自研量化程序是一种 结合数学、统计学和计算机科学的工作，主要涉及以下几个方面的任务：
数据采集和清洗
量化编程需要收集大量的金融市场数据，包括股票价格、交易量、财务数据等，并对这些数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和完整性。
策略开发和优化
量化编程师需要根据市场的特点和自己的投资理念，设计和开发一套适合的交易策略。这包括对市场进行深入的分析和研究，应用技术指标、基本面分析、量化模型的建立等，并对策略进行不断的优化和调整，以提高收益和降低风险。
编程实现和回测
量化编程师需要使用编程语言（如Python、R等）将策略转化为可执行的程序，并进行回测。回测是利用历史数据对策略进行模拟交易，评估其盈利能力和风险水平，通过回测可以对策略进行验证和改进。
实时监控和交易执行
量化编程师需要将策略部署到实际的交易平台上，并进行实时监控和交易执行。
统计学习
量化分析模型的构建是量化程序编程的核心任务之一，通常基于历史数据，通过机器学习和深度学习技术来识别市场趋势和潜在的投资机会。成功的模型能够预测市场动向，并据此自动执行买卖决策，降低人为误差，提高交易效率。
编程语言的应用
在量化程序编程中，Python、C++和R等编程语言被广泛使用。这些编程语言帮助量化分析师实现数据分析、建模和交易自动化。
总结来说，自研量化程序是一种高度专业化的工作，要求具备数学、统计学和计算机科学的知识，能够通过编程实现自动化交易策略，并在实际市场中进行应用和优化。