编程股票程序需要掌握一定的编程语言和相关知识，以下是一些步骤和建议：
选择编程语言
Python：因其简单易学的语法和丰富的第三方库（如Pandas和NumPy），Python是股票程序开发的热门选择。Pandas库用于数据处理和分析，NumPy用于数值计算，Matplotlib用于数据可视化。
Java：适用于大型企业级应用程序开发，具有强大的面向对象特性和丰富的库，可以实现高性能的交易系统。
C++：适用于处理大规模数据和进行高频交易，具有低级控制和内存管理功能。
R：专门用于数据分析和统计建模，拥有广泛的金融和统计库。
MATLAB：用于科学计算和数据可视化。
环境准备
安装必要的编程环境，如集成开发环境（IDE）和相关编程语言的编译器。例如，使用Dev C++5.1进行C++编程。
学习基础知识
掌握股票交易的基本流程和数据接口。
熟悉各种技术指标的算法和计算公式。
学习交易策略和风险控制的原理。
注重数据安全和用户体验的设计和开发。
编写程序
数据获取：从股票市场获取实时或历史数据，可以使用APIs如Alpha Vantage、Yahoo Finance等。
数据处理：使用Pandas等库对数据进行清洗、去重、计算指标等。
策略实现：根据交易策略编写代码，如趋势跟踪、均值回归等。
回测：在历史数据上进行策略回测，评估策略的有效性。
交易执行：集成交易接口，实现自动交易功能。
测试和优化
对编写的程序进行充分的测试，确保其稳定性和可靠性。
根据测试结果优化程序，提高性能和效率。
合规性和安全性
确保程序符合相关法律法规，特别是关于金融交易的规定。
加强数据安全和隐私保护。
```python
import pandas as pd
读取股票数据
data = pd.read_csv（'stock_data.csv'）
计算移动平均线
data['MA5'] = data['Close'].rolling（window=5）.mean（）
输出结果
print（data[['Date', 'Close', 'MA5']]）
```
这个示例展示了如何使用Pandas库读取股票数据并计算5日移动平均线。实际开发中，还需要考虑更多因素，如数据源的可靠性、交易执行的细节、错误处理等。