diff --git a/%E7%9F%A5%E8%AF%86%2F%E5%9B%A0%E5%AD%90%E4%B8%AD%E6%80%A7%E5%8C%96.md b/%E7%9F%A5%E8%AF%86%2F%E5%9B%A0%E5%AD%90%E4%B8%AD%E6%80%A7%E5%8C%96.md
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index 0000000..7dde9f6
--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,27 @@
+# 因子中性化（Neutralization）
+
+> **一句话**：把因子里**行业、市值等风格**的影响剔除，只留「纯」信号。
+
+## 💡 直觉
+不想因为某因子其实只是「小盘股效应」而误判；中性化后更干净。
+
+## 🧮 公式 / 口径
+```
+    对因子值回归 风格因子，取残差作为中性化后的因子
+```
+
+## ⚠️ 常见误区
+中性化过头会削弱信号；回归用什么风格因子要想清楚。
+
+## 👉 实战锚点（学以致用）
+- `alpha/factors.py::neutralize`
+- ROADMAP P1-8 因子处理流水线
+
+## 📖 出处
+《主动投资组合管理》第3章；优矿 RDP
+
+## 🔗 相关
+[[知识/因子暴露]]  [[知识/去极值]]  [[知识/标准化]]
+
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+*分类：因子研究 ｜ 复习节奏：1/2/4/7/15 天（配合 Anki）*