"量化交易已经从技术分析逐步向基本面量化交易过渡，研究方法已经从简单的线性回归向包括机器学习、深度学习等人工智能方法过渡。由于量化交易的跨学科属性，普通学生的入门门槛相对较高，为此，本书结合经济学原理、数学原理及计算机编程方法三个角度综合阐述量化交易的基本方法，以量化交易金融理论为基础，以量化交易实践为主线，帮助入门阶段的读者循序渐进掌握Python量化交易的基本方法。

本书共12章，分为量化概述篇、Python编程理论篇和量化交易实践篇。量化概述篇（第1章）详细讲述量化交易的概念，将量化交易与高频交易和程序化交易的异同点进行总结，分析了量化交易的**发展趋势。Python编程理论篇（第2~4章）从基础开始，系统深入地剖析Python编程语言的核心语法及Pandas、NumPy等数据分析库。量化交易实践篇（第5~12章）从操作入手，系统全面地讲解了量化交易中常用的数据获取与管理方法、技术分析库、量化回测方法及风险管理等。本书示例代码比较丰富，理论与实践结合紧密，不仅帮助读者理解量化策略背后的经济学原理，也能助力读者快速掌握量化交易的编程方法。

本书既适合高校相关专业师生使用，也适合传统金融从业者或者计算机程序员转型量化交易而使用，并可作为高等院校和培训机构相关专业的教学参考书。

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