一、这个方法解决什么投资问题

33 的分组检验有个软肋：只比高低两组均值，主观、还容易被单只极端股带偏（京东方A 一只就贡献了 −27%）。

专业机构不看"分组均值"，而是算 

IC（Information Coefficient，信息系数）

——因子的排名和"未来收益排名"有多相关。

本文不靠财报数据（那是 #34/#35 的事），只用麦蕊历史 K 线就能算的 3 个技术因子，老老实实跑一遍 IC，看它们到底有没有用。

二、核心思想：IC 是因子实战的标尺

：把"因子值"和"未来收益"各自排成名次，再算名次的相关。好处是只认顺序、不认数值大小，对离群值不敏感。

，缺一个都只能当"弱信号"甚至"噪声"。

def spearman(xs, ys):
    """因子值名次 vs 未来收益名次的秩相关"""
    def rank(v):
        r = [0.0] * len(v)
        for pos, i in enumerate(sorted(range(len(v)), key=lambda i: v[i])):
            r[i] = pos + 1.0
        return r
    rx, ry = rank(xs), rank(ys)
    n = len(xs); mx, my = sum(rx)/n, sum(ry)/n
    cov = sum((rx[i]-mx)*(ry[i]-my) for i in range(n))
    return cov / (math.sqrt(sum((rx[i]-mx)**2 for i in range(n))) *
                  math.sqrt(sum((ry[i]-my)**2 for i in range(n))))
​
def factors(v, t):
    """时点 t（已收盘）只用 t 及之前数据"""
    c = [r["close"] for r in v]
    rets = [c[i]/c[i-1]-1 for i in range(t-20+1, t+1)]
    return {
        "动量20日": c[t]/c[t-20]-1,                 # 过去20日涨幅
        "波动20日": -std(rets),                      # 取负→低波动得高分
        "量能扩张": (sum(量,t-19..t)/20) / (sum(量,t-60..t)/61) - 1,
    }

滚动 8 个非重叠截面期（每期回看 20 日、观察未来 20 日），对每个因子攒出一串 IC。

真实输出（2026-08-06，20 只标的 × 250 根前复权 K 线，8 个非重叠截面期）：

逐期 IC 明细（注意摆动幅度）：动量 

+0.01 +0.08 −0.09 −0.08 −0.27 +0.24 +0.38 −0.33

没有一个达到"稳定可用"（ICIR>0.5）

：动量 IC 在 +0.38 和 −0.33 之间反复横跳。如果你只挑"最近表现最好"的那一期当结论，会被运气骗得团团转。

这节课的结论很反直觉但很重要

：纯技术因子在成熟 A 股上的预测力普遍偏弱。别神话指标——一个 ICIR 只有 0.2 的因子，实战里大概率被成本吃掉（见 #31/#32）。

IC 检验是因子能不能上战场的标尺：

 才稳定。实测 3 个纯技术因子均偏弱（动量无预测力、波动/量能不稳定），提示"指标万能"是幻觉。

：换一个回看窗口结论就翻转、前半段灵后半段不灵、热门因子挤成一团一起跌——这些坑每一个都能让回测里的"圣杯"在实盘现原形。

专业机构不看"分组均值"，而是算 IC（Information Coefficient，信息系数）——因子的排名和"未来收益排名"有多相关。

【量化投资从入门到精通 #36】历史K线能挖出赚钱因子吗：3 个技术因子的 IC 检验

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本文介绍IC检验法，用麦蕊历史K线实测3个技术因子。结果显示动量20日IC均值-0.008无预测力，波动与量能ICIR仅0.18/0.26不稳定，均未达|IC均值|>0.03和|ICIR|>0.5的实战门槛，提示纯技术因子在成熟A股预测力偏弱，不可神话指标。

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【量化投资从入门到精通 #36】历史K线能挖出赚钱因子吗：3 个技术因子的 IC 检验

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