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git clone 到本地
把清单拉到本地离线浏览，方便配合搜索工具定位库。
git clone https://github.com/wilsonfreitas/awesome-quant.gitGet started
awesome-quant 怎么用：清单，不是软件
awesome-quant 是一份 markdown 清单，没有安装包，也没有 pip install awesome-quant。使用它只有三种方式：git clone 到本地、直接在 GitHub 页面浏览、或向清单贡献条目。真正要安装维护的，是清单里列的每一个库。
git clone本地浏览
浏览列表GitHub 页面
贡献 PR补充条目
How to get it
三种使用方式
按需选择，都不需要「安装 awesome-quant」。
2
浏览器直接浏览
直接在 GitHub 仓库页阅读 18 大类分类列表，点击跳转到每个库。
3
贡献 PR
按仓库的 CONTRIBUTING 指引，向清单补充你认可的量化库或资源。
关键区分：awesome-quant 本身不用安装；清单里每个库（如 zipline、backtrader、PyPortfolioOpt）才是真正需要各自安装、配置、维护的对象。清单只是帮你找到它们。
Then what
找到库之后，还要做什么？
清单只解决「找库」这一步，真正的量化研究还有更长的路。
装库配环境
每个库有各自的 Python 依赖、版本与环境要求，需逐个安装调试。
配数据源
数据源库需要账号、Token 或付费订阅，数据实时性与覆盖范围各不同。
写研究代码
回测、因子、组合优化都要自己写代码，结果不构成收益保证。
EasyClaw route
想跳过「找库 + 装库 + 写代码」？
如果你要的是「一句话发起量化研究」，而非自己搭管道，EasyClaw 量化 Skill 是另一条路线。
clone 清单→装库→配数据源→写代码
安装 EasyClaw→一句话提问
前置披露：EasyClaw 量化 Skill 的数据源、Token、网络与市场覆盖各不相同；不代表 awesome-quant 已集成 EasyClaw。
Use cases
三种典型使用场景
根据你的目的，选择最合适的打开方式。
快速摸清有哪些库
直接浏览分类列表，对量化生态建立整体印象，先广度后深度。
找某个用途的库
按分类定位（如「组合优化」），再点进各库仓库看文档与活跃度。
向清单贡献条目
发现缺了某个好库，按 CONTRIBUTING 指引提 PR 补充，共同维护清单质量。