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> 📅 2026-10-15 建立 ｜ 本文是「因子有效性检验」板块的方法学与入口说明。
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因子进了系统之后，最常见的三个问题：
本板块用固定方法回答这三问，避免"凭感觉相信一个因子"。
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| 尺子 | 回答的问题 | 口径 |
| ------ | ----------- | ------ |
| Rank IC | 因子值的横截面排序，能否预测未来收益的排序？ | 逐调仓日做 Spearman 秩相关，聚合出 IC 均值 / ICIR / t 值 / 胜率 |
| 开关对照回测 | 把该因子关掉，组合的风险收益变好还是变差？ | 同区间、同调仓规则，仅切换该因子，比较累计收益 / 年化 / 夏普 / 最大回撤 |
| IC 均值 | 含义 | ||
| --------- | ------ | ||
| ｜IC｜ < 0.03 | 预测力很弱（周频 ETF 截面普遍如此，单因子本就有限） | ||
| \ | t\ | ≥ 2 | 均值显著异于 0（否则视为噪声） |
| IC > 0 | 因子值越高 → 未来收益越高（顺势/质量类因子的期望方向） | ||
| IC < 0 | 因子值越高 → 未来收益越低（反向，或说明该因子其实在做"排雷"而非"选优"） |
> ⚠️ 符号方向要先想清楚：反追高因子是"高分=不超买=安全"，所以它的 IC 若为正才代表"选出来的安全品种真的更强"；若为负，说明短期"强者恒强"压过了均值回归。
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cross_section_weekly_snapshot 只存 Top10/Bottom10，算不了全截面 IC；必须从 data_cache 加载全池（~111 只 ETF）逐周重算因子值。
- 反追高的估值感知层默认关闭——它用当前 PE 快照 / 当前盈利判断历史某天的贵贱，属前视偏差，且每只 code 每期触发网络调用。检验只测价格核心信号（RSI + 涨幅 + 泡沫顶部 + 良性超买保护 + 超跌奖励）。
- 动量 / 夏普 / 稳定性 / 估值锚的 calculate() 均为纯价格计算，无网络、无前视。
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# Rank IC（全窗口 2021 起，多周期）
/usr/bin/env -u PYTHONHOME -u PYTHONPATH .venv/bin/python -u \
-m adata.aohan.quant.selection.backtest.factor_ic_analysis \
--start 2021-01-01 --horizons 5,10,20
# 开关对照回测（反追高权重+惩罚 开 vs 关）
/usr/bin/env -u PYTHONHOME -u PYTHONPATH .venv/bin/python -u \
-m adata.aohan.quant.selection.backtest.factor_ab_backtest \
--start 2021-01-01 --top 10
结果落盘：adata/aohan/quant/selection/backtest/ic_results/（ic_summary.csv / ic_series.csv / ab_summary.csv / ab_series.csv）。