在编程中编写策略，通常需要遵循以下步骤和原则：
明确策略目标
确定你想要通过策略实现的目标，例如最大化收益、最小化风险等。
市场分析
进行深入的市场分析，包括历史数据的统计分析、价格走势的预测以及市场行为背后潜在影响因素的理解。
结合定量与定性分析，形成策略的核心思想。
设计风险控制
设计风险控制策略，确保在各种市场情况下都能有效控制损失。
包括设置止损、止盈点，以及管理仓位等。
编写策略代码
根据所选编程语言和工具，编写策略代码。
定义交易信号生成逻辑、持仓量计算逻辑以及风险管理逻辑等。
代码优化
找出程序的主执行路径并优化这部分代码。
不要试图压缩代码行数，但应该压缩每个任务的代码行数，写简单的函数/方法，每个函数/方法只完成一个任务。
了解操作系统和编译器知识，以便理解各种不同瓶颈产生的原因。
异常处理
使用异常处理系统来处理边界情况，确保程序在遇到特殊场景时能够正确运行。
对于没有异常处理系统的编程语言，如C语言，需要依赖错误码来通知函数发生了什么。
测试和调试
在模拟环境中测试策略的有效性。
根据测试结果调整策略参数和逻辑。
文档和注释
编写清晰的文档和注释，以便他人理解和维护策略代码。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
class Strategy:
def __init__(self, data_handler):
self.data_handler = data_handler
def handle_data(self, account):
for stock in account.universe:
order(stock, 100) 在每个交易日，把股票池里每一只股票都买入一手
示例用法
假设有一个数据处理器和一个账户对象
data_handler = ...
account = ...
strategy = Strategy(data_handler)
strategy.handle_data(account)
```
在这个示例中，`Strategy`类有一个`handle_data`方法，用于处理每个交易日的交易指令。具体的交易逻辑（如买入或卖出股票）可以在`handle_data`方法中实现。
建议
选择合适的工具：根据你的需求和熟悉程度选择合适的编程语言和工具，如Python、R、MATLAB等。
模块化和重用：将策略分解为多个模块和函数，以便重用和维护。
持续学习：不断学习新的编程技巧和市场分析方法，以优化策略的性能。
风险管理：始终将风险管理放在首位，确保策略在各种市场情况下都能有效控制损失。