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跟踪误差
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跟踪误差经常是预测的。因为两者的计算方法和意义完全不同，所以在使用跟踪误差时应该明确标示是“事后”还是“事前”跟踪误差。
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式中 ai ——在i月的算术法超额收益率；
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a——平均算术法超额收益率。
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或者，你喜欢使用几何法超额收益率：
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式中 gi ——在i月的几何法超额收益率；
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g——平均几何法超额收益率。
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跟踪误差也可以表示投资组合的标准偏差，以及投资组合与参考基准之间的相关性，也可以这样计算：
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这是一个非常重要的关系，如果一个投资组合的变化性增加，则其跟踪误差加大。
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信息比率
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正如我们在夏普比率中比较绝对收益率和绝对风险，我们也可以比较超额收益率和跟踪误差（超额收益率的标准偏差），如图4-9所示。
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图4-9 信息比率
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信息比率同夏普比率很相似。它们的区别在于，纵轴不是绝对收益率而是相对收益率，横轴不是绝对风险而是跟踪误差或相对风险（超额收益率的标准偏差），所以信息比率又称为修正夏普比率。
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因为我们采用的是超额收益率，所以不需要考虑无风险收益率，信息比率线永远从原点开始。它的斜率就是超额收益率和跟踪误差的比。
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通常，信息比率采用年化的超额收益率和年化的跟踪误差计算。为了帮助比较，有必要披露计算的方法。例如：数据的频率、整体时间区间、算术法还是几何法超额收益率、算术还是几何平均、n还是n-1、“事后”还是“事前”。
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采用不同的计算方法会产生不同的结果。如果要进行比较，必须确保信息比率是采用同样的计算方法。
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如果在分母中采用了“事前”跟踪误差，那我们一定要记住这只是基于投资组合当前持仓所做的预测。投资经理可以在测量时降低配置，以降低预测的跟踪误差，从而明显改善信息比率，这样就可以达到“粉饰”投资组合数据的作用。
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