编写自己的量化程序需要遵循以下步骤：
确定投资策略
明确投资目标、风险承受能力和预期收益。
选择合适的投资标的和交易工具。
制定买入、卖出和风险控制规则。
数据采集和处理
收集相关市场数据，如股票价格、指数、新闻事件等。
选择合适的数据类型和数据源，并进行清洗和预处理。
编写代码
选择编程语言，如Python、C++等，并掌握其基本语法和常用库函数。
根据投资策略，实现数据获取、分析和交易执行等功能的代码。
设计和实现交易规则、条件、买入信号、卖出信号、止损止盈等。
测试和调试
使用模拟环境或测试工具进行程序测试，确保程序的正确性和稳定性。
对程序进行多次迭代和优化，调整参数以提高策略的性能。
实盘测试和风险控制
在实际交易平台进行测试，评估策略的有效性和盈利能力。
实施严格的风险控制措施，如止损、止盈、资金管理等。
持续学习和改进
不断学习新的技术和策略，跟踪市场变化，优化和调整程序。
定期评估程序的性能，确保其适应不断变化的市场环境。
建议
学习资源：建议学习Python编程语言，并利用量化投资平台如BigQuant、聚宽等辅助编写程序。
模拟交易：在实盘测试前，通过模拟交易熟悉交易流程和策略效果。
寻求帮助：如果缺乏编程能力，可以寻求专业量化策略师的帮助，他们可以开发定制化的量化策略。
代码质量：注重代码的可读性和质量，避免bug，确保程序稳定运行。
通过以上步骤和建议，可以逐步编写出适合自己的量化程序，并在实践中不断优化和完善。