初探多因子选股：单个因子的有效性检验

单因子有效性检验

在多因子研究框架中，因子的有效性检验是不可避免的工作，其本质是衡量一个因子的选股能力，以下介绍笔者日常学习过程中摘下的几种有效性检验方法，以供日后使用。

本文将介绍目前学术界和业界普遍使用的两种方法，以供参考：

相关性检验

因子的相关性检验即检验单因子和收益率之间是否存在相关性

IC值

计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间（通常为一个月）收益的相关性，也就是IC值（信息系数）。
$$\begin{gathered} IC\in [-1,1] \\ 绝对值越大，预测能力越好 \end{gathered}$$
IC值的计算方法包括Normal IC和Rank IC
分别对应Pearson相关系数和Spearman相关系数

·Normal IC

由t期因子载荷预测得到的t+1期收益预测值与收益实际值的相关系数
I C A = P e a r s o n ( f A , r ) I C A ： 因 子 A 在 该 期 的 I C 值 f A ： 用 t + 1 期 收 益 率 的 预 测 值 r : t