本书主要介绍如何运用统计分析和机器学习等方法对中国期货市场量化交易进行建模分析。不仅覆盖了基础的数据获取、数据清理、因子提取、模型构造以及后的动态投资组合优化、C++编程实现等方面，而且有丰富的代码方便读者临摹学习和修改提升。本书中的数据首先是交易所原始的期货分笔数据，在此基础上整合成5分钟K线，然后再计算预测因子，后套入统计预测模型。在交易层面，采用严谨的滚动优化方式，充分考虑了滑点和手续费，严格测试。另外本书还覆盖了中低频的趋势策略以及高频的短趋势策略，后也详细介绍了跨期套利策略，以及对读者择业就业的建议。
　　本书内容的广度和深度都是国内市场上少见的，适合相关专业人士和感兴趣的投资爱好者阅读，如高校数理类和经管类师生及证券、期货、私募证券、公募基金等量化交易相关从业人员，以及对机器学习在金融方面运用的相关人士和对量化交易感兴趣的各行各业人士。