使用神经网络的预测值作为因子载荷（因子暴露，因子值 factor）时， 我们需要知道这个因子是否是有效的，所以要做因子的有效性检验。 当前的学术论文给出的IC， rankIC 这些都是属于判断因子是否有效的metric

因子的有效性一般是基于多因子模型框架下来说的，

在实际计算中，因子k的IC值一般是指个股第T期在因子k上的暴露度 与 T+1期的收益率的
相关系数。

• 因子k上的暴露度：也就是Neural Network的预测值
• T+1期的收益率： 也就是$r_l$，也就是训练的label
  这时因子收益是后面通过回归得到的。
  所以评判模型好不好就是计算预测值pred 与 label 的相关系数就可以得到。

例子：
因子IC值反映的是个股下期收益率和本期因子暴露度的线性相关程度，是使用
该因子进行收益率预测的稳健性；而回归法中计算出的因子收益率本质上是一个斜率，反映
的是从该因子可能获得的收益的大小，这并不能代表任何关于稳健性的信息。
举个例子，票池里5只个股第T期在动量因子上的暴露度为-2、-1、0、1、2,假设它们第T+1
期收益率为-0.2、-0.1、0、0.1、0.2,则因子IC值为1,因子收益率为0.1;假设它们第T+1期收
益率为-0.4、-0.2、0、0.2、0.4,则因子IC值为1,因子收益率为0.2。而因子t值某种程度
上反映的也是稳健性信息，在上述举例的两种简单情形下，因子t值都是正无穷。但是在更
复杂的包括其它因子和行业哑变量的多元线性回归模型中，因子t值和IC的关系也随之变得
复杂，无法用确定的公式表示，只能说它们之间具有某种正相关关系。在

IC； Rank IC 的定义 https://xueqiu.com/6223446183/202373376