学习程序化交易需要掌握以下知识和技能：
金融市场基本知识
了解股票、期货、外汇等市场的交易规则和差异。
掌握市场的基本运作机制，如价格形成、订单类型（市价单、限价单等）。
交易策略类型
学习常见的交易策略类型，如趋势跟踪策略、均值回归策略等。
理解这些策略的基本逻辑和适用市场环境。
编程语言
掌握至少一种编程语言，如Python、C++、Java等。
Python适合金融分析和量化交易，C++适合高频交易，Java适合大规模系统开发。
编程基础
学习基本的语法结构，如变量定义、数据类型、函数定义和调用。
能够编写简单的程序处理金融数据，如获取股票价格数据并进行计算。
学习使用循环和条件判断语句实现交易逻辑。
数据处理与分析
掌握数据处理和分析的相关库和技术，如Pandas、NumPy、SQL等。
学习如何对历史数据进行回测和对实时数据进行监控。
算法与数据结构
掌握常见的算法和数据结构，如排序算法、树、图等。
了解这些知识有助于设计和优化交易策略，提高交易效率和准确性。
交易API和框架
了解交易所提供的交易API和相关交易框架，如MetaTrader 5 （MT5）。
掌握这些API和框架的使用方法，以便与交易所进行交互和执行交易指令。
数学和统计学
学习概率论、统计学、时间序列分析等基本概念。
这些知识有助于理解市场行为并制定有效的交易策略。
量化金融知识
了解量化金融的基本概念和方法，掌握股票、期货、期权等金融工具的特点和交易规则。
风险管理
理解程序化交易的风险，如程序bug、市场突发事件等。
学习如何通过多种手段（如止损、止盈、资金管理等）来管理风险。
实践与测试
在模拟盘上测试交易策略，逐步完善和优化策略。
通过实际交易验证策略的有效性，不断调整和改进。
通过以上步骤和知识的学习，可以逐步掌握程序化交易所需的技能，并在实际交易中取得良好的效果。