Python是一門十分強大的編程語言，最近幾年來，越來越多的人開始利用Python進行量化投資。而Python量化實例書可以讓初學者更好地理解和掌握這門技術。

Python量化實例書通常涵蓋了許多方面的內容，如數據處理、策略選股以及回測等。以下是一個例子，展示了如何使用Python進行簡單的股票分析：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 讀取股票數據
data = pd.read_csv("stock.csv")
data = data.set_index("date")
# 計算收益率
returns = np.log(data["close"]) - np.log(data["close"].shift(1))
# 創建波動率指標
data["volatility"] = pd.Series.rolling(returns, window=20).std() * np.sqrt(252)
# 繪制波動率曲線
plt.plot(data["volatility"])
plt.show()

在這個例子中，我們首先使用pandas讀取了一個名為“stock.csv”的股票數據文件，然后計算了股票的收益率。接著，我們使用rolling函數創建了一個過去20個交易日的標準差指標，最后利用matplotlib庫繪制了股票波動率曲線。

Python量化實例書不僅可以教會初學者如何使用Python進行數據處理和可視化，還可以推薦一些優秀的量化策略，并且提供了一些回測工具，幫助投資者評估策略的有效性。

總而言之，Python量化實例書是一個提高投資者量化能力的好處工具，值得初學者使用。