本书首先讲解了Python量化炒股快速入门，即量化炒股的定义、特点、优势、不足和主要内容，Python语言的开发环境，以及量化炒股的注意事项。其次讲解量化炒股开发语言Python，即讲解Python语言的基本语法、选择结构、循环结构、常用数据结构、函数及应用和面向对象程序设计。接着讲解量化炒股中的3个常用包，即Numpy、Pandas和Matplotlib包。然后讲解如何利用Python编写量化炒股策略、量化炒股的获取数据函数、财务因子量化选股、数据信息获取、量化择时的技术指标函数、量化炒股的统计数据图、量化炒股策略的回测、量化炒股策略的因子分析。后讲解Python量化炒股策略实战案例。
在讲解过程中既考虑读者的学习习惯，又通过具体实例剖析Python量化炒股实际交易过程中的热点问题、关键问题及种种难题。
本书适用于各种不同的投资者，如股民、中小散户、职业操盘手和专业金融评论人士，更适用于那些有志于在这个充满风险、充满寂寞的征程上默默前行的征战者和屡败屡战、愈挫愈奋并终战胜失败、战胜自我的勇者。

第1章　Python量化炒股快速入门 / 1
11　初识量化炒股 / 2
12　量化炒股的内容 / 5
13　量化炒股的开发语言Python / 8
14　量化炒股与普通炒股的比较 / 18
15　量化炒股的注意事项 / 18
第2章　Python编程的初步知识 / 21
21　变量 / 22
22　变量的基本数据类型 / 24
23　运算符 / 29
24　Python 的语法规则 / 33
第3章　Python 编程的选择结构 / 37
31　ifelse 语句 / 38
32　多个ifelse 语句 / 40
33　关系运算符 / 44
34　逻辑运算符 / 47
35　嵌套if 语句 / 50
第4章　Python 编程的循环结构 / 53
41　while 循环 / 54
42　while 循环中使用else 语句 / 55
43　无限循环 / 59
44　for 循环 / 64
45　在for 循环中使用range() 函数 / 65
46　循环嵌套 / 68
47　break 语句 / 70
48　continue 语句 / 71
第5章　Python 编程的常用数据结构 / 73
51　列表 / 74
52　元组 / 80
53　字典 / 85
54　集合 / 93
第6章　Python 编程的函数 / 97
61　初识函数 / 98
62　内置函数 / 98
63　自定义函数 / 107
64　匿名函数 / 115
65　递归函数 / 116
66　实例：计算一个数为两个质数之和 / 117
67　实例：利用内置函数实现小学四则运算 / 118
第7章　Python 编程的面向对象 / 121
71　面向对象概述 / 122
72　类的定义和对象的创建 / 124
73　类的构造方法和self 参数 / 125
74　类的继承 / 126
75　类的多态 / 130
76　模块 / 131
77　包 / 136
第8章　Python 量化炒股常用的Numpy 包 / 143
81　初识Numpy 包及量化炒股平台 / 144
82　ndarray 数组基础 / 146
83　Numpy 的矩阵 / 153
84　Numpy 的线性代数 / 154
第9章　Python 量化炒股常用的Pandas 包 / 161
91　Pandas 的数据结构 / 162
92　一维数组系列（Series） / 162
93　二维数组DataFrame / 165
94　三维数组Panel / 180
第10章　Python 量化炒股常用的Matplotlib 包 / 183
101　Matplotlib 包的特点 / 184
102　figure() 函数 / 184
103　plot() 函数 / 186
104　subplot() 函数 / 190
105　add_axes() 函数 / 193
106　legend() 函数 / 195
107　grid () 函数 / 198
第11章　利用Python 编写量化炒股策略 / 201
111　Python 量化炒股策略的基本组成 / 202
112　Python 量化炒股策略的设置函数 / 206
113　Python 量化炒股策略的下单函数 / 210
114　Python 量化炒股策略的常用对象 / 213
115　Python 量化炒股策略的日志log / 220
116　Python 量化炒股策略的定时函数 / 221
第12章　Python 量化炒股的获取数据函数 / 225
121　获取多只股票单个数据字段函数history() / 226
122　获取一只股票多个数据字段函数attribute_history () / 232
123　查询单个交易日账务数据函数get_fundamentals() / 236
124　查询多个交易日账务数据函数get_fundamentals_continuously () / 241
125　获取当前时间的股票数据函数get_current_data() / 243
126　获取指数成分股代码函数get_index_stocks () / 243
127　获取指数成分股权重函数get_index_weights () / 247
128　获取行业成分股代码函数get_industry_stocks() / 248
129　查询股票所属行业函数get_industry () / 251
1210　获取概念成分股代码函数get_concept_stocks() / 253
1211　查询股票所属概念板块函数get_concept () / 256
1212　获取一只股票信息函数get_security_info () / 257
1213　获取龙虎榜数据函数get_billboard_list () / 257
1214　获取限售解禁数据函数get_locked_shares () / 259
第13章　Python 量化炒股的财务因子选股 / 261
131　初识财务因子选股 / 262
132　成长类因子选股 / 262
133　规模类因子选股 / 274
134　价值类因子选股 / 280
135　质量类因子选股 / 287
136　财务因子量化选股的注意事项 / 290
第14章　Python 量化炒股的数据信息获取 / 293
141　获取上市公司概况信息 / 294
142　获取上市公司股东和股本信息 / 305
143　获取上市公司分红送股数据信息 / 315
144　获取沪深股市每日成交概况信息 / 317
第15章　Python 量化择时的技术指标函数 / 319
151　量化择时概述 / 320
152　趋向指标函数 / 321
153　反趋向指标函数 / 331
154　压力支撑指标函数 / 338
155　量价指标函数 / 343第16章　Python 量化炒股的统计数据图 / 349
161　Seaborn 包概述 / 350
162　单只股票的收益统计图 / 350
163　股票的相关性分析图 / 356
第17章　Python 量化炒股策略的回测 / 365
171　量化炒股策略回测的流程 / 366
172　利用Python 编写量化炒股策略并回测 / 367
173　量化炒股策略的风险指标 / 377
第18章　Python 量化炒股策略的因子分析 / 385
181　初识因子分析 / 386
182　利用Python 代码实现因子分析 / 386
183　新建因子并查看因子分析结果 / 389
184　因子在研究和回测中的运用技巧 / 397
185　基本面因子应用实例 / 399
第19章　Python 量化炒股策略实战案例 / 403
191　均线量化炒股策略 / 404
192　多均线量化炒股策略 / 406
193　随机指标量化炒股策略 / 409
194　布林通道线指标量化炒股策略 / 412
195　多股票持仓均线量化炒股策略 / 416
196　白酒板块轮动量化炒股策略 / 418
197　多个小市值股票量化炒股策略 / 421