本书内容包括：量化金融投资基础及Python下载、安装与启动，Python编程基础，Python金融数据存取，Python工具库NumPy数组与矩阵计算，Python工具库SciPy优化与统计分析，Python工具库Pandas数据对象及数据分析，Python描述统计，Python参数估计及其应用，Python参数假设检验，Python相关分析与回归分析，Python多重共线性处理，Python异方差处理，Python自相关处理，Python金融时间序列分析的日期处理，Python金融时间序列的自相关性与平稳性，Python金融时间序列分析的A对MA模型，Python金融时间序列分析的ARCH与GARCH模型，Python资产组合的收益率与风险，Python-optimize工具优化资产组合均值方差模型，Python在有无风险资产的均值方差模型中的应用，Python在资本资产定价模型中的应用，贝塔对冲策略，量化选股策略分析，量化择时策略分析，量化选股与量化择时组合策略分析，金融大数据量化投资统计套利的协整配对交易策略，基于Python环境的配对交易策略，人工智能机器学习量化金融策略等。
本书内容新颖、全面，实用性强，融理论、方法、应用于一体，是一部供金融学、金融工程、投资学、保险学、经济学、财政学、统计学、应用统计、数量经济学、管理科学与工程、计算机应用技术、应用数学、计算数学、概率统计、财务管理、会计学、工商管理等专业的本科高年级学生与研究生使用的参考书。

第1篇 量化金融投资基础与Python技术
第1章 量化金融投资基础及Python下载、安装与启动
1.1 量化金融投资基础
1.1.1 量化金融投资的概念
1.1.2 量化金融投资的优势
1.1.3 量化金融投资的历史和未来
1.1.4 量化金融投资的应用与流程
1.2 Python工具概述
1.3 Python工具的下载
1.4 Python的安装
1.5 Python的启动和退出
练习题
第2章 Python编程基础
2.1 Python的两个基本操作
2.2 Python数据结构
2.3 Python函数
2.4 Python条件与循环
2.5 Python类与对象
练习题
第3章 Python金融数据存取
3.1 Python-NumPy数据存取
3.2 Python-Scipy数据存取
3.3 Python-pandas的csv格式数据文件存取
3.4 Python-pandas的Excel格式数据文件存取
3.5 读取并查看数据表列
3.6 读取挖地兔财经网站的数据
3.7 挖地兔Tushare财经网站数据的保存
3.8 使用0pendatatools工具获取数据
3.9 Python-quandl财经数据接口
3.10 下载Yahoo财经网站数据
3.11 存取Yahoo财经网站数据
练习题
第4章 Python工具库NumPy数组与矩阵计算
4.1 NumPy概述
4.2 NumPy数组对象
4.3 创建数组
4.4 数组操作
4.5 数组元素访问
4.6 矩阵操作
4.7 缺失值处理
练习题
第5章 Python工具库SciPy优化与统计分析
5.1 SciPy概述
5.2 scipy.optimize优化方法分析
5.3 利用CVXOPT求解二次规划问题
5.4 scipy.stats的统计方法分析
练习题
第6章 Python工具库Pandas数据对象及数据分析
6.1 Pandas基础知识
6.1.1 数据对象
6.1.2 增删查改
6.1.3 Pandas常用函数
6.1.4 绘图
6.1.5 数据读写
6.2 Pandas基本金融数据分析
6.3 Pandas横向合并金融数据分析
6.4 Pandas纵向分类汇总金融数据分析
练习题
……
第2篇 Python统计分析
第3篇 Python基本计量经济分析
第4篇 Python金融时间序列分析
第5篇 Python金融投资理论
第6篇 Python量化金融投资策略