利用python分析量化投资问题是现在研究的热点，学习python基础，数学工具，策略开发。学习实例，多为实际需求。利用故事、数学模型和代码，学习量化与编程的关系，描绘量化的人生哲学，学习作者在量化方面的经验，体会作者对交易、人生的理解。
Python凭借其简单、易读、可扩展性以及拥有巨大而活跃的科学计算社区，在需要分析、处理大量数据的金融行业得到了广泛而迅速的应用，并且成为该行业开发核心应用的首选编程语言。
《Python与量化投资：从基础到实战》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等，也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。《量化投资以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。
参考：《Python与量化投资：从基础到实战(王小川)》PDF，562页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。《量化投资以Python为工具(蔡立耑 )》PDF，550页；配套源代码。
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《量化交易之路用Python做股票量化分析》有不少针对股票编程的体会，娓娓道来。就像一位前辈将他的工作笔记展示在你的面前，语重心长的给你讲有哪些经验，前边的路哪里有坑，哪里有坎，哪里有小技巧。又像有人带着你读，软件编程的说明文档。前面讲的是编程技巧，估计策略部分是常用的普通策略。其目的是受人以鱼竿，而不是鱼，进而构建自己独特交易想法的交易系统，也就是定制。
《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF，407页，文字可以复制；配套源代码；阿布 著。《量化投资策略与技术修订版》PDF，572页，文字可以复制。丁鹏 著。
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《量化投资:策略与技术(修订版)》是国内少有的有关量化投资策略的著作。首先，介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）。然后，用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分。策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等。最后介绍了作者开发的D—Alpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。
《Python金融大数据分析》适合对使用Python进行大数据分析、处理感兴趣的金融行业开发人员阅读，学习《Python金融大数据分析》中文PDF+英文PDF+代码。
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《Python金融大数据分析》提供了使用Python进行数据分析，以及开发相关应用程序的技巧和工具。总计分为3部分，共19章，第1部分介绍了Python在金融学中的应用，其内容涵盖了Python用于金融行业的原因、Python的基础架构和工具，以及Python在计量金融学中的一些具体入门实例；第2部分介绍了金融分析和应用程序开发中最重要的Python库、技术和方法，其内容涵盖了Python的数据类型和结构、用matplotlib进行数据可视化、金融时间序列数据处理、高性能输入/输出操作、高性能的Python技术和库、金融学中需要的多种数学工具、随机数生成和随机过程模拟、Python统计学应用、Python和Excel的集成、Python面向对象编程和GUI的开发、Python与Web技术的集成，以及基于Web应用和Web服务的开发；第3部分关注的是蒙特卡洛模拟期权与衍生品定价实际应用的开发工作，其内容涵盖了估值框架的介绍、金融模型的模拟、衍生品的估值、投资组合的估值、波动率期权等知识。