将策略写成程序需要遵循以下步骤：
分析策略需求
确定策略所需的数据类型和来源，例如历史市场交易数据、实时行情等。
明确策略的执行频率，如每日、每小时等。
确定策略的交易类型，如买入、卖出、调仓等。
选择合适的编程语言和工具
根据策略的复杂性和需求选择合适的编程语言，如Python、MQL4/5等。
选择合适的交易平台或框架，如Ricequant、QuantConnect等，它们提供了丰富的API和工具来支持策略开发。
编写策略代码
初始化：通过`init`函数初始化策略，定义全局变量和调度任务。
数据准备：通过数据查询函数获取历史数据，并订阅实时行情。
策略逻辑：根据策略需求编写条件判断和交易执行代码。例如，判断前一天的收盘价是否大于某个价格来决定是否买入或卖出。
下单交易：使用提供的下单API进行交易操作，如满仓买入或平仓。
测试和优化
在模拟环境中测试策略的有效性，确保其按预期运行。
根据测试结果调整策略参数和逻辑，优化策略性能。
部署和监控
将策略部署到实际交易平台，进行实时监控和日志记录。
定期评估策略表现，根据市场变化进行必要的调整。
```python
import pandas as pd
from ricequant import *
初始化策略
def init（）:
定义全局变量
context.x = 0
定义调度任务
schedule（init, period="daily", offset=0）
获取历史数据
def get_history_data（symbol）:
return pd.read_csv（f"history_bars/{symbol}.csv"）
策略逻辑
def strategy（context, data）:
获取前一天的收盘价
prev_day = data.get（symbol, 0）
判断是否大于某个价格进行买入
if prev_day > 100:
order_target_percent（symbol, 0.99） 买入99%的资金
运行策略
if __name__ == "__main__":
init（）
data = get_history_data（"AAPL"）
strategy（context, data）
```
请注意，这只是一个简单的示例，实际策略可能会更加复杂，需要根据具体需求进行详细设计和实现。