股市公式编程可以通过以下步骤实现：
选择编程语言
根据个人喜好和技术需求选择合适的编程语言，如Python、R、C等。
学习相关指标公式
了解不同的技术指标，如移动平均线（MA）、相对强弱指标（RSI）、布林带等，并学习如何将其转化为编程语言中的指令。
数据获取与处理
通过股票数据供应商或API接口获取所需的股票数据，并对数据进行清洗和处理，以便后续的指标计算。
编写指标公式
利用编程语言将所学的技术指标知识转化为相应的代码，并进行指标计算。例如，计算移动平均线可以使用如下代码：
```python
import pandas as pd
def calculate_MA（data, window）:
return data.rolling（window）.mean（）
stock_data = pd.read_csv（'stock_data.csv'）
MA5 = calculate_MA（stock_data['close'], 5）
```
策略回测与优化
利用历史数据对编写的股票公式进行回测，评估其效果，并对公式进行优化和调整。
实时监控与交易
将股票公式应用于实时数据，并结合交易系统进行监控和交易。
示例：基于移动平均线的选股公式
```通达信
MA:=MA（CLOSE,N）； // 计算N日均价
涨幅：=CLOSE/REF（CLOSE,N）-1； // 计算涨幅变化
条件：=涨幅>REF（涨幅，N）*M； // 设定涨幅超过前一日涨幅的百分比为条件
STICKLINE（条件，LOW,HIGH）； // 在K线图上标注满足条件的股票
```
示例：使用Python编写选股公式
```python
import pandas as pd
def calculate_MA（data, window）:
return data.rolling（window=window）.mean（）
def select_stocks（data）:
MA = data['close'].rolling（window=5）.mean（） 计算5日移动平均线
selected_stocks = data[MA.diff（） > 0] 选择MA连续上涨的个股
return selected_stocks
读取股票数据
stock_data = pd.read_csv（'stock_data.csv'）
筛选出符合条件的股票
selected_stocks = select_stocks（stock_data）
print（selected_stocks）
```
通过以上步骤和示例，你可以掌握股市公式编程的基本方法，并根据自己的需求进行灵活应用和优化。