就照着他去操作 后来我多做了一步 我把那些已经崩盘的 退市的
腰斩到没人记得的票 也塞回到系统里 重新测了一遍 结果呢 直接反过来了 我倒吸一口冷气 我意识到 不是我的策略赢了
是我的样本作弊了 而这个漏洞呢 是一个连专业机构都经常中招 叫做幸存者偏差 我第一次回测 用的是一批 今天软件里还没有退市的好票
就是软件里还没有退市倒闭的公司 拿着这批公司去做回测 结果当然好看 但你发现我写了没有 我等于提前知道了答案 再去答题
那些当年看着也不错 结果中途爆雷退市的公司 被我无意识的剔除了 因为他们已经死了 根本不在我的名单里
所以我测出来的持有不动是最好根本不是策略的功劳当我把正往名单加回去真相才出来
同一套策略 崩盘率直接跳到54% 跑输了大盘 当你只测活下来的公司 你不是在回测策略 你是在回测幸存者
这个陷阱 二战有一个真实的故事 听完你就明白了 二战的时候盟军想给轰炸机加装装甲 但是装甲太重不能全身都加
只能加在最关键的地方 于是他们做了统计 大量返航的飞机 他们发现机翼上的弹孔是最多的 引擎和甲氏舱反而没有
军方的第一反应特别自然 那就加装机翼吧 那里重弹最多 但是有个统计学家叫做亚伯拉罕·瓦尔德 他说了一句让所有人都愣住的话
错 真正要加固的恰恰是弹孔最少的地方 尤其是发动机的引擎 为什么 他说机翼重弹的飞机能飞回来
所以你看得见他们的弹孔 而引擎重弹的飞机 他们已经坠毁 所以你在返航的飞机上 看不到引擎上有弹孔你看到的不是全部的飞机你看到的只是活着回来的飞机而我们的股票池犯的也是一模一样的错
我看到的只是活下来的公司 死掉的那些早就从我的数据里消失了 可他们才是真正藏着的答案 讲到这里
我想说点比回测重要多的是 幸存者偏长 根本不是在数据里 他每天都在你刷手机的时候 悄悄的骗你 你刷到一个人说
他靠短线交易了三年 就财务自由 你看到的是他 但是你看不到的是 用同样的方法 亏光本金 销户再也无法发生的无数个人
你看到哪个上市敲钟的创业者说 就在all in 就在赌 但是你看不到的是 同样all in 最后欠一身债离场的人 他们是没有机会上太阳角
也没有人去采访他们 死人不会说话 所以你听到的第一条成功经验 天然就是被筛选过的 幸存者的版本 这件事彻底改变了
我看世界的方式 现在当所有人都告诉我 这个方式稳赚的时候 我就会先冷冷的问一句那些用了同样方法却失败的人他们在哪里就这一个问题帮我堕过了无数的坑落到有用的
三条 第一看到任何成功的经验 或者漂亮回测 先问一句失败的样本 去哪了 如果答案是被剔除了 这个结论大概率不可信
第二做回测 必须包含退市 崩盘的全样本 否则你测的不是策略 是一批幸运的人 第三 这条在生活里同样成立
不要把幸存者的经验 当成普遍的规律 你真正该研究的 往往是那些失败的案例 而不是成功的故事 一套漂亮的回忆测 可能从根本上就是错误
而你却浑然不觉 因为它只让你看见 它想让你看见的部分 这是做量化最隐蔽的坑 也是看清这个世界最盖警惕的一件事
以上呢 是我个人做数据系统 踩坑的经历和认知的分享 纯方法论交流 不构成任何投资建议 加上退市名单之后啊
我又重新测了择时 结果发现一件特别反直觉的事 择时不一定让你赚更多 但它能决定你能不能活下来 我们下期讲