编写网格量化软件是一个涉及多个步骤的综合性项目。以下是一个基本的指南，帮助你了解如何开始这个过程：
市场调研和策略设计
深入研究目标市场，确定你的量化交易策略。
设定风险承受能力和资金管理计划。
系统架构设计
根据你的策略设计系统架构，包括数据获取、策略执行、风险管理等模块。
选择合适的编程语言和技术栈进行系统开发。
数据获取与处理
与交易所建立API连接，获取实时数据。
对数据进行清洗、整理、分析，提取有效特征。
核心逻辑与UI/UX设计
实现机器人的核心功能，如交易策略执行、数据分析等。
设计用户界面，包括配置策略、查看交易历史等功能。
测试、发布与维护
进行全面的测试，确保软件功能、性能、安全性。
将应用发布到应用商店，并进行定期更新和维护。
具体实现步骤
1. 前期准备与策略设计
确定你的交易策略，例如网格交易策略。
设定风险承受能力和资金管理计划。
2. 系统架构设计
设计系统架构，包括数据获取、策略执行、风险管理等模块。
选择合适的编程语言和技术栈，例如Python。
3. 数据获取与处理
使用API连接交易所，获取实时数据。
对数据进行清洗、整理、分析，提取有效特征。
4. 核心逻辑与UI/UX设计
实现交易策略执行和数据分析的核心逻辑。
设计用户界面，包括配置策略、查看交易历史等功能。
5. 测试、发布与维护
进行全面的测试，确保软件功能、性能、安全性。
将应用发布到应用商店，并进行定期更新和维护。
示例代码
```python
coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
import numpy as np
from gm.api import *
from pandas import *
示例网格交易策略
def grid_trade_strategy（data, min_price, max_price, step, num_grids）:
for i in range（num_grids）:
price = min_price + i * step
buy_order = Order（symbol=data.symbol, price=price, order_type=ORDER_TYPE.BUY, quantity=100）
sell_order = Order（symbol=data.symbol, price=price, order_type=ORDER_TYPE.SELL, quantity=100）
place_order（buy_order）
place_order（sell_order）
示例数据
data = get_data（）
grid_trade_strategy（data, min_price=100, max_price=200, step=10, num_grids=10）
```
额外资源
QMT：一个专门为高净值个人客户和专业机构打造的智能交易终端，支持程序化策略交易、日内回转交易、普通交易和策略模型交易等多种功能场景。
ptrade：另一款智能交易终端，整合了高速行情和丰富的资讯，支持多种全品种行情。
策略代写服务：如果你对量化交易策略有特定的需求，但又不擅长编程，可以考虑寻找专业的量化策略代写服务。
通过以上步骤和资源，你可以开始编写自己的网格量化软件。记得在开发过程中注重代码的可读性、可维护性和性能优化。