请定义一个函数计算因子的IC及IR值dataframe

函数的定义如下：

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_IC_IR(factor: pd.DataFrame, returns: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """
    计算因子的IC值和IR值

    参数：
    factor: pd.DataFrame, 因子矩阵，行为时间，列为股票代码
    returns: pd.DataFrame, 收益率矩阵，行为时间，列为股票代码

    返回值：
    ic_ir: pd.DataFrame, 包含因子的IC值和IR值的DataFrame，index为IC或IR，columns为因子名称
    """
    # 计算因子和收益率的协方差矩阵和标准差
    cov_matrix = factor.cov(returns)
    std_factor = factor.std()
    std_returns = returns.std()

    # 计算因子的IC值和IR值
    ic = cov_matrix / (std_factor * std_returns)
    ir = ic.mean() / ic.std()

    # 将结果封装成DataFrame并返回
    ic_ir = pd.DataFrame({'IC': ic.mean(), 'IR': ir}, index=ic.columns)

    return ic_ir

使用方法：

假设我们有一个因子矩阵 `factor` 和一个收益率矩阵 `returns`，那么我们可以调用上述函数来计算因子的IC值和IR值：

ic_ir = calculate_IC_IR(factor, returns)
print(ic_ir)

输出结果为一个包含因子的IC值和IR值的DataFrame，其中index为IC或IR，columns为因子名称。