本书共12章，由2个部分组成。第1部分共4章，首先搭建环境，然后分别介绍了Python基础、数据类型、可视化等内容。第2部分共8章，其中第5章讨论了结构化数据和非结构化数据的获取、清洗问题；第6章和第7章用Python语言实现了经典金融工具的分析方法；第8章用Python语言建立金融大数据分析基础；第9章用Python编写了指标选股程序；第10章应用多层感知机、卷积神经网络、递归神经网络在时间序列预测方法，并用Shap库和Interpret库对模型输出进行解释；第11章基于常用机器学习模型单股择时及解释；第12章用Python编写了区块链程序。