参考指数：沪深300
第一部分：因子中性化
主函数：get_factor_neutra(alpha_factor,date)
参数：因子列表series和日期
输出：市值和行业中性化后的series
调用：neutralization(factor,mkt_cap = False, industry = True,date=None)
参数：mkt_cap：以股票为index，市值为value的Series；factor：以股票code为index，因子值为value的Series
输出：中性化后的因子值series
调用：get_industry_exposure(stock_list,date)
参数：股票列表和日期
输出：返回一个df，index为行业列，columns为股票，如股票与行业对应，则df赋值为1，否则为0
调用：get_industry_code_from_security(security,date=None)
参数：股票代码和日期
输出：返回行业代码或“未找到”
第二部分：因子标准化
主函数：get_factor_ne
参数：股票名称为index的因子序列，检查日期
输出：df,包括市值，包括因子值
第三部分：因子评价
（一）IC IC_IR PVALUE
函数一：
get_pool_pct(pool,start_date,end_date,days=1)
参数：开始时间，结束时间，股票池，计算天数
输出：index为日期，列名为沪深300股票的涨幅表
函数二：get_rank_ic(factor, factor_return,days = 1)
参数：因子序列和收益序列
输出：IC和PVALUE
（二）分组收益曲线
函数一：
get_fact_ret(fact,pool_index='000300.XSHG',fdate='2017-01-01',e_date='2017-02-01')
参数：alpha001 factor,股票池，起始日期和截止日期
返回：分组收益
函数二：
fact_tu(fact,l_all)
参数：fact为alpha001，index为日期，行为股票名；l_all为交易日期list
作用：按天调用get_fact_ret
