编程与建模过程通常包括以下几个步骤：
明确研究问题
确定你想要研究的问题是什么。例如，你可能想要研究某种金融产品的价格波动，或者研究某种金融市场的效率。
收集数据
根据研究问题，收集相关的数据。这些数据可以是历史数据，也可以是实时数据。数据的来源可以是公开的数据库、网站，或者通过向金融机构申请获得。
数据清洗和预处理
对收集到的数据进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和一致性。这可能包括处理缺失值、异常值、数据转换等。
选择合适的模型
根据研究问题和数据特点，选择合适的模型。例如，时间序列分析模型、回归分析模型、机器学习模型等。
建立模型
根据选定的模型，使用统计软件或编程语言建立模型。在建立模型的过程中，需要对模型的参数进行估计和调整。
模型检验和修正
建立好模型后，需要进行模型检验和修正。检验模型的预测能力和解释能力是否符合要求，修正模型的缺陷和误差。
模型应用
将建立好的模型应用到实际中，例如进行市场预测、风险评估等。
撰写论文
将建模的过程、结果和分析写成论文。在撰写论文时，需要注意论文的格式、排版、语言表达等方面。
建议
明确需求：在开始建模之前，确保你完全理解问题的背景和需求，这有助于你选择合适的模型和方法。
数据质量：数据的质量对模型的结果至关重要。确保数据准确、完整，并进行必要的预处理。
模型选择：选择适合问题的模型，并充分理解其假设和适用范围。
迭代优化：建模是一个迭代的过程，可能需要多次修正和优化模型以提高其性能。
文档记录：详细记录建模过程中的每一步，包括数据来源、处理步骤、模型假设和参数设置，这有助于后续的复现和验证。
通过遵循这些步骤，你可以系统地进行编程与建模，并确保你的工作具有可重复性和可信度。