因子IC、IR信息系数和信息比率的介绍

因子IC、IR信息系数和信息比率的介绍

因子IC、IR的介绍：

因子IC

IC即信息系数（Information Coefficient），表示所选股票的因子值与股票下期收益率的截面相关系数，通过 IC 值可以判断因子值对下期收益率的预测能力。

我们在看IC值的时候，关注的是其绝对值。信息系数的绝对值越大，该因子越有效。IC为负表示因子值越小越好，IC为正表示因子值越大越好。IC的计算方法是：计算全部股票在调仓周期期初排名和调仓周期期末收益排名（也就是rank值）的线性相关度（Correlation）。IC越大的因子，选股能力就越强。

IC最大值为1，表示该因子选股100%准确，对应的是排名分最高的股票，选出来的股票在下个调仓周期中，涨幅最大；相反，如果IC值为-1，则代表排名分最高的股票，在下个调仓周期中，跌幅最大，是一个完全反向的指标。

转载： https://blog.51cto.com/u_12136715/2952503

因子IR：

来源： 《股票多因子模型实战——Python核心代码解析》

IR衡量的是稳定获得超额收益的能力，IR的值越大，说明获得超额收益越稳定，并且获得的超额收益越高。

指标解读

实际上，反向的指标也是非常有意义的。最无用的IC值是0或者接近0的值，这代表该因子对于股票没有任何的预测能力。当IC的绝对值大于0.05时，因子的选股能力较强，当IR大于0.5时因子稳定获取超额收益能力较强。