程序化交易策略的建立涉及多个方面，主要包括以下几个关键点：
策略开发
交易策略是程序化交易的核心，它是根据市场分析和预测制定的一套买卖规则。策略可以基于技术分析、基本面分析、量化分析等方法，并考虑交易品种、交易周期、止损止盈策略等因素。
数据获取和处理
数据是程序化交易的原材料，需要从各种渠道获取并经过清洗、转换和存储，以便后续的策略分析和决策。数据的新鲜度、准确性和实时性对交易策略的效果至关重要。
策略实现
策略实现是将交易策略编写成计算机程序的过程，通常使用编程语言如Python、C++、Java等来实现。实现过程中需要定义交易规则、编写买卖逻辑和设置参数。
回测和优化
回测是将策略应用于历史数据，模拟真实交易环境，评估策略的盈利能力和风险水平。优化则是对策略进行参数调整和改进，以提高其表现。
执行和监控
策略优化完成后，需要将其部署到交易平台进行实际交易，并监控执行情况和及时调整管理风险。
技术工具和语言选择
根据不同的交易需求和平台要求，可以选择合适的编程语言和工具来实现策略。例如，Python适合快速开发和数据处理，C++适合高频交易，Java适合跨平台应用，MATLAB适合复杂的数学建模。
风险控制和弹性空间
程序化交易需要严格的风险控制机制，如设置止损和止盈点，以避免重大损失。同时，策略设计时应留有一定的弹性空间，以应对市场的不确定性。
模型和算法的建立
程序化交易策略建立在数学模型和算法的基础上，通过对历史数据的分析，找出市场规律和趋势，并基于这些发现制定交易计划。
总结来说，程序化交易策略的建立是一个综合性的过程，涉及市场分析、数据获取与处理、策略开发、实现、回测与优化、执行与监控等多个环节，并需要选择合适的技术工具和语言来实现。通过这些步骤，可以构建出高效、准确且风险可控的交易系统。