《Python金融大数据挖掘与量化交易实战》是一本介绍使用Python进行金融数据分析和量化交易的书籍，主要内容包括以下几个方面：

1. Python基础知识：介绍了Python编程语言的基本语法、数据类型、流程控制等。

2. 金融数据分析：介绍了使用Python进行金融数据分析的方法，包括数据清洗、数据可视化、统计分析等。

3. 量化交易策略设计：介绍了使用Python进行量化交易策略设计的方法，包括均值回归策略、趋势跟踪策略、套利策略等。

4. 量化交易风险管理：介绍了使用Python进行量化交易风险管理的方法，包括风险控制、资产配置、对冲等。

5. 机器学习在量化交易中的应用：介绍了使用Python进行机器学习在量化交易中的应用，包括分类、回归、聚类等。

书中的主要观点和结论包括：

1. Python是一种功能强大的编程语言，可以帮助金融从业者更加高效地进行数据分析和量化交易。

2. 金融数据分析是量化交易的基础，需要对数据进行清洗、可视化和统计分析等，以便更好地进行策略设计和风险管理。

3. 量化交易策略设计需要根据市场情况和交易目标选择合适的策略，以便更好地实现交易目标。

4. 量化交易风险管理是量化交易的重要组成部分，可以帮助交易者降低交易风险，提高收益稳定性。

5. 机器学习在量化交易中的应用可以帮助交易者更好地进行数据分析和策略设计，提高交易效率和收益水平。