请定义一个函数计算因子的IC值dataframe

IC值（Information Coefficient）是衡量因子与实际收益之间关系的指标，通常用于评估量化投资策略的有效性。在量化投资中，计算IC值的过程通常分为以下几步：

1. 计算因子值在时间序列上的平均值和标准差；
2. 计算因子值与未来一段时间（比如1个月或3个月）实际收益率之间的相关系数；
3. 计算IC值，即将相关系数除以标准差，得到的结果为IC值。

以下是一个计算因子IC值的示例函数：

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_ic(factor_df, return_df, forward_returns):
    """
    计算因子的IC值

    参数：
    ----------
    factor_df : pandas.DataFrame
        因子值的时间序列数据，索引为日期，列为股票代码。
    return_df : pandas.DataFrame
        实际收益率的时间序列数据，索引为日期，列为股票代码。
    forward_returns : int
        向前计算收益率的时间长度，单位为天。

    返回：
    ----------
    ic_df : pandas.DataFrame
        计算得到的IC值的时间序列数据，索引为日期，列为'IC'。
    """
    # 计算因子值和实际收益率的日度变化率
    factor_change = factor_df.pct_change().dropna(how='all')
    return_change = return_df.pct_change().dropna(how='all')

    # 向前计算收益率
    forward_return = return_change.shift(-forward_returns)

    # 计算因子值和未来收益率之间的相关系数
    factor_return_corr = factor_change.corrwith(forward_return, axis=1)

    # 计算因子值在时间序列上的标准差
    factor_std = factor_change.std(axis=1)

    # 计算IC值
    ic = factor_return_corr / factor_std

    # 将计算得到的IC值存储到DataFrame中
    ic_df = pd.DataFrame({'IC': ic}, index=factor_df.index)

    return ic_df

该函数需要传入因子值数据、实际收益率数据以及向前计算收益率的时间长度。函数首先计算因子值和实际收益率的日度变化率，然后向前计算收益率，并计算因子值和未来收益率之间的相关系数。最后，函数计算IC值，即将相关系数除以因子值在时间序列上的标准差。函数返回一个包含IC值的DataFrame。