在聚宽（JoinQuant）平台上进行编程，主要需要遵循以下步骤：
了解聚宽平台
首先，你需要熟悉聚宽平台的基本功能和操作界面。可以通过搜索聚宽官网或加入聚宽社区来了解更多信息。
获取金融数据
在聚宽的研究环境中，你可以获取各种金融数据，包括股票数据、期货数据等。这些数据可以通过聚宽提供的数据接口轻松获取。
编写策略脚本
聚宽支持使用Python语言编写策略脚本。策略脚本需要遵循聚宽的编程规范，并且可以在聚宽平台上运行。以下是一个简单的策略脚本示例：
```python
-*- coding: utf-8 -*-
from userStrategy import userconfig
config = {
"start": "2018-01-01",
"end": "2018-03-29"
}
def initialize(context):
context.current_dt = '2018-01-01'
g.today = "2018-03-23"
run_daily(market_open, time='open')
def market_open(context):
print('context:', context.current_dt)
def handle_data(context, data):
print('HANDLE:', context.current_dt)
pass
```
策略环境配置
在编写策略脚本时，你可能需要配置一些策略环境，例如启用或禁用某些市场（如股票或期货）等。以下是一个配置示例：
```python
from userStrategy import userconfig
config = {
"mod": {
"stock": {"enabled": True},
"future": {"enabled": False}
}
}
from events import EventBus
class Env(object):
_env = None
def __init__(self, config):
Env._env = self
其他代码...
```
运行和回测策略
编写完策略脚本后，可以在聚宽平台上运行和回测策略。聚宽提供了强大的回测工具，可以快速验证量化交易策略的有效性。
优化和调整策略
根据回测结果，你可以对策略进行优化和调整，以提高其性能和收益率。
建议
学习资源：利用聚宽提供的学习资源和社区讨论，不断学习和提高自己的编程和策略编写能力。
数据质量：确保使用的金融数据准确且完整，以提高策略的可靠性。
风险管理：在编写策略时，要充分考虑风险管理，设置止损点等，以控制潜在损失。
通过以上步骤，你可以在聚宽平台上进行编程，并验证和优化你的量化交易策略。