编程数据回测通常包括以下步骤：
数据收集和整理
确定所需的数据来源，如数据库、公开数据集或API接口。
使用Python等编程语言和相关库（如pandas）来获取和清洗数据。
选择合适的回测工具和软件
根据需求选择合适的回测平台或库，例如backtesting.py、zipline等。
编写策略代码
定义策略的逻辑，包括买入、卖出、止盈、止损等条件。
实现策略的函数，并在回测框架中运行这些函数。
执行数据回测
使用回测工具加载历史数据，并运行策略代码。
记录回测结果，包括收益率、最大回撤、胜率等指标。
分析和优化策略
分析回测结果，找出策略的优缺点。
根据分析结果调整策略参数，进行优化。
验证策略有效性
通过对比策略表现和市场基准，验证策略的有效性。
考虑市场环境、交易成本等因素对策略的影响。
```python
import pandas as pd
from backtesting import Backtest, Strategy
from backtesting.lib import crossover
定义简单移动平均函数
def SMA（values, n）:
return pd.Series（values）.rolling（n）.mean（）
定义SMA交叉策略
class SmaCross（Strategy）:
n1 = 30
n2 = 100
def init（self）:
self.sma1 = self.I（SMA, self.data.Close, self.n1）
self.sma2 = self.I（SMA, self.data.Close, self.n2）
def next（self）:
if self.sma1 > self.sma2:
self.buy（）
elif self.sma1 < self.sma2:
self.sell（）
加载历史数据
data = pd.read_csv（"stock_prices.csv"）
data['Date'] = pd.to_datetime（data['Date']）
data.set_index（'Date', inplace=True）
初始化回测
bt = Backtest（data, SmaCross）
运行回测并获取结果
results = bt.run（）
print（results.summary（））
```
通过以上步骤和示例代码，你可以进行基本的编程数据回测。根据实际需求，你可以进一步优化策略和回测流程，以提高回测的准确性和可靠性。