自研量化程序是指 个人或团队根据自身的交易策略和需求，编写计算机程序来实现自动化金融交易决策和执行的方法。这种方法结合了量化金融的理论和统计模型，以及计算机编程技术，通过大量的历史数据和实时市场数据，运用各种算法和策略来进行交易决策和订单执行。
自研量化程序的主要步骤包括：
数据收集和处理：
获取历史市场数据和实时市场数据，进行数据清洗和处理。
模型构建：
利用统计学和机器学习等方法，基于历史数据建立数学模型来预测市场走势。常见的方法包括时间序列分析、统计回归、卡尔曼滤波等。
策略开发：
根据交易策略和模型，编写程序来实现自动化交易逻辑。
回测和优化：
使用历史数据进行模型回测，评估策略的有效性，并进行参数优化。
交易执行：
将优化后的策略部署到实盘交易中，执行交易订单。
自研量化程序的优点包括：
自动化：减少人为情绪和决策失误的影响，提高交易的一致性和纪律性。
效率：利用计算机的高速运算能力，快速分析市场数据，进行模型回测和优化。
客观性：基于数学和统计模型，减少主观判断和情绪影响，提高决策的客观性。
灵活性：可以根据个人的交易策略和需求，自定义交易规则和条件。
然而，自研量化程序也需要一定的编程知识和技能，并且需要持续的市场数据更新和模型维护。对于初学者来说，使用一些现成的量化程序平台，如“易盛量化”，可以降低入门门槛，快速上手。