四年前受机械工业出版社邀请，断断续续地写，这本书终于终于出版了。
很早的时候，我就想系统性学习Python在量化投资中的应用，但是找到的书对我帮助很有限。要么国外的书不太贴合国内实际环境，要么国内的书实战代码又偏少（或者根本没有实战）。恰好受出版社邀请，干脆自己写一本。目标很简单：把工作中真实遇到的场景系统性地记录下来。后来发现，还是太理想化了，工作中的代码非常混乱，并不能直接用来学习。只能退而求其次，针对量化投资中的各种典型场景编写入门的demo代码，供大家参考。一是尽量涵盖量化投资全场景，比如基本的描述性统计、资产定价、数据源、回测、实盘交易接口等等。刚入门的朋友就能通过一本书很好的了解量化投资的全景地图。二是尽量用最简单的demo让读者能上手编写代码。至于更高级更深入的研究和玩法，实在很难在书本中和盘托出。朋友知道我出书后，最常见的问题是，“学了量化，是不是就能发财了？”学了量化未必代表学得好。学得不好，也是没法赚钱的。但是即便不能发财，学习量化投资仍然是一件非常值得的事情。第一、学习量化后，才能真的理性审视投资，才算踏进投资之门。我经常听到有朋友跟我讲什么投资法则，PE、均线、宏观经济指标等等。这些统统都是基于“都市传说”或者自己的“一厢情愿”。没有经过检验的理论都是靠不住的。可惜的是，99%的朋友在做投资的时候，用的都是完全没经过检验的原则，想不亏钱都很困难。第二、量化实际上是一门综合性学科，就算不做投资，帮助也很大，说不定还能涨工资。量化涉及到投资理论、编程、数据分析（统计），甚至还有人工智能。为了赚钱，量化对各种科学技术的应用，可以说是无所不用其极。当你掌握了这些技能，自然在工作中更吃香，涨点工资是随随便便的事情。当然，毕竟量化涵盖的内容比较广泛且繁杂，不太容易上手学习，仅仅看书完全不够。为了帮大家更好上手，后面我可能会录制视频，用更为简单的方式带大家入个门。
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