量化交易通常涉及以下程序：
交易策略开发
量化交易首先需要开发或获取交易策略。这可以是基于历史数据分析的交易算法，也可以是基于市场行为的模式识别。
策略可以通过编程语言（如Python、MQL4/5等）实现，并包含各种技术指标和数学模型。
模型检验
在实际交易前，需要对交易策略进行检验，以确保其在历史数据上的表现符合预期。
检验通常包括回测，即使用历史数据模拟交易策略的执行，并评估其盈利性、稳定性和风险。
交易执行
量化交易策略确定后，需要通过程序化交易来执行。这通常涉及将交易信号转换为实际的买卖订单，并通过交易平台或经纪商的API发送。
程序化交易可以进一步细分为算法交易，通过数学模型和计算机程序将订单分解为多个小单并优化执行路径。
自动化和监控
量化交易系统通常具备自动化功能，能够在满足特定条件时自动执行交易操作，如买入、卖出等。
系统还需要实时监控市场情况，并根据市场变化调整策略和执行参数。
交易平台和工具
量化交易者可以使用各种交易平台和工具，如MetaTrader、NinjaTrader、QuantConnect、Ptrade、QMT等。
这些平台提供了量化交易所需的数据、工具、API接口和回测环境。
风险管理
量化交易系统需要包含风险管理模块，以监控和控制交易风险，确保不会因为单一交易或市场波动而爆仓。
总结来说，量化交易涉及从策略开发、模型检验、交易执行到自动化和风险管理的全过程，都需要通过专门的程序来实现。选择合适的交易平台和工具，以及开发和优化交易策略是量化交易成功的关键。