在大数据与人工智能深度融合的金融科技时代，量化金融投资已成为金融市场发展的重要趋势，市场对兼具金融理论与编程实操能力的复合型人才需求日益攀升。由朱顺泉、符号亮、谢一颗三位学者联袂撰写的《量化金融投资交易策略及其 Python 应用》，立足金融科技前沿，系统搭建起从 Python 编程基础到量化交易实战的完整知识体系，为金融领域学习者与从业者提供了兼具理论性与实用性的专业参考。
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本书为广东省重点建设学科科研能力提升项目等多项课题的阶段性成果，内容集理论、方法、应用于一体，紧跟财经大数据与人工智能时代潮流，兼具新颖性、全面性与实操性。全书构建了从实验环境搭建到实战案例应用的全链条内容体系，涵盖量化金融投资的实验环境平台搭建、Python 程序设计、numpy/scipy/pandas 等核心工具库的金融应用，也包含线性回归、时间序列分析等经典算法的落地实践，更深入讲解了资产组合均值方差模型、资本资产定价模型、套利定价模型等量化投资核心模型的 Python 实现，同时覆盖β对冲、量化择时、配对交易等主流交易策略，并创新性融入 DeepSeek 在量化金融投资策略中的应用，最后以碳酸锂期货量化投资交易策略为实战案例，实现了理论知识与实际交易的深度结合。
作为一本专业参考书籍，本书适用人群广泛，既可供金融科技、数字金融、金融工程、金融数学、投资学、大数据管理及应用、统计学、计算机应用技术等专业的本科高年级学生与研究生使用，也适合有数据分析背景的科研人员，以及券商研究员、金融分析师、基金经理等金融行业从业者，助力读者夯实量化金融理论基础，提升 Python 编程实操能力，掌握量化投资交易策略的核心方法。
可以说，《量化金融投资交易策略及其 Python 应用》以扎实的理论体系、丰富的实操案例、系统的内容设计，为量化金融投资的学习与实践搭建了专业桥梁，是金融科技领域学习者提升专业能力、从业者赋能实际工作的优质参考用书。
