学习量化编程需要掌握一系列的基础知识和技能，以下是一些建议的学习步骤：
编程基础
选择一门适合量化编程的编程语言，如Python、R或C++。
学习编程语言的基本语法、数据类型、控制结构（如条件语句、循环语句）和函数定义。
搭建编程环境，包括安装必要的开发工具和集成开发环境（IDE）。
量化金融基础知识
了解金融市场的基本概念和交易原理，如股票、期货、期权等金融工具。
学习金融市场中的各种金融工具、交易策略和技术指标。
数据分析和统计学
掌握数据分析和统计学的基本知识，包括统计指标、概率理论、回归分析等方法。
学习如何处理和分析金融数据，掌握统计学的基本原理和方法。
量化策略开发
学习如何构建交易模型，选择合适的数据和指标，编写代码进行回测和优化。
了解并掌握常见的量化交易策略，如趋势跟踪策略、均值回归策略、动量策略等。
量化工具和平台
熟悉常用的量化工具和平台，如Quantopian、QuantConnect、聚宽等。
学习如何使用这些工具进行策略的回测、优化和实盘交易。
实践和实战
通过实践和实战来提高自己的量化编程水平，可以选择一些开源项目或比赛参与。
通过模拟交易和实盘交易来检验自己的量化策略，并随时调整和优化。
风险管理
学习如何控制交易风险，设置止盈止损点，分散投资等风险管理的方法。
了解市场风险和系统风险，并学会如何应对和规避这些风险。
持续学习和社区参与
加入量化交易社区，阅读相关的书籍、网上资料和参加金融培训课程。
持续关注量化编程的最新发展和趋势，不断更新自己的知识和技能。
通过系统学习和实践，零基础的学习者可以逐步掌握量化编程的技能，并开发出有效的量化交易策略。建议结合在线课程、教材、实战经验和社区交流等多种学习资源，以便更全面地掌握量化编程的各个方面。