（2）程序化交易的量化编制。利用程序化编写平台，将提炼后的策略以文字的形式向编程语言转变，好比就是在瓷器制作工艺流程中烧制成型的过程，非常关键。计算机系统识别条件是否成立都是利用简单的0-1系统（0代表不成立，1代表成立），因此在程序编制过程中遇到模糊性的措辞，必须将其量化。
编写一套完整的程序包括定义参数、定义变量和执行操作。参数定义以及自己的策略模型，可有可无；定义变量主要是为了简便，能够体现自己模型的思路，在对于复杂的模型可以使程序模块化，方便调用；而执行操作便是根据满足的条件发出信号（多、空、平），注意不能发生逻辑上的错误，要实现整个程序的自洽。 在一切编制完成后，还需注意的问题就是程序的正确与否，通过调试观察开平仓条件是不是符合自己的真实意图。编写过程中出现错误是很正常的事，可能编写不是太困难，真正的难点在于寻找错误、发现错误、和改正错误。这需要编写者耐心对待，将编写的模型转换成指标，通过加载指标，比对品种k线上的信号显示去发现错误。

（3）验证以及优化。交易系统的验证及优化，在历史数据加载中不仅需要我们对编写的程序进一步的确认，验证所定义的变量、开平仓是不是符合我们之前编写的本意，更重要的是用历史数据加载来检测策略模型在过去的运行状况，通过检测不断优化和完善模型，来提高模型的盈利水平及稳定性。

模型加载效果在不同品种、不同周期也存在很大差异。那怎么样才能知道一个科学的成熟的交易系统适用于何种品种、何种周期？在我认为，要看这种交易系统的特点是否与交易品种、周期相匹配，更为重要的仍要做大量的工作用历史数据去进行检测，使用流动性较好的品种和各种周期去寻求模型的性能。出于历史检验和实盘可能存在的误差，还要带到实盘或者模拟盘去进行检测。

在同等的战争环境条件下，小米加步枪是根本敌不过飞机坦克的，谁提前拥有了飞机坦克，谁就可能提前拥有胜利，这句话同样在国内期货市场环境下适用，谁能够很好使用程序化交易，谁就可能提前拥有财富。