本书首先介绍了将大数据集应用于机器学习的基础知识和因子投资的基本理论；之后，本书介绍了监督学习模式下可用于预测金融变量的几个基本机器学习算法，包括惩罚性线性回归、支持向量机等；接下来，本书介绍了将这些机器学习算法应用于金融领域的实战方法和细节；最后，本书讨论了一系列与机器学习和因子投资相关的进阶话题，包括模型的黑箱问题、因果关系问题和无监督学习算法等。本书适合金融机构从业者以及金融类专业学生系统了解因子投资的理论与方法，以及机器学习算法在因子投资领域的应用。