Ex-post je latinski izraz koji, u doslovnom prijevodu, znači “poslije činjenice”. Suprotnost ex-postu je ex-ante, što, obrnuto, znači “prije činjenice”. Često se ti izrazi koriste za opisivanje metode i vremena prikupljanja financijskih podataka. Kada se podaci dobiju i analiziraju na ex-post način. obično se koristi za predviđanje budućih zarada i gubitaka.
Svrha prikupljanja i analize financijskih podataka je utvrditi, predvidjeti i utjecati na tržišne trendove. Prikupljanje ex-post podataka o dobicima i gubicima tvrtke ili pojedinca omogućuje sređivanje tih informacija kako bi se stvorio plan za predviđanje budućih trendova. To se obično prikazuje u obliku grafikona radi lakšeg razumijevanja.
Na primjer, ako se analizom ove vrste podataka utvrdi da je tvrtka tradicionalno sklona lošijim rezultatima u prvom tromjesečju svake fiskalne godine, ali se vraća u trećem tromjesečju, te se informacije mogu upotrijebiti za ublažavanje zabrinutosti ulagača u vezi s lošim rezultatima . Poznavanje ovih trendova može pomoći u održavanju stabilnih cijena dionica nakon razočaravajućeg prvog tromjesečja. S druge strane, ako ista tvrtka ostvari rekordnu dobit u prvom tromjesečju, poznavanje implikacija dostupnih ex-post podataka omogućit će ulagačima da predvide da će tvrtka imati izvanrednu godinu u prodaji.
Međutim, važno je razumjeti da, iako takvi podaci mogu biti korisni, ne jamče da će se određeni trend nastaviti u nedogled. U najboljem slučaju, prikupljanje i korištenje ex-post podataka koristi se za formuliranje obrazovanih nagađanja o budućim performansama poduzeća ili industrije. Podaci nisu garancija ničega. Analogno rečeno, financijski stručnjak koji koristi ex-post podatke pomalo je poput meteorologa koji predviđa vremensku prognozu iz satelitskih i radarskih informacija. Često su točni, ali pogreške nisu samo moguće, one se s vremena na vrijeme očekuju.
Imajući sve ovo na umu, ex-post podatke postavlja na pravo mjesto. Iako je neophodan u alatima financijske analize, nije savršen alat. Općenito, što je tržište nestabilnije – to jest, što je viša razina fluktuacije i kolebanja u usponima i padovima u usporedbi s tipičnim trendovima – ova vrsta podataka postaje manje korisna kao alat za predviđanje budućeg ponašanja. Ponekad tržište odstupa od svojih tradicionalnih trendova, a valjanost prethodno prikupljenih podataka postaje irelevantna u svjetlu trenutnih uvjeta.