程序量化操作通常涉及以下步骤：
证券开户
不论手工交易还是程序化交易，开通证券账户都是参与交易的前提。
搭建量化环境
需要安装和配置必要的软件、库和数据接口，以便进行量化交易。
获取数据
量化程序使用的金融市场数据一般由交易所或数据商提供。可以根据情况选择购买行情及交易数据API接口，或者领取免费的Level2TAQ接口。
策略编写及测试
将手工交易经验转化为量化交易策略，并用编程语言（如Python、C++）写为程序。编写内容包括选股、择时买卖、仓位管理、风险控制等条件。编写好策略后，通过回测、模拟交易、仿真交易逐步完善优化策略，最终投入实盘运行。
策略逻辑和参数设置
包括流动性、波动性、趋势等选股条件，以及买入信号、卖出信号、止损止盈等交易规则。同时，需要进行资金管理和风险控制，如单笔交易仓位控制、每日最大亏损限制等。
回测与优化
使用历史市场数据进行回测，评估策略的有效性。通过网格搜索或遗传算法等方法优化技术指标参数，提高策略的性能。
实盘交易
将经过测试和优化的策略添加到实盘账户中，开始自动化交易。同时，需要实时监控策略表现，定期调整参数，以应对市场变化。
风险管理
密切关注市场整体走势，避免在熊市中过度交易。注意流动性风险和技术风险，确保交易系统的稳定性和可靠性。
持续学习和改进
量化交易是一个持续学习和改进的过程，需要不断地学习新的技术和策略，不断地优化和调整程序，以适应不断变化的市场环境和交易需求。
通过以上步骤，可以实现程序化量化交易，提高交易效率和准确性，从而实现自动化、系统化的投资决策和执行。