前瞻偏差（Look-ahead bias）是回测和机器学习评估中最常见的陷阱：它使用了决策时刻之后的信息来优化该时刻的决策，导致系统在部署时表现远不如回测。当前业界主要通过特定构造的经验规则和经验性检测器来管理这一问题，但这些方法仅在单一通道上是合理的，且无法保证沉默即正确。本文证明，前瞻自由（look-ahead-freedom）实际上是一个形式化属性：固定一个时间点，要求未来不影响当下可以视为在时间索引的信息格上的一种时间非干扰性（temporal non-interference）。基于这一识别，作者开发了一个管道演算（pipeline calculus），将数据的可用时间与参考时间分离，并确定了问题的边界。当可用时间依赖于数据值时，前瞻自由是不可判定的（确实是 Π₁-0-1-难）：泄漏是递归可枚举的，但自由不是。在值无关片段（涵盖窗口、重采样、连接、时间点与历史读取，以及智能体检索）上，作者给出了一个类型-效应系统（type-and-effect system），它是可靠的且在线性时间内可判定。一个实现工件验证了理论：检查规模线性扩展，一个独立的预言机证明任何被接受的管道都没有泄漏，并且该检查器捕获了差分和分块检测器遗漏的所有注入泄漏。本文适合对回测、智能体交易、形式化方法感兴趣的研究者和工程师阅读。