量化程序是否好写，取决于个人的背景、技能和经验。以下是一些影响量化程序编写难度的因素：
理论知识要求高：
量化编程需要掌握金融市场的基本原理、投资组合理论、技术指标等，同时还需要了解统计学、概率论、数学建模等相关知识。
数据处理复杂：
量化编程需要处理大量的金融数据，包括股票价格、财务指标、宏观经济数据等。这些数据量大、类型多样，需要进行清洗、整理、分析和存储，以便后续的模型建立和策略回测。
编程技能要求高：
量化编程需要熟练掌握编程语言和相关工具，如Python、R、MATLAB等，以及量化交易平台的API接口。同时还需要具备良好的编程习惯和代码规范，以便能够编写高效、可靠的量化策略。
策略开发复杂：
量化编程的核心是策略的开发和优化。策略开发需要对市场有深入的了解，能够分析市场趋势和行情，找到合适的交易机会。同时还需要根据自己的投资偏好和风险承受能力，设计出适合的投资策略，并进行策略回测和优化。
风险管理重要：
量化编程涉及到投资和交易，风险管理是非常重要的一环。需要根据不同的策略和市场情况，制定合理的风险控制措施，包括止损、止盈、仓位管理等，以保证投资的安全性和稳定性。
结论
量化程序 不好写，主要是因为它涉及多个学科的综合性技能，需要掌握大量的理论知识、处理复杂的数据、具备高级的编程技能、开发复杂的策略和重视风险管理。只有在这些方面具备了足够的能力和经验，才能在量化交易领域取得成功。
对于初学者，建议从学习编程语言和量化交易的基本概念开始，逐步积累经验和技能。同时，选择合适的量化交易平台和工具，可以大大提高开发效率和策略质量。