因子IC值(Information Coefficient)是指某个因子与股票收益率之间的相关系数。它的取值范围为-1到1之间,数值越接近1表示因子与股票收益率之间的相关性越强,数值越接近-1表示相关性越弱,而接近0表示几乎没有相关性。 二、因子IC值的计算方法 计算因子IC值需要以下几个步骤: 1. 数据准备:首先需要收集因子数据和股票...
IC的理论最大值为1 ,但对于多年的IC均值来说, >0.05时, 就可以认为因子是有效的阿尔法因子, >0.1时, 就可以认为因子是特别好的阿尔法因子。 当IC均值接近0时,因子可被认为是无效因子。 当IC均值< -0.05, 因子可以被认为是反向有效因子, 只要将排名次序倒过来, 因子就是正向的阿尔法因子。简而言之, IC均值...
在计算中,因子IC值等于每个股票的因子值与回报率的皮尔逊相关系数之和的平均值。除了皮尔逊相关系数,还有其他的相关系数可以用来计算因子IC值,如斯皮尔曼等级关联系数,但它们的使用频率不如皮尔逊高。 3. 因子IC值的解释 最后,要对因子IC值的解释进行说明。一般来说,因子IC值的取值范围为-1到1。当IC值为正数时...
IC_1=df1['前瞻收益'].corr(df1['换手率'],method='spearman') IC_1 两者的值有差异性,但相差不大,整体方向都是一致的,即换手率因子和收益都是反相关。但这并不代表这个因子没有用,你可以作为反向因子来使用。每一个数据都是不是白存在的,无论是正相关还是反相关,都能得到一定的启发,从而用于策略构建。
IC值,即Information Coefficient,信息系数。IC具体的计算公式是全部股票在调仓周期期初的排名和本调仓周期收益排名的线性相关度。说白了,就是为了衡量初始的收益排名和现在收益排名之间的相关性,经过计算求得相关性,得到的因子与收益的相关性系数也就是IC值。 IC值的计算方法总结起来有两个,一是利用Pearson相关系数,二...
因子IC、IR的介绍: 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。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...
单因子收益率分析 构建因子测试框架 构建单因子回测框架 多因子相关性分析 多因子合成方法 单因子IC分析 因子的IC分析:判断因子与收益的相关性强度 IC: 某一期的IC是指该期因子暴露度和股票下期的实际回报值在横截面上的相关系数 一个因子的IC就是因子与收益率的相关强度 ...
因子检验 Python计算ic值 引言 因子检验是量化投资中的一项重要工作,通过检验因子与股票收益之间的关系,可以判断因子的有效性和可靠性。本文将介绍通过Python计算因子的IC值(信息系数)的方法。 什么是IC值 IC值是评价因子预测能力的指标,全称为Information Coefficient。它反映了因子与股票收益之间的相关性,取值范围为-1...
根据描述,似乎就是算因子值和收益率之间的Spearman秩相关系数。但是Spearman秩相关系数计算时,如果把某一个序列顺序颠倒,另一个不变,得到的结果和原来几乎没有什么关系(见下表,第二个序列顺序颠倒后,相关系数由0.6变为-0.1),然而使用果仁时,如果把某个因子的排名条件由从大到小改为从小到大,IC是正好相反的,我...