量化编程入门需要掌握一系列的基础知识和技能，以下是一些建议的步骤：
学习编程基础
选择Python作为入门语言，因为它易学易用且在量化领域广泛应用。
学习Python的基本语法、流程控制、函数、数据结构等内容。
通过练习编写简单的程序来提高自己的实践能力。
学习量化金融知识
了解量化金融的基本概念和理论，包括股票、期货、期权、套利策略、统计学、投资组合、风险管理等内容。
掌握这些知识可以帮助你更好地理解量化策略的设计和实施，以及相关的数学和统计方法。
学习量化交易策略
掌握量化交易策略的设计和实现方法。
从一些经典的量化交易策略开始学习，如均值回归策略、趋势跟踪策略等。
通过学习这些策略，你可以了解到如何利用历史数据进行模型建立和验证，以及如何运用技术指标和统计学方法进行交易决策。
学习量化工具和平台
熟悉常用的量化工具和平台，如Quantopian、QuantConnect、聚宽等。
这些工具和平台提供了丰富的量化交易功能和数据分析工具，能够帮助你更便捷地进行量化策略的回测、优化和实盘交易。
实践和实战
通过实践和实战来提高自己的量化编程水平。
可以选择一些开源的项目或比赛，参与其中并对代码进行学习和改进。
通过模拟交易和实盘交易来检验自己的量化策略，并随时调整和优化。
数据处理与分析
学习如何使用Python中的数据分析库（如pandas）进行数据清洗、处理和分析。
学习如何使用统计学方法和机器学习算法进行模型建立和预测。
风险管理
学习如何控制交易风险、设置止盈止损点、分散投资等风险管理的方法。
了解市场风险和系统风险，并学会如何应对和规避这些风险。
持续学习和优化
量化交易是一个不断学习和优化的过程。
持续学习新的知识和技能，不断优化你的策略，是非常重要的。
通过以上步骤，零基础的学习者可以逐步掌握量化编程的技能，并在金融市场中应用和实践。建议结合在线课程、教程、论坛等资源进行系统学习，并加入量化交易的社区或小组，与其他量化交易者互动，获取实战经验和技巧。