量化交易基础-ICIR
IC - information coefficient
r=1.5+a1+a2+...+a81 ai={-1,1}随机序列 ()收益序列
E(r)=1.5 期望
cov(r)=81 协方差
std(r)=9 标准差
g=2.0+a1+a2+a3+b1+b2+...b13 bi={-1,1}随机 因子序列
IC=cov(r,g)/std(r)std(g) (3/(9*4)) =0.0833
IC=E(r-mean(r)(g-mean(g))/std(r)std(g) E期望 expect
期望当样本数不够多,异常值影响大 outlier (做IC前先处理异常)
量化中的IC ICIR
IC通常是mean_IC 横截面的IC的均值
IC取值(经验)abs
0.03 可能有用
0.05 好
0.10 很好
0.15 非常好
0.2 可能错误(未来函数)
IR=mean(ic)/std(ic)
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