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      金融数量分析是充满变革与创新的世界，从上个世纪50年代的马克维茨模型，到70年代的BS期权定价公式，到90年代CDOs的定价模型等等，这些模型无在当时无处是创新的产物。在金融数量分析的学习与研究中，往往遇见没有现成求解工具的模型，需要我们利用基本数学原理或者数值计算软件根据实际的需要进行金融数量模型的建立、模型的求解、模型的验证等。在这个过程中，不仅需要数学原理，可能需要更多的数值处理技巧。或许只有在数学原理与数值技术有效的结合的前提下，才能更有效的求解金融数学模型。
        无论是过去的长期资本管理公司（Long-Term Capital Management）、还是现在的文艺复兴科技有限公司（Renaissance Institutional Equities Fund）无不是数量技术力量的体现。CDS、CDO引发的金融危机印证了金融数量分析方法面临技术更新，但其以数学与计算机相结合基础不会改变。近几年，国内金融机构已经将金融数量化作为战略发展之一，金融数量分析在中国正处于起飞阶段。
        金融数量分析需要数值计算工具，Matlab强大的数值计算功能与丰富的工具箱为金融数量分析提供了有效“武器”。目前，Matlab在世界各大金融机构得到了广泛应用，例如使用matlab金融机构有世界货币基金组织、联邦储备委员会、摩根斯坦利、高盛等等。
2编写宗旨及特点
          目前市场上很多Matlab图书基本都是按教科书的模式编写且书中的案例相对简单，本书中的案例来源于作者的实际工作。本书的案例结构为“背景+理论+案例分析+代码”的方式。
背景：案例产生的环境，背景概述有助于读者加深对案例本质的理解，案例背景相关数据都来源是现实的金融市场。
         理论：解决案例所涉及到的理论知识与数值算法，Matlab作为解决问题的工具，但工具毕竟不是全能的，需要了解工具内在的理论与逻辑，才能更有效的使用工具。
        案例分析：使用数学理论（统计、优化、数值等）对案例进行分析，思考出解决问题到技术路线，帮助读者从解决问题的角度进行思考。
        代码：Matlab程序根据案例分析得到的算法或思路进行编写的。编程中将涉及到编程的技巧与方法，在代码中作者给出了详细的注释，便于读者理解与使用代码解决实际问题。