编写程序化交易程序涉及多个步骤，以下是一个基本的指南：
选择编程语言和开发工具
根据个人偏好和项目需求选择编程语言，如Python、R、MATLAB或C++。
选择合适的交易平台和开发工具，例如Python的Zipline、Backtrader，或者R的quantmod。
数据收集和处理
获取市场数据，包括实时行情数据和历史数据。
数据来源可能包括证券交易所的行情接口、财经新闻网站、财经数据供应商等。
对数据进行清洗、整理和分析，以便用于后续的交易策略和模型。
交易策略设计
确定交易策略，包括买入和卖出的时机。
策略设计需要考虑市场趋势、技术指标、基本面因素等多个方面。
可以利用历史数据进行回测和优化，以评估策略的性能和稳定性。
编写程序代码
定义`init（）`函数，处理配置参数、前置条件、导入模块等。
编写`main（）`函数，实现交易逻辑和策略的核心代码。
实现`return（）`函数，用于程序运行完成时的输出结果。
回测和优化
利用历史数据对策略进行模拟测试，评估其性能和稳定性。
根据回测结果对策略进行调整和改进，提高盈利能力和风险控制能力。
执行和风控
实现交易的执行功能，如通过交易接口进行下单、撤单、查询账户资金和持仓等操作。
根据设定的风控规则进行风险控制，例如止损、止盈操作。
监控和调试
监控实时行情数据、策略的运行情况、交易指令的执行情况等。
对程序进行调试，发现并修复可能存在的bug。
实盘交易
在模拟交易验证策略有效后，进行实盘交易。
持续监控和评估交易系统的表现，不断总结和优化。
示例代码结构（Python）
```python
import pandas as pd
from backtrader import CNDay, Strategy
class MyStrategy（Strategy）:
def __init__（self）:
self.data_pred = pd.DataFrame（）
def next（self）:
if len（self.data_pred） == 0:
self.buy（）
else:
if self.data.close > self.data_pred.iloc[-1]['Close']:
self.sell（）
def next_bar（self）:
self.data_pred = self.data.get（size=1）
初始化数据
data = pd.read_csv（'your_data.csv', index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True）
data = data.sort_index（）
创建并运行策略
cerebro = CNDay（）
data = cerebro.adddata（data）
cerebro.addstrategy（MyStrategy）
cerebro.run（）
cerebro.plot（）
```
总结
编写程序化交易程序需要综合运用编程知识、金融分析技能和交易策略。通过选择合适的编程语言和工具，设计有效的交易策略，并进行回测和优化，可以提高交易效率和准确性，同时降低人为因素对交易策略的干扰。