量化投资编程笔记可以从以下几个方面来写：
基本框架与函数
介绍量化投资的基本框架，包括初始化与周期循环两个部分。
列出常用的API和下单函数，例如：
`order` 函数用于下单，参数包括证券代码、股数、买卖类型等。
其他可能用到的API函数，如获取股票行情、处理交易数据等。
数据可视化
使用Matplotlib或其他可视化库（如mpl_finance）绘制K线图、蜡烛图、OHLC图等。
介绍如何通过图表分析股票的价格趋势和交易量变化。
技术指标
学习和计算常用的技术指标，如动量、RSI、MACD等。
介绍如何通过技术指标判断股票的买卖信号，并绘制相应的图表。
策略开发
介绍动量交易策略、RSI策略等基本的量化交易策略。
详细描述策略的逻辑和实现方法，包括如何计算动量、计算RSI值、生成买卖信号等。
进行策略的回测，评估策略的胜率和收益率。
数据获取与处理
介绍如何获取股票数据，包括使用tushare、yahoo、谷歌等数据源。
介绍数据预处理的方法，如数据清洗、数据转换、特征工程等。
回测与模拟交易
介绍如何使用量化平台（如pyalgotrade）进行策略回测。
介绍模拟交易的步骤和注意事项，包括如何设置模拟交易环境、执行策略等。
实盘交易
介绍实盘交易前的准备工作，包括资产管理、订单管理、风控管理等。
介绍如何将经过回测和模拟验证的策略应用到实际交易中。
系统性投资
介绍多层次的量化模型和多角度的数据处理方法，如大类资产配置、品种选择、宏观周期分析等。
介绍如何通过量化投资实现分散化投资，降低单一股票的风险。
总结与反思
定期总结量化投资的经验和教训，反思策略的优缺点。
介绍如何不断优化策略，提高投资收益和风险控制能力。
通过以上几个方面的详细记录，可以系统地整理和总结量化投资的编程笔记，帮助自己更好地理解和应用量化投资策略。