编写期货量化程序是一个涉及多个步骤的复杂过程，以下是一个基本的编写流程和一些建议：
市场分析与策略设计
确定交易品种和市场。
设计交易策略，例如趋势跟踪、均值回归、套利等。
数据收集
收集历史行情数据和基本面数据，用于策略回测。
可以使用Python中的库如pandas、numpy等来处理数据，或者使用专门的量化数据平台如Quandl、Yahoo Finance等。
选择编程语言和平台
选择适合的编程语言，如Python、C++、Java等。
选择量化交易平台，例如交易开拓者（TB）、文华赢智、金字塔等，并了解其API接口。
编写交易策略代码
使用选定的编程语言和交易平台API编写策略逻辑。
常见的策略包括基于技术分析的均线交叉策略、基于统计模型的预测策略等。
策略回测
在历史数据上测试策略表现，评估策略的有效性和风险。
可以使用回测库如backtrader来进行策略回测。
优化策略参数
根据回测结果调整策略参数，提高策略表现。
可以使用网格搜索、遗传算法等方法进行参数优化。
模拟交易
在模拟环境中运行策略，观察其在实时市场条件下的表现。
这有助于确保策略在实盘交易中的稳健性。
实盘交易
在确保策略稳健性后，可以在实盘上运行策略。
需要注意实盘交易的风险管理和资金管理。
推荐的基础入门教学途径：
学习金融知识，了解期货市场的基本概念、交易机制、保证金制度等。
学习一门编程语言，如Python，并掌握基本的语法、数据类型、数据结构以及常用的编程库和框架，如pandas、numpy、tushare等。
选择合适的量化策略，并通过编程实现这些策略。
学习使用量化交易平台，并了解其API接口。
通过回测验证策略的有效性，并进行参数优化。
在模拟环境中进行策略测试，确保其在实时市场条件下的表现符合预期。
最后，在实盘上运行策略，并持续监控和管理。
编写期货量化程序需要综合运用金融知识、编程技能和量化交易策略，通过不断的学习和实践，可以逐步提高自己的编程能力和策略设计水平。