因子有效性检验：IC 与 IR 是什么、怎么算、多少算好

一、IC 是什么

IC（Information Coefficient，信息系数）衡量的是因子值与其未来收益之间的横截面相关性。通俗讲：你按某个因子给股票打分，分高的股票未来涨得是不是真的比分低的股票好。IC 越高，说明因子的预测能力越强。

常用 IC 有 Pearson IC（线性相关）和 Spearman Rank IC（秩相关，更稳健）。实践中 Rank IC 用得更普遍，因为它不受极值影响。

二、IR 是什么

IR（Information Ratio，信息比率）= IC 的均值 ÷ IC 的标准差。它回答的问题是：这个因子的预测能力稳不稳定。光 IC 高不够，还要稳定——今天 IC=0.2，明天 IC=-0.15 的因子不可靠；而 IR 高的因子才能持续贡献 alpha。

三、多少算好

• IC 绝对值 > 0.03：可用；> 0.05：优秀；> 0.10：很强。
• IR > 0.5：及格；> 0.7：良好；> 1.0：优秀。

注意：这些阈值因因子类型、市场、频率而异，单因子 IR 长期超过 1 已相当罕见。

四、怎么在涨势猎手里验证

打开「因子研究实验室」，对任意因子一键计算 IC 序列、IR、分层回测单调性，还能看 9×9 因子相关性矩阵，避免用两个高度相关但重复的因子。用它还原 WorldQuant / Two Sigma 级的研究流程。

提示：单看历史 IC 会过拟合，务必配合样本外检验（见「抗过拟合回测实验室」）。