信息系数 (IC)

什么是信息系数 (IC)？

信息系数 (IC) 是用于评估投资分析师或积极的投资组合经理技能的衡量标准。信息系数显示分析师的财务预测与实际财务结果的匹配程度。 IC的范围为1.0到-1.0，-1表示分析师的预测与实际结果无关，1表示分析师的预测与实际结果完全吻合。

IC 的公式是

$\begin &\text = (2 \times \text) - 1 \ &\textbf \ & \text = \text{预测的比例} \ &\text{由分析师正确} \ \end$

解释信息系数

信息系数描述了预测和实际股票收益之间的相关性，有时用于衡量金融分析师的贡献。 +1.0 的 IC 表示预测收益和实际收益之间存在完美的线性关系，而 IC 为 0.0 表示没有线性关系。 IC 为 -1.0 表示分析师总是无法做出正确的预测。

接近 +1.0 的信息系数 (IC) 分数表明分析师具有出色的预测能力。但是，实际上，如果“正确”的定义是分析师的预测与实际结果的方向（向上或向下）相匹配，那么预测正确的几率是 50/50。因此，即使是没有任何技能的分析师也可以预期其 IC 约为 0，这意味着一半的预测是正确的，一半是错误的。接近 0 的分数表明分析师的预测技能并不比偶然获得的结果更好，这表明接近 -1 的 IC 很少见。

IC 不应与信息比率(IR) 混淆。 IR是衡量投资经理技能的指标，将经理的超额回报与承担的风险进行比较。

IC 和 IR 都是主动管理基本定律的组成部分，该定律指出，经理的绩效 (IR) 取决于技能水平 (IC) 及其广度，或使用频率。

信息系数示例

举个假设的例子，如果一个投资分析师做了两个预测，两个都做对了，那么信息系数就是：

$\begin{aligned} IC = (</ mo>2\times1.0)-1=+1.0 \end{aligned} < annotation encoding="application/x-tex">\begin &\text = (2 \times 1.0) - 1 = +1.0 \ \end$

如果分析师的预测只有一半正确，那么：

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

然而，如果。没有一个预测是正确的，那么：

$\begin{aligned} IC = (</ mo>2\times0.0)-1=-1.0 \end{aligned} < annotation encoding="application/x-tex">\begin &\text = (2 \times 0.0) - 1 = -1.0 \ \end$

信息系数的局限性

IC 只对做出大量预测的分析师有意义。这是因为如果只有少量的预测，随机机会可能会解释大量的结果。因此，如果只有两个预测并且都正确，则信息系数为 +1.0。然而，如果在进行了几十次预测之后，IC 达到或接近 +1.0，那么它更多地归因于技巧而不是机会。

＃＃强调

+1.0 的 IC 表示对实际回报的完美预测，而 0.0 的 IC 表示没有线性关系。 IC 为 -1.0 表示分析师总是无法做出正确的预测。
IC 不应与信息比率 (IR) 混淆。 IR是衡量投资经理技能的指标，将经理的超额回报与承担的风险进行比较。
信息系数 (IC) 是用于评估投资分析师或活跃投资组合经理技能的衡量标准。