本书共分5篇，共计23章。第一篇介绍量化投资中常用的MATLAB编程知识和技巧；第二篇介绍几个基本的数理统计知识，包括随机变量、统计矩、极大似然估计、置信区间、假设检验、p值和Spearman秩相关性等；第三篇主要对线性回归、Kalman滤波和ARMA等梳理模型进行概述；第四篇主要介绍量化投资中几个经典的策略模型，包括期货中的R-breaker，Dual Thrust和Aberration等经典策略，以及股票中的多因子模型；第五篇介绍关于风险管理的实践意义，主要实现了VaR和CVaR的计算。