要快速编写量化编程案例，可以遵循以下步骤和技巧：
选择合适的工具和库
使用专门为量化编程设计的库，如Python中的NumPy、Pandas、Matplotlib等。
对于更高级的量化交易，可以考虑使用QuantConnect、JoinQuant等平台，它们提供了丰富的策略模板和回测工具。
熟悉向量化操作
利用库提供的向量化操作函数，避免使用显式的循环，这样可以大大提高代码的执行效率。
例如，在Python中，使用NumPy进行数组运算，通过Matplotlib绘制股票价格走势图。
数据获取和处理
使用库提供的数据获取功能，如Pandas读取金融数据文件，确保数据的质量和格式正确。
对数据进行清洗和预处理，以便于后续的分析和策略开发。
策略设计和实现
根据市场分析确定交易策略类型，如趋势跟踪、均值回归等，并设定买卖信号与资金管理规则。
将策略原理转化为可执行的代码，结合实际的金融数据进行策略代码的测试和优化。
回测和优化
使用回测框架验证策略的有效性与稳定性，根据回测结果调整参数，提升策略性能。
在条件允许的情况下，将策略部署至实盘交易环境，实时监控并调整。
代码优化
利用SIMD指令等性能优化技术，减少循环次数，提高代码执行速度。
确保代码结构清晰，模块化，便于维护和扩展。
学习和参考
参考已有的量化交易策略和代码框架，快速搭建起自己的交易策略系统。
学习其他量化交易者的经验和技巧，不断改进自己的策略和代码。
通过以上步骤和技巧，可以有效地提高量化编程案例的编写速度和质量。记住，量化编程是一个不断学习和实践的过程，持续优化和改进是成功的关键。