在前面的笔记中,无论是回报分析,还是因子Alpha,它们都受到交易成本的影响。信息分析 (Information Analysis)则是一种不受这种影响的评估方法,主要研究方法就是信息系数(Information Coefficient)。
信息系数的范围为-1到1,绝对值越大,表明因子与收益之间的相关性越强;绝对值越小,表明因子对收益的贡献越小;因此,0表示因子对收益完全不产生贡献,1表示完美的线性关系(预测能力好),-1则表示因子与收益完全负相关,这也表明它的预测能力强。
我们通过factor_information_coefficient方法来求因子的IC:
from alphalens.performance import factor_information_coefficient
ic = factor_information_coefficient(factor_data)
ic.head()

当然研究时间序列的最好方式还是可视化:

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