因子日历

因子是能够解释资产价格变动和预测未来收益的各种指标，常见的因子有价值因子、成长因子、规模因子、动量因子、质量因子、波动性因子等。
因子在量化投资中非常重要，甚至可以说量化投资半数以上的工作都是围绕因子进行，包括因子构建、因子值的计算和预处理、因子评价和选择、因子组合、运用因子构建投资模型等等。不管是选股、择时还是风险管理，因子都发挥着不可或缺的作用。在常用的投资模型如多因子模型、机器学习模型中因子都扮演着至关重要的角色。
由于因子的重要性，建立一个量化因子库是每个量化投资者的必修课。本公众号的内容皆围绕因子投资展开，我们的文章将包括：
一、因子构建
因子构建包括因子的计算公式、因子的来源和含义、因子使用的逻辑等内容。构建的因子包含各类量价因子、基本面因子和一些另类因子，涵盖各种风格。
我们构造因子的方法包括：

复现经典指标和研报因子
包括金融学和投资实践中广泛使用的因子、研究报告和论文中的各类因子等等。
基于投资逻辑构造因子
基于金融理论、经济学原理、具体的投资理念和市场理解，设计和计算新的因子。
数据挖掘的方法挖掘因子
使用遗传算法和其他机器学习方法挖掘出潜在有效的因子。
二、因子评价
因子的评价是量化投资中非常关键的一步，通过评价因子的表现，投资者可以判断因子的有效性和稳定性。
由于不同市值的股票表现差异显著，因子在不同市值的股票池中的有效性也可能有所不同。有的因子可能在大市值股票中更有效，另一些因子可能在小狮子股票中更有效。因此，进行因子评价时划分不同的股票池是非常重要的。这不仅有助于更好地理解因子的行为，还可以优化因子模型，以适应不同市场段的特定需求。我们将分别评价各因子在沪深300、中证500、中证1000、中证2000这几个股票池中的效果。
因子评价的具体内容主要包括：
分组评价
分组评价是通过将样本数据按照因子的取值进行分组，然后比较不同分组的表现，从而评估因子的区分度和有效性。具体包括可视化的分组收益曲线、特定分组的年化收益率、最大回撤、夏普比率等。
IC评价
IC（信息系数，Information Coefficient）是衡量因子预测能力的一种重要指标，因子的IC值是指因子值和未来收益之间的相关系数。IC值正值表示正相关，负值表示负相关，数值的绝对大小则表示相关性的强度。IC值的绝对值越大表明因子的预测效果越好。
ICIR（信息系数信息比率）则是IC值的均值与标准差的比值，用以衡量因子单位风险下的预测效能。