第1部分(第1章)着重讲解了投资者对量化交易的正确认识。
第2部分(第2~6章)主要讲解了量化交易需要的基础知识及相关工具，如Python语言、NumPy、pandas、数据可视化及量化数学等知识，适合完全没有任何编程经验的读者从头开始阅读。书中每一章的示例也尽量穿插股票及其他衍生交易产品的投资知识和交易技巧，尽量为读者建立一套独有的知识体系结构，为读者在交易技术与量化技术之间搭建牢固的基础纽带。
第3部分(第7~9章)着重讲解了使用量化系统回测交易策略及交易的度量等实战知识。对于有进阶需求的读者，则完整地讲解了整套量化回测系统择时、选股开发的关键点及滑点和资金管理的核心知识，以及更有针对策略地寻找最优参数及最优度量等知识。第4部分(第10、11章)主要讲解了机器学习技术在量化交易中的应用。该部分内容从机器学习实战出发，同样适合大多数没有深厚数学基础的读者阅读，着重阐述了基于机器学习技术对交易进行预测的不可行性，以及正确的使用方式，即使用机器学习技术进行统计预言的概率。
