内容提要 近年来，Python 语言凭借其在数据分析领域的优势得以快速发展，众多软件厂商也相继推出了支持Python的量化交易平台。本书是介绍Python编程及其在量化交易领域的实践技巧的图书，旨在帮助读者掌握基本的Python编程技能，并顺利应用于期货量化交易实践。 本书内容分为两篇。第一篇是Python基础，通过13章内容介绍了Python编程的基础知识，如语法规则、数据类型、函数、类、装饰器、异常处理、进程和线程等；第二篇是期货量化交易，通过8章内容介绍了Python在期货量化交易中的应用，并基于天勤量化交易平台讲解开发实践，涉及pandas模块、TqSdk的接口、函数、量化策略的框架、图形化编程及时间序列相关的知识等。 本书适合对期货量化交易感兴趣的普通投资者和投资机构专业人员阅读，读者可以具备一定的 Python基础，也可以通过本书从头学习Python基础知识，再进一步延伸到期货量化交易的学习。 前　　言 国内量化交易的现状 我在期货市场从业多年，接触了众多投资者，大部分投资者对量化交易的印象是机器自动化交易比人工反应快，且机器不受个人情绪的影响更能坚决地执行交易指令。但机器不能像人那么“智能”，人可以准确地识别价格形态并根据市场变化及时做出调整，而机器却不能。因此，量化交易只是程序化交易的代名词，其分析能力则相对较弱，无法代替人工，这使得量化交易在国内尚未被多数人认可。 这也说明许多人对量化交易认识的一个盲区就是忽略了量化交易的量化分析部分，而只关注其程序化交易部分。因为量化分析需要较深的数学功底，只有少数专业投资者才具备这些功底，这可能是多数投资者忽视量化分析的主要原因。如今随着计算机的发展，MATLAB、Python等都可以轻松地实现数学分析，不需要人工去计算，而且金融领域相比于其他领域是更容易做数据分析的，因为价格、成交量等数据可以直接获得，所以普通…