实战策略编程通常涉及以下步骤：
确定策略逻辑
选择标的：选择要交易的股票或股票池。
信号检查：根据策略逻辑生成交易信号。
建仓管理：决定何时买入或卖出股票。
持仓管理：管理持仓，包括止损和止盈。
选择合适的工具和库
数据处理：使用pandas、numpy等库来处理和分析数据。
策略开发：使用backtrader、zipline等库来开发策略。
回测：使用历史数据进行策略回测，验证策略的有效性。
编写代码
初始化：设置策略的初始状态和参数。
循环执行：根据选择的频率（如日、分钟）循环执行策略逻辑。
信号生成：根据策略逻辑生成交易信号。
交易执行：根据交易信号执行买入、卖出或持仓操作。
回测和优化
历史回测：使用历史数据模拟策略表现。
结果分析：分析回测结果，识别策略的优缺点。
策略优化：根据回测结果调整策略参数，优化策略表现。
使用IDE
选择IDE：使用Notepad++、PyCharm、VSCode等IDE编写和调试代码。
代码高亮：利用IDE的代码高亮功能提高编码效率。
自动补全：利用IDE的自动补全功能减少编码错误。
风险管理
止损设置：设定止损点以控制单笔交易的最大损失。
止盈设置：设定止盈点以锁定利润。
仓位管理：根据资金管理策略分配仓位，避免过度集中风险。
```python
import tushare as ts
import backtrader as bt
获取数据
df = ts.get_k_data_plus（'000001', start='2022-01-01', end='2022-12-31'）
计算短期和长期移动平均线
short_window = 40
long_window = 100
short_mavg = df['close'].rolling（window=short_window, min_periods=1）.mean（）
long_mavg = df['close'].rolling（window=long_window, min_periods=1）.mean（）
生成交易信号
df['signal'] = 0
df['signal'][short_mavg > long_mavg] = 1
df['signal'][short_mavg < long_mavg] = -1
回测策略
class MovingAverageStrategy（bt.Strategy）:
def log（self, txt, dt）:
print（'%s, %s' % （dt.strftime（'%Y-%m-%d'）, txt））
def next（self）:
if self.signal == 1:
self.buy（）
elif self.signal == -1:
self.sell（）
初始化回测
cerebro = bt.Cerebro（）
data = bt.feeds.PandasData（dataname=df）
cerebro.adddata（data）
cerebro.addstrategy（MovingAverageStrategy）
cerebro.run（）
cerebro.plot（）
```
这个示例展示了如何使用tushare获取股票数据，计算移动平均线，并生成基于移动平均线的交易信号。然后，使用backtrader库进行策略回测，并绘制回测结果。
建议
深入学习：在编写实战策略之前，建议先学习量化交易的基本原理和常用的量化金融库。
风险管理：始终将风险管理放在首位，确保策略在不同市场环境下都能稳健运行。
持续优化：策略编写是一个持续优化的过程，通过不断回测和调整参数来提高策略的表现。