量化策略编程是将量化交易策略转化为计算机可执行的代码的过程。以下是一个基本的步骤指南：
策略开发
明确目标和逻辑：确定量化策略的目标和逻辑，包括选择适合的金融市场、定义交易规则和条件等。
市场研究和数据分析：进行大量的市场研究和数据分析，以确定适合的策略。
编写代码
选择编程语言：常用的编程语言包括Python和R。
数据处理和分析：使用编程语言进行数据的获取、处理和分析。
交易执行：编写代码实现交易执行的逻辑。
回测和优化
回测：使用历史市场数据来验证策略的有效性和盈利潜力。
优化：根据回测结果调整策略参数，以提高策略的表现。
实盘交易
连接交易平台：将代码与交易平台进行连接，以实现自动化交易。
监控和调整：在实盘交易过程中，密切监控策略的表现，并根据市场情况进行适时的调整和优化。
示例代码（Python）
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from backtrader import CND, Strategy
class MovingAverageCrossStrategy（Strategy）:
def __init__（self）:
self.short_ma = CND（self.data.close, period=10）
self.long_ma = CND（self.data.close, period=30）
def next（self）:
if self.short_ma > self.long_ma:
self.buy（）
elif self.short_ma < self.long_ma:
self.sell（）
获取数据
data = pd.read_csv（'stock_prices.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date'）
data = data['Close']
初始化回测引擎
cerebro = CND（）
添加数据到回测引擎
data = cerebro.adddata（data）
设置初始资金
cerebro.broker.setcash（100000.0）
设置交易费用
cerebro.broker.setcommission（commission=0.001）
创建策略实例
myStrategy = MovingAverageCrossStrategy（）
运行回测
cerebro.runstrategy（myStrategy）
输出结果
cerebro.plot（）
```
学习资源
极智量化：提供详细的帮助手册和API函数，适合初学者。
Backtrader：一个强大的回测框架，支持多种策略和数据分析。
Quantopian（已关闭）：一个在线量化平台，提供策略开发环境和回测工具。
通过以上步骤和资源，你可以开始学习和实现自己的量化策略。记住，量化交易需要不断的学习和实践，不断优化策略以适应市场变化。