手机量化交易编程涉及以下关键步骤：
学习编程和金融市场知识
掌握Python、C++等编程语言。
学习金融市场基本知识，如市场行情、交易规则、金融产品等。
开发量化交易策略
确定投资策略，包括投资标的、买入卖出规则、风险控制等。
使用编程语言将策略转化为可执行的代码，并进行测试和优化。
开发手机交易系统
开发与手机设备交互的交易系统，包括数据获取、数据处理、策略执行和订单生成等功能。
确保程序在手机设备上的运行速度和资源占用表现良好。
申请券商API接口
通过申请券商提供的API接口，获取股票实时数据和历史数据。
通过接口向交易所发送订单，并查询订单和账户资产。
测试和调试
在模拟环境或测试工具中进行测试，确保量化交易程序的正确性和稳定性。
检查程序的各项指标是否符合预期，并进行必要的调试。
上线运行和维护
完成测试和调试后，将量化交易程序正式上线运行。
建立完善的管理和维护机制，确保程序的安全性和稳定性。
示例代码（Python）
```python
import pandas as pd
from zipline.api import order_target, record
初始化数据
data = pd.DataFrame（{
'date': pd.date_range（start='1/1/2020', periods=100）,
'close': range（100, 200）
}）
定义策略
def strategy（context, data）:
获取当前持有股票
current_holdings = context.portfolio.positions
if 'AAPL' not in current_holdings:
买入AAPL
order_target（context.symbol（'AAPL'）, 10）
else:
卖出AAPL
order_target（context.symbol（'AAPL'）, -10）
记录每个交易日的收益
def handle_data（context, data）:
record（AAPL=data.close[-1]）
创建并运行策略
from zipline.pipeline import Pipeline
from zipline.pipeline.data import USEquityData
from zipline.pipeline.filters import DateRange
from zipline.algorithm import TradingAlgorithm
pipeline = Pipeline（
columns={
'AAPL': USEquityData（symbols=['AAPL'], window_length=1）
},
screeners=[
DateRange（start='1/1/2020', end='1/10/2020'）
],
data_sources=[
USEquityData（symbols=['AAPL']）
]
）
algo = TradingAlgorithm（
pipeline=pipeline,
strategy=strategy,
handle_data=handle_data
）
运行策略并保存结果
results = algo.run（start='1/1/2020', end='1/10/2020'）
print（results.tail（））
```
建议
选择合适的编程语言和工具：Python是目前最流行的量化交易编程语言，结合`zipline`等库可以快速开发量化交易策略。
重视数据获取和处理：量化交易的成功与否很大程度上取决于数据的质量和处理的效率。
持续测试和优化：量化交易策略需要不断测试和优化，以确保其在实际市场中的表现。
注意安全性：确保交易系统的安全性，防止未授权访问和数据泄露。