정보 계수(IC)

정보 계수(IC)란 무엇입니까?

정보 계수(IC)는 투자 분석가 또는 활성 포트폴리오 관리자의 기술을 평가하는 데 사용되는 척도입니다. 정보 계수는 분석가의 재무 예측이 실제 재무 결과와 얼마나 밀접하게 일치하는지 보여줍니다. IC 범위는 1.0에서 -1.0까지이며 -1은 분석가의 예측이 실제 결과와 관련이 없음을 나타내고 1은 분석가의 예측이 실제 결과와 완벽하게 일치함을 나타냅니다.

IC의 공식은

$<주석 encoding="application/x-tex">\begin{정렬} &\text = (2 \times \text{비율 수정}) - 1 \ &\textbf{여기서:} \ & \text{정확한 비율} = \text{예측한 비율} \ &\text{분석가가 정확하게} \ \end{정렬}$

정보 계수 설명

정보 계수는 재무 분석가의 기여도를 측정하는 데 사용되는 예측된 주식 수익률과 실제 주식 수익률 간의 상관 관계를 설명합니다. IC가 +1.0이면 예측 수익과 실제 수익 사이의 완벽한 선형 관계를 나타내고 IC가 0.0이면 선형 관계가 없음을 나타냅니다. IC가 -1.0이면 분석가가 항상 정확한 예측에 실패함을 나타냅니다.

+1.0에 가까운 정보 계수(IC) 점수는 분석가가 예측 능력이 뛰어나다는 것을 나타냅니다. 그러나 실제로 "정확한"의 정의가 분석가의 예측이 실제 결과의 방향(위 또는 아래)과 일치하는 경우 예측이 맞을 확률은 50/50입니다. 따라서 기술이 전혀 없는 분석가라도 IC가 약 0일 것으로 예상할 수 있습니다. 이는 예측의 절반은 맞고 절반은 틀렸음을 의미합니다. 0에 가까운 점수는 분석가의 예측 기술이 우연히 얻을 수 있는 결과보다 좋지 않다는 것을 나타내며, 이는 -1에 접근하는 IC가 드물다는 것을 암시합니다.

정보 비율 (IR) 과 혼동해서는 안 됩니다 . IR은 운용사의 초과 수익 을 감수한 위험의 양과 비교하여 투자 운용사의 기술을 측정한 것입니다.

IC와 IR은 둘 다 관리자의 성과(IR)가 기술 수준(IC)과 그 폭 또는 사용 빈도에 따라 달라진다는 Active Management 기본 법칙의 구성 요소입니다.

정보 계수의 예

가상의 예로서, 투자 분석가가 두 가지 예측을 하고 두 가지가 맞으면 정보 계수는 다음과 같습니다.

$< 주석 인코딩="application/x-tex">\begin{정렬} &\text = (2 \times 1.0) - 1 = +1.0 \ \end{정렬}$

분석가의 예측이 절반만 맞았다면:

$\begin{정렬} &\text = (2 \times 0.5) - 1 = 0.0 \ \end{정렬}$

그러나 경우. 어떤 예측도 옳지 않은 경우:

$< 주석 인코딩="application/x-tex">\begin{정렬} &\text = (2 \times 0.0) - 1 = -1.0 \ \end{정렬}$

정보 계수의 한계

IC는 많은 예측을 하는 분석가에게만 의미가 있습니다. 왜냐하면 예측의 수가 적으면 임의의 기회가 결과의 상당 부분을 설명할 수 있기 때문입니다. 따라서 예측이 두 개만 있고 둘 다 맞다면 정보 계수는 +1.0입니다. 그러나 수십 번 예측한 후에도 IC가 +1.0에 가까우면 우연보다 기술에 기인하는 것이 훨씬 더 큽니다.

하이라이트

IC가 +1.0이면 실제 수익에 대한 완벽한 예측을 나타내고 IC가 0.0이면 선형 관계가 없음을 나타냅니다. IC가 -1.0이면 분석가가 항상 정확한 예측에 실패함을 나타냅니다.
IC를 정보 비율(IR)과 혼동하지 마십시오. IR은 운용사의 초과 수익을 감수한 위험의 양과 비교하여 투자 운용사의 기술을 측정한 것입니다.
정보 계수(IC)는 투자 분석가 또는 활성 포트폴리오 관리자의 기술을 평가하는 데 사용되는 척도입니다.