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量化金融分析師(AQF)|教你掌握量化分析的專(zhuān)業(yè)工具

發(fā)表時(shí)間: 2018-07-05 11:03:32 編輯:jc

因子的IC 和IR這兩個(gè)概念經(jīng)常出現(xiàn)于較為專(zhuān)業(yè)的量化研報(bào)中,但其概念卻少有人能說(shuō)清楚。這里我就來(lái)介紹一下IC/IR的概念,業(yè)余策略研究者在了解這兩個(gè)概念后,就能無(wú)障礙地閱讀量化研報(bào),并將自己的研究水平提高一個(gè)層次。

量化金融分析師(AQF)|教你掌握量化分析的專(zhuān)業(yè)工具

因子的IC和IR這兩個(gè)概念經(jīng)常出現(xiàn)于較為專(zhuān)業(yè)的量化研報(bào)中,但其概念卻少有人能說(shuō)清楚。這里我就來(lái)介紹一下IC/IR的概念,業(yè)余策略研究者在了解這兩個(gè)概念后,就能無(wú)障礙地閱讀量化研報(bào),并將自己的研究水平提高一個(gè)層次。

一、什么是IC/IR?

IC:信息系數(shù)(InformationCoefficient,簡(jiǎn)稱(chēng)IC),代表因子預(yù)測(cè)股票收益的能力。IC的計(jì)算方法是:計(jì)算全部股票在調(diào)倉(cāng)周期期初排名和調(diào)倉(cāng)周期期末收益排名的線性相關(guān)度(Correlation)。IC越大的因子,選股能力就越強(qiáng)。

IR:信息比率(InformationRatio,簡(jiǎn)稱(chēng)IR)=IC的多周期均值/IC的標(biāo)準(zhǔn)方差,代表因子獲取穩(wěn)定Alpha的能力。整個(gè)回測(cè)時(shí)段由多個(gè)調(diào)倉(cāng)周期組成,每一個(gè)周期都會(huì)計(jì)算出一個(gè)不同的IC值,IR等于多個(gè)調(diào)倉(cāng)周期的IC均值除以這些IC的標(biāo)準(zhǔn)方差。所以IR兼顧了因子的選股能力(由IC代表)和因子選股能力的穩(wěn)定性(由IC的標(biāo)準(zhǔn)方差的倒數(shù)代表)。

IC最大值為1,表示該因子選股100%準(zhǔn)確,對(duì)應(yīng)的是排名分較高的股票,選出來(lái)的股票在下個(gè)調(diào)倉(cāng)周期中,漲幅最大;相反,如果IC值為-1,則代表排名分較高的股票,在下個(gè)調(diào)倉(cāng)周期中,跌幅最大,是一個(gè)完全反向的指標(biāo)。

實(shí)際上,反向的指標(biāo)也是非常有意義的。最無(wú)用的IC值是0或者接近0的值,這代表該因子對(duì)于股票沒(méi)有任何的預(yù)測(cè)能力。當(dāng)IC的絕對(duì)值大于0.05時(shí),因子的選股能力較強(qiáng),當(dāng)IR大于0.5時(shí)因子穩(wěn)定獲取超額收益能力較強(qiáng)。

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二、如何獲取因子的IC/IR

在策略研究界面,當(dāng)我們選擇好了選股條件,切換至“排名分析”選項(xiàng)卡,然后設(shè)定好分析的時(shí)間和調(diào)倉(cāng)周期、點(diǎn)擊“開(kāi)始分析”按鈕,就可以獲得因子的IC/IR值。

三、計(jì)算IC值的注意事項(xiàng)

1.除了對(duì)單因子進(jìn)行研究,更貼近實(shí)際的情況是計(jì)算復(fù)合因子的IC值。如果把多個(gè)因子組合在一起,可以被認(rèn)為是一個(gè)復(fù)合因子。這時(shí)得到的IC是這個(gè)復(fù)合因子的IC。比如EP和BP可以同時(shí)放入到排名條件里,形成一個(gè)復(fù)合因子。重新計(jì)算的IC/IR值也會(huì)不同。

2.當(dāng)選股的篩選條件過(guò)于嚴(yán)格時(shí),進(jìn)行排名的股票數(shù)量過(guò)少(比如<30只),則不應(yīng)該直接做IC分析,因?yàn)榈玫降慕Y(jié)果沒(méi)有太多統(tǒng)計(jì)意義。

對(duì)于日線級(jí)別量化策略,主要的收益來(lái)自于選股,所以我們研究策略的正確步驟應(yīng)該是先對(duì)納入策略的因子進(jìn)行IC/IR分析,再通過(guò)交易模型、因子權(quán)重調(diào)優(yōu)等輔助手段,進(jìn)一步提升策略收益。

最后一點(diǎn)需要注意的是:多個(gè)因子之間會(huì)產(chǎn)生復(fù)雜的互動(dòng)效應(yīng),所以即使一個(gè)因子單獨(dú)測(cè)試表現(xiàn)不好,放在一個(gè)多因子模型內(nèi)也有可能提高整個(gè)模型的收益。所以希望策略研究者能有自己的思路,多多嘗試,而不只是機(jī)械地根據(jù)單因子的表現(xiàn)來(lái)制作多因子模型。

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