本书构建了一条“监管法规→案例数据→交易本质识别→大数据量化建模→可操作性的监管法规”的闭环通路，以达到大数据价值发现和监管决策的关联交互目的，为实时、有效的监管市场操纵，提供一种数量化、可操作的新方法。
本书基于市场操纵案例和现有监管条例，使用机器学习、金融风险管理、计量经济学等理论方法，分析复杂交易环境中市场操纵行为的特性，设计关于市场操纵的新型监测指标，推导交易行为、异常波动及市场监测指标之间的拓扑结构和因果推理关系，构建基于大数据的市场操纵行为的数据挖掘算法、识别模式监测模型与闭环管理决策监管框架。在完善市场操作监测模型的基础上，为我国监管部门进行实时、有效、合理的市场操纵行为提供理论性依据和数量化方法。
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