缠论软件的编程主要涉及以下几个步骤：
数据准备
使用Python的pandas库读取股票或期货的历史价格数据，并将其转换为DataFrame格式。
示例代码：
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv（'data.csv'）
df['date'] = pd.to_datetime（df['date']）
df.set_index（'date', inplace=True）
print（df.head（））
```
计算线段
使用numpy库计算价格的高点和低点，并通过判断波动的方向来确定线段。
示例代码：
```python
import numpy as np
df['high_point'] = np.where（（df['close'] > df['close'].shift（1）） & （df['close'] > df['close'].shift（-1））, True, False）
df['low_point'] = np.where（（df['close'] < df['close'].shift（1）） & （df['close'] < df['close'].shift（-1））, True, False）
```
编写选股公式
通过识别股票的走势结构和价格波动规律，筛选出具有潜力的个股。
示例代码：
```python
N := 20； //设定时间周期
涨幅差 ：= CLOSE - REF（CLOSE, N）； //计算当前收盘价与前N日收盘价之差
跌幅差 ：= REF（CLOSE, N） - CLOSE； //计算前N日收盘价与当前收盘价之差
趋势线 ：= IF（涨幅差 > 跌幅差， 涨幅差， 跌幅差）； //比较涨跌幅度并判断趋势方向
强弱度 ：= 趋势线 / ABS（涨幅差 + 跌幅差）；
```
数据采集与处理
收集市场数据，包括历史行情和实时行情。
对采集的数据进行清洗和整理，以便于后续的分析计算。
策略制定与实现
根据缠论技术分析的结果，制定交易策略，包括入场点、出场点、止损止盈等。
将交易策略转化为计算机程序，实现自动化交易。
选择合适的开发平台和编程语言，如Python、C++等。
测试与优化
在模拟环境中测试交易策略的有效性，并根据测试结果进行优化。
合理设置止损止盈，控制风险。
编写缠论插件
使用Microsoft Visual C++ 2010（VC 2010）等工具编写通达信缠论分析插件。
示例代码（VC++）：
```cpp
// 示例代码（VC++）
// 详细代码实现请参考相关教程和文档
```
通过以上步骤，你可以逐步掌握缠论软件的编程技巧，并开发出自己的交易策略。建议从数据准备和基础计算开始，逐步深入到策略制定和插件编写，同时不断在模拟环境中进行测试和优化。