diff --git a/%E7%9F%A5%E8%AF%86%2F%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%B3%BB%E6%95%B0.md b/%E7%9F%A5%E8%AF%86%2F%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%B3%BB%E6%95%B0.md
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index 0000000..e777709
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@@ -0,0 +1,28 @@
+# 信息系数（IC (Information Coefficient)）
+
+> **一句话**：因子值与**未来收益**的相关系数，衡量因子的预测力。
+
+## 💡 直觉
+因子今天说谁会涨，明天真涨了吗？IC 就是给因子打分的尺子。
+
+## 🧮 公式 / 口径
+```
+    IC = corr(因子值_t , 未来收益_t+1)
+    常用 Spearman 秩相关；IR_IC = mean(IC)/std(IC)
+```
+
+## ⚠️ 常见误区
+IC 要用「未来」收益，容易不小心用到当期（前视）；一般 IC>0.03 就有用。
+
+## 👉 实战锚点（学以致用）
+- `alpha/factors.py::compute_ic / ic_decay`
+- 练习05 多因子选股
+
+## 📖 出处
+《主动投资组合管理》第12章
+
+## 🔗 相关
+[[知识/预测基本定律]]  [[知识/因子暴露]]  [[知识/信息比率]]
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+*分类：因子研究 ｜ 复习节奏：1/2/4/7/15 天（配合 Anki）*