因子第 2 章的排序与 IC → M06¶
书：石川、刘洋溢、连祥斌，《因子投资：方法与实践》，2020，第 2 章。 对应教材：M06 因子研究方法论 回归标准误和正交化的统计约定仍在 M01 的衔接笔记。这篇只接排序、Fama–MacBeth 和 IC。不摘录原文，也不把书中的 A 股表抄进教材。
原书核心命题与论证链¶
排序问的是高组比低组多多少，以及从低到高是否单调。教材用 French 动量十分位把两种加权并列。1927-01 至 2026-08，市值加权高减低的算术年化是 13.62%，t = 4.92。等权高减低是 10.12%。这张表上等权更窄。书里其他因子可以出现相反的形态，所以两种加权都要留下。
French 的排序窗口是形成月之前第 12 个月到第 2 个月。仓库 XsMomentumStrategy 是 12 个月跨度、结束于上一个月。笔记不把这两条叫成同一个 12-1。
Fama–MacBeth 估计的是特征斜率的时间序列，时序回归估计的是组合截距。两期手算的 t 值只有 0.25，用来核对步骤。
IC 是秩的 Pearson。默认环境没有 scipy。月均 0.03、标准差 0.12、120 个月时，年化 ICIR 是 0.866，t 值是 2.74。基本定律里 500 只股票若按每月独立计算，信息比上界约 2.32。一年只算 500 个独立赌注时是 0.67。
书的实证是 A 股研究设计。教材的动量数字来自 202608 版 CRSP 的月频块。1991–2025 的市值加权高减低 t 值是 1.75。1932-08 的同一条多空是 −77.66%。这些都不是书上的表。
排序法不先假设收益对特征线性。它把特征从低到高分组，看高组是否稳定地高于低组。IC 把同一件事收成一个相关：预测的秩和随后收益的秩是否同向。Fama–MacBeth 则估计特征斜率在时间上的平均。三件工具回答的问题相邻，数字不能互换。
个人港美股账户裁剪提示。13.62% 和 10.12% 都是动量多空十分位。只做多只拿高组，低组空头的贡献不进账户。French 的形成窗口是 −12 到 −2，仓库的 12-1 不是同一列。市值加权和等权都要留下，一种更极端不证明另一种是假的。
原书与本仓库教材（M06）对照表¶
| 因子第 2 章 | 教材 |
|---|---|
| 排序与单调 | French 动量十分位：市值加权高减低 13.62%，t = 4.92；等权 10.12% |
| 形成窗口 | French 是 −12 到 −2。仓库是 12 个月跨度、结束于上一个月 |
| IC | 月均 0.03、标准差 0.12、120 个月：年化 ICIR 0.866，t = 2.74 |
| A 股表 | 不抄。1991–2025 的 t = 1.75 和 1932-08 的 −77.66% 来自月频块 |
500 只股票若按每月独立计算，信息比上界约 2.32。一年只算 500 个独立赌注时是 0.67。两期 Fama–MacBeth 手算的 t 值是 0.25。
精读重点与可跳过部分¶
精读时盯住这些段落。
- 分组数和加权方式是否同时报告。
- IC 用的是秩还是原始值。
- 作者计算广度时，有没有把同一天的股票当成独立。
这些部分可以跳过。
- 把 13.62% 叫成回归里的 Mom。Mom 是另一条更温和的多空。
- 把书里的 A 股 IC 和 French 的 t 值放进同一个句子里比较高低。
- 用两期手算的 0.25 去否定或证明因子。
回到教材与代码的核对清单¶
- 13.62% 是市值加权高减低的算术年化。等权是 10.12%。
- 全样本 t = 4.92。1991–2025 是 1.75。两句都要报。
- −77.66% 是 1932 年 8 月的单月，不是 t 值的否定。
- 仓库信号不要写成 French 的 −12 到 −2。
- ICIR 0.866 使用月均 0.03 和标准差 0.12。换样本就换这个数。
- 0.25 只核对 Fama–MacBeth 的步骤。