寫作背景
隨著計算機技術的普及，越來越多的金融投資者希望借助計算機程序輔助投資。這樣投資者不僅需要理解投資理論，還需要熟悉計算機編程技術。為此，本書希望能帶領讀者學習以下內容：
* 金融量化分析需要掌握的Python基礎語法及相關模塊；
* 免費獲取金融數據的方法與途徑；
* 金融量化交易策略的基礎回測方法；
* 經典經濟模型與金融理論在金融量化分析中的實際應用方法；
* 利用金融量化交易策略開源回測框架進行專業回測的方法。
通過認真學習《Python金融量化分析》，讀者完全可以獨立編寫金融量化投資策略回測代碼，還可以通過Python代碼驗證量化投資策略的歷史表現，為當前和未來的投資決策提供參考依據。
《Python金融量化分析》特色
1．內容全面，涵蓋廣泛
《Python金融量化分析》不僅涵蓋金融數據獲取、數據清洗、量化交易策略回測代碼的編寫，而且也涵蓋統計學與金融學的基礎理論在量化投資策略構建中的高級應用，以及免費開源的專業金融量化回測框架Backtrader的使用方法。
2．代碼實現與專業知識並重
金融量化分析不僅需要編程技術，而且需要對金融投資理論具有一定的理解，二者缺一不可。《Python金融量化分析》在重點介紹Python代碼實現的同時，對必要的金融和統計學理論等專業知識進行簡要描述，以便讀者更深入地理解代碼的含義與用途。
3．示例豐富，注重實戰效果
《Python金融量化分析》穿插大量的示例進行講解，每個示例均力求貼近實戰需求。特別是在第6章金融量化交易策略開發實戰會詳細介紹5個常用的量化交易策略示例，通過這些示例的歷史數據回測結果，顯示策略的歷史表現，將其作為開發實戰策略的依據。
4．提供完整的源代碼
筆者對書中涉及的所有源代碼都進行了整理，以方便讀者使用。讀者對這些代碼稍加修改，即可用於自己的項目實踐中。
《Python金融量化分析》內容
第1章金融量化交易策略分析概述，詳細介紹金融量化分析的基本流程、分析方法與工具、金融量化分析的優勢、金融量化分析面臨的困局與金融分析的注意事項等。
第2章金融量化分析工具的準備——基礎語法，主要介紹Python的基礎語法、變量、流程控制、函數、類與對像，以及模塊應用等知識。
第3章金融量化分析工具的準備——Pandas基礎，圍繞Pandas內部的Series和DataFrame對像，詳細介紹如何利用Pandas處理二維數據表信息，如二維數據表文件的讀取，行與列的定位、添加等。
第4章金融量化分析工具的準備——NumPy基礎，重點介紹ndarray對像的創建和ndarray數組數據的訪問，以及NumPy數組操作、NumPy模塊的主要函數和NumPy隨機數處理等。
第5章金融量化分析數據的準備，重點介紹如何通過Tushare、Akshare、qstock和Alpha Vantage API等方式獲取與分析數據，以及如何通過Pandas進行數據清洗，並通過CSV文件或SQLite數據庫存儲數據等。
第6章金融量化交易策略開發實戰，詳細介紹趨勢追蹤交易策略、頂底背離交易策略、小市值交易策略、海龜交易策略與網格交易策略的歷史回測代碼和回測結果等。
第7章金融量化分析常用的工具模塊，詳細介紹金融量化分析中常用的技術分析指標，如TA-Lib模塊、金融統計結果計算模塊Empyrical與金融可視化專業模塊Mplfinance等。
第8章金融量化分析高級應用，詳細介紹統計學模型與現代金融理論在金融量化交易中的應用，包括基本的回歸模型在金融量化分析中的應用、ARIMA與VAR模型在金融量化分析中的應用，以及金融資產組合優化理論在金融量化分析中的具體應用等。
第9章金融量化回測框架Backtrader實戰應用，詳細介紹開源量化交易策略回測框架Backtrader的數據讀取、自定義指標、指標調用、自定義策略類，以及觀察器與分析器的應用等。
讀者對像
閱讀《Python金融量化分析》需要讀者具備一定的金融投資基礎知識，以及對程序設計有基本的理解能力，建議讀者最好對Python編程語言有基本的了解。具體而言，《Python金融量化分析》主要適合以下讀者閱讀：
* 有一定Python編程基礎的量化分析初學者；
* 了解量化投資的基礎理論而希望開發量化投資策略的投資者；
* 已掌握Python基礎語法而希望尋求Python應用場景的程序員；
* 高校金融、大數據和投資等專業的學生與老師。
閱讀建議
* 基礎相對薄弱的讀者，建議從第1章開始順次閱讀本書；
* 具備Python語言基礎的讀者，可以從第2章開始閱讀本書；
* 對金融數據獲取感興趣的讀者，可以直接閱讀第5章；
* 對金融數據可視化感興趣的讀者，可以直接閱讀7.3節；
* 對交易策略實戰感興趣的讀者，可以直接閱讀第6章；
* 對Backtrader框架感興趣的讀者，可以直接閱讀第9章。
《Python金融量化分析》配套資源
本書涉及的數據文件、源文件和教學PPT需要讀者自行下載。請在清華大學出版社網站上搜索本書，然後在本書頁面上的“資源下載”模塊中單擊“網絡資源”或“課件下載”按鈕即可下載；讀者也可以關注微信公眾號“方大卓越”，然後回復數字“3”獲取下載網址。
閱讀反饋
限於筆者水平，書中可能還存在一些疏漏，敬請廣大讀者指正，筆者會及時進行勘誤，並將勘誤內容傳至出版社網站上供讀者下載。讀者在閱讀本書的過程中如果有疑問，可以發電子郵件獲得幫助。
致謝
感謝恩師連平先生、陳偉利先生和鄭鄉明老師多年來對我的培養與關心！
感謝歐振旭在本書出版過程中給予筆者的大力支持與幫助！
感謝筆者的家人給予筆者的理解與支持！

肖建軍
2024年3月