量化实战入门（1）

本系列文章的特点是：

1. 注重实战
   在这个系列文章中，我们不仅介绍量化的理论知识，更重要的是讲解量化实战的各项内容，还有大量的代码和案例供大家学习。
2. 针对初学者的内容设计
   我们将从基础的量化概念讲起，逐步深入，即使是初学者也能跟上节奏。我们注重概念的讲解和实际操作的结合，通过案例分析，帮助读者理解和掌握每一个概念和实操。
3. 系统化的量化知识体系
   量化投资是一个涉及众多知识点的领域，本系列将以多因子模型为重点，提供一个全面且系统的学习框架。从量化投资的基础知识开始，到数据的获取与清洗，再到各种技术因子、基本面因子、风格因子的介绍，我们还将深入探讨因子的评价、多因子模型的构建、量化回测、策略评价、可视化分析和投资组合优化等内容，力求为读者提供一个完整的量化学习图谱。
4. 量化工具库的详细介绍
   感谢开源社区的贡献，现在我们有许多优秀的量化库可供使用，例如金融数据库AKShare和Tushare，金融指标及可视化分析库Empyrical和QuantStats、因子评价库Alphalens、技术因子库Pandas TA、组合优化库PyPortfolioOpt和Riskfolio-Lib等。这些工具不仅强大而且易于使用，极大地降低了量化投资的门槛。在本系列文章中，我们将详细介绍这些工具库的安装、功能及应用实例，让初学者也能像专业人士一样，轻松地处理数据，构建和回测自己的策略。