金融量化分析不仅需要掌握金融领域知识，还需要掌握相关计算机编程技术。本书由易至深，系统地介绍金融量化分析所需要掌握的全部技能体系。无论是具有丰富编程技术的读者，还是普通的投资爱好者，均可参照本书内容开发出自己的量化交易策略回测代码，实现金融量化分析辅助投资的目的。本书共9章，涵盖的主要内容有：金融量化交易策略分析概述；Python基础；Pandas模块；Numpy模块；数据获取与数据清洗；金融量化交易策略实战代码编写；TA-Lib模块、empyrical模块与mplfinance模块使用方法；金融数据回归分析；ARIMA模型与VAR模型在金融量化领域的应用；开源金融量化交易策略回测框架backtrader框架的使用方法等。这些内容分别解决金融量化分析所涉及的编程语言基础、数据获取、量化交易策略构建、统计学与金融学理论在金融量化领域的高级应用以及现有的量化回测框架的使用方法等实际问题。本书内容丰富，体系完整，讲解细致入微，非常适合Python金融量化分析入门人员阅读，也适合有志于从事量化投资工作的各类研究人员和行业从业人员阅读与参考，另外还适合作为高等院校金融、投资类相关专业的教材。