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title: "Look-ahead bias"
description: "Il look-ahead bias consiste nell'usare in un test informazioni non ancora disponibili quando la decisione simulata è stata presa, gonfiando i risultati."
canonical_url: "https://fincanva.com/it/docs/teoria-degli-investimenti/look-ahead-bias"
last_updated: "2026-08-02"
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# Look-ahead bias

Il look-ahead bias è l'uso, in un test storico, di informazioni che non erano ancora disponibili nel momento in cui la decisione simulata è stata presa. Un test che legge il dato di una società prima della sua reale data di pubblicazione, o che esegue un ordine a un prezzo non ancora battuto sul mercato, lascia di fatto che la strategia veda il futuro — e una strategia che vede il futuro è quasi impossibile da battere, quindi i suoi risultati sono lusinghieri e non riproducibili con denaro reale. Il look-ahead bias è un errore di *tempistica* nei dati che alimentano la decisione, non un difetto nella logica della strategia: le stesse regole, avendo a disposizione solo ciò che era conoscibile allora, avrebbero prodotto un risultato diverso e di norma molto peggiore.

**Detto anche:** lookahead bias, fuga di informazioni

## Da cosa nasce il look-ahead bias in un backtest?

Il look-ahead bias compare ogni volta che la data con cui un valore è *etichettato* differisce dalla data in cui è *diventato pubblico*, e il test usa l'etichetta. Le fonti ricorrenti sono:

- **Il ritardo di pubblicazione dei dati di bilancio.** Un dato trimestrale descrive un trimestre chiuso settimane o mesi prima che la comunicazione uscisse. Associare quel dato alla data di chiusura del trimestre permette a una decisione di agire prima che qualcuno potesse leggerlo.
- **Rettifiche e revisioni.** Molte serie vengono riviste dopo la prima pubblicazione. Usare il valore finale rettificato come se fosse stato noto alla data della prima uscita importa informazioni che allora non esistevano.
- **Esecuzione nello stesso istante.** Decidere sul prezzo di chiusura di una giornata e poi eseguire all'apertura della stessa giornata, oppure usare un massimo o un minimo di seduta non ancora formato, dà all'esecuzione un prezzo che la decisione non poteva conoscere. Quale prezzo usa un'esecuzione dipende dall'[orario esecuzione](/it/docs/strategie/orario-esecuzione).
- **La composizione di oggi applicata a ieri.** Testare sui [componenti di un indice](/it/docs/dati-e-metodologia/liste-di-indice-e-composizione-point-in-time) *così come è oggi* su un periodo in cui la composizione era diversa unisce look-ahead e [survivorship bias](/it/docs/teoria-degli-investimenti/survivorship-bias).

## Esempio pratico: utili usati prima della pubblicazione

Uno screen ordina le società per ultimi utili riportati e ribilancia il 1° febbraio. Il trimestre fiscale della società A si è chiuso il 31 dicembre, ma i risultati sono stati pubblicati solo il 20 febbraio. Un test che archivia il dato di dicembre alla data del 31 dicembre lo vede il 1° febbraio e ci compra sopra; un test che lo archivia al 20 febbraio non lo vede ancora e compra qualcos'altro. Ripeti la cosa su ogni comunicazione per dieci anni e la strategia ha goduto di tre settimane di vantaggio su ogni sorpresa sugli utili: un vantaggio sistematico che nessun conto reale ha avuto. Per questo conta che il lag di un filtro sia contato in **Report Fa** invece che in mesi di calendario: sono le comunicazioni, non il calendario, a decidere quando un dato era conoscibile. Vedi [lag, periodo e moltiplicatore](/it/docs/screener/lag-periodo-e-moltiplicatore) per il funzionamento di quelle unità.

{/* VISUAL: svg-diagram — timeline contrasting a figure's information date (quarter end) with its decision date (publication), and the window where look-ahead lives — tracked in VISUAL_BACKLOG */}

## Come evita il look-ahead bias la riproduzione walk-forward?

La riproduzione walk-forward riduce il look-ahead bias avanzando nello storico un passo alla volta e permettendo a ogni decisione di usare solo ciò che era già accaduto fino a quel passo. I backtest di Fincanva riproducono le tue regole in ordine cronologico e arrivano fino all'ultima chiusura di mercato disponibile, mai oltre, quindi una decisione datata 2015 non può attingere a dati del 2016. Ciò che questo elimina è la possibilità che sia il *calcolo* a guardare avanti; ciò che non può eliminare è una regola che legge un dato che il mercato a quella data non aveva ancora — ed è per questo che il verbo giusto è ridurre, non eliminare. Vedi [walk-forward replay](/it/docs/teoria-degli-investimenti/walk-forward-replay) per il meccanismo e [I nove bias che Fincanva ti aiuta a evitare](/it/docs/per-iniziare/i-nove-bias-che-fincanva-ti-aiuta-a-evitare) per il comportamento del prodotto.

## In cosa differisce il look-ahead bias dagli altri bias del backtest?

Il look-ahead bias riguarda *quando* l'informazione era disponibile; i suoi vicini riguardano *cosa* hai testato e *come leggi il risultato*. Il [survivorship bias](/it/docs/teoria-degli-investimenti/survivorship-bias) è un campione a cui mancano i nomi che non sono sopravvissuti. Il [selection bias](/it/docs/teoria-degli-investimenti/selection-bias) è un campione scelto col senno di poi. Il [data-snooping bias](/it/docs/teoria-degli-investimenti/data-snooping-bias) sono molti test di cui si riporta solo il vincente. L'[overfitting](/it/docs/teoria-degli-investimenti/overfitting) è una strategia modellata così strettamente sui dati passati da catturare rumore. Il [data-quality bias](/it/docs/teoria-degli-investimenti/data-quality-bias) è il vicino più prossimo di tutti: una conclusione guidata dai dati archiviati che sono essi stessi sbagliati, ed è lì che finiscono rettifiche e revisioni quando il valore corretto è il solo che hai. Un test può essere del tutto privo di look-ahead bias e soffrire comunque di tutti gli altri.

*I backtest mostrano cosa sarebbe successo — non cosa succederà. Fincanva non fornisce consulenza finanziaria — vedi [È una consulenza finanziaria?](/it/docs/teoria-degli-investimenti/e-una-consulenza-finanziaria).*