编程做量化期货有其明显的优势和局限性。以下是一些关键点：
优点
数据处理能力强：
计算机可以24小时不间断地整合和分析大量数据，这是人工看盘无法比拟的。
无情绪干扰：
计算机严格按照预设规则执行，不受贪婪和恐惧等情绪的影响。
自动化交易：
编程可以实现交易策略的自动化，减少人为错误和情绪交易。
回测有效性：
量化交易可以通过历史数据进行回测，从而验证策略的有效性，避免在实盘中亏钱的策略。
多品种、多市场：
量化交易可以同时处理多个品种和市场，提高交易效率和灵活性。
缺点
门槛高：
量化交易需要一定的编程能力和金融知识，不是每个人都能轻松掌握。
依赖历史数据：
量化交易的结果很大程度上取决于历史数据的准确性和代表性，但历史数据并不能完全预测未来。
模型风险：
即使通过历史数据回测有效的策略，也可能在面对新的市场环境时表现不佳，即所谓的“黑天鹅”事件。
技术问题：
软件本身也可能出现问题，影响交易执行。
常用编程语言
Python：易学且功能强大，有丰富的第三方库支持数据分析和量化交易，如NumPy、Pandas、Matplotlib和SciPy等。
R：专门用于统计分析和数据可视化，适合进行统计模型建立和回测策略。
C++：高效且灵活，适合需要高速执行的量化交易策略。
建议
学习编程：
如果你打算从事量化期货交易，学习编程是必不可少的一步。Python是一个很好的起点，因为它不仅易于学习，而且拥有广泛的社区支持和丰富的库。
选择合适的工具和平台：
利用现有的量化交易平台和框架，如BigQuant、VNPY或FMZ，可以节省开发时间并提高效率。
重视风险管理：
量化交易虽然能降低情绪交易的风险，但仍然需要建立有效的风险管理模型，确保交易的一致性和可持续性。
持续学习和优化：
市场环境不断变化，量化交易策略也需要不断回测和优化，以适应新的市场条件。
总的来说，编程做量化期货在数据处理、自动化交易和回测方面具有明显优势，但也存在一定的风险和局限性。对于有一定编程基础和金融知识的人来说，这是一个值得尝试的方向。