量化编程能力要求高，具体体现在以下几个方面：
多学科综合性技能：
量化编程是一门涉及金融、数学、统计和编程等多个学科的综合性技能。量化交易人员需要具备扎实的金融知识、数学和统计基础，以及熟练的编程技能。
快速学习和适应能力：
量化交易市场的竞争激烈且变化快速，量化编程人员需要具备快速学习和适应新技术和市场动态的能力，以保持竞争力。
逻辑思维和问题解决能力：
量化交易是一个复杂的系统工程，需要深入分析和建模，设计和实现相应的算法和策略。量化编程人员需要具备高度的逻辑思维和问题解决能力，能够将复杂问题拆解为简单的步骤，并找到最优解决方案。
代码质量和性能要求：
量化交易的决策和执行依赖于编写的程序，因此代码的质量和性能直接影响交易效果和效率。量化编程人员需要具备严谨的编程风格和良好的代码习惯，能够编写出高效、稳定和可维护的程序。
编程语言掌握：
量化交易通常使用Python、R或C++等编程语言进行开发，量化编程人员需要熟练掌握至少一种编程语言，并熟悉其语法和特性。
数据处理和分析能力：
量化交易涉及大量的数据处理和分析，包括数据清洗、提取、存储和统计分析。量化编程人员需要具备这些技能，能够利用编程语言进行数据采集、清洗、转换和分析。
算法设计和优化能力：
量化交易的核心是设计和实现交易策略，量化编程人员需要具备算法设计和优化的能力，能够利用数学模型构建交易策略，并进行算法优化。
系统开发能力：
量化交易通常需要开发自己的交易系统或对现有系统进行回测和实盘交易。量化编程人员需要具备系统开发和调试的能力，包括编写交易策略程序、进行系统监控和运维。
数学和统计知识：
量化交易涉及大量的统计分析和数学建模，量化编程人员需要具备扎实的数学和统计基础，能够理解和应用统计学方法，进行市场行情分析、金融产品管理和投资组合优化等。
技术工具应用：
量化编程人员需要掌握量化金融领域的相关工具和框架，如量化交易平台、数据接口、回测系统等，并熟悉常用的量化金融库和软件包，如pandas、numpy、scikit-learn等。
代码规范和软件工程能力：
量化编程人员需要具备良好的编程规范和软件工程能力，包括模块化设计、版本控制和代码测试等，以确保代码的可读性、可维护性和可扩展性。
团队合作和沟通能力：
量化编程往往需要团队协作，量化编程人员需要具备良好的团队合作和沟通能力，能够与团队成员有效合作，共同解决问题，并能够清晰地表达自己的想法和观点。
综上所述，量化编程能力要求全面，需要在多个方面具备较高的知识水平和技能。只有具备这些能力，才能在量化交易领域取得成功。