对于零基础学习量化编程的人来说，以下是一些建议的步骤和资源，帮助你逐步掌握所需技能：
选择编程语言
Python：Python是目前最受欢迎的量化编程语言之一，因其易于学习、语法简洁、功能强大且拥有丰富的开源库。对于零基础学习者，Python是一个很好的起点。
学习编程基础
掌握编程语言的基本语法、数据结构和算法。可以通过在线教程、视频教程或参考书籍进行自学。例如，学习Python的基本语法、流程控制、函数和数据结构等内容。
学习金融知识
了解金融市场和投资策略的基本知识，包括股票、期货、外汇等基本的金融产品和市场机制，以及基本的投资理论和策略。这有助于你更好地理解和应用量化编程技术。
数据分析和统计学
学习数据分析和统计学的基本知识，包括数据清洗、数据可视化、回归分析、时间序列分析等。这些技能对于量化策略的开发和优化至关重要。
量化策略的开发与测试
了解不同类型的量化策略，如均值回归、趋势跟踪、套利等，并学习如何用编程语言实现这些策略。同时，学习如何进行策略的回测和优化，以验证策略的有效性和稳定性。
交易平台和API的使用
学习如何使用量化交易平台和相关的API接口。了解不同的交易平台及其提供的API接口，可以帮助你实现量化策略的自动化交易，并获取实时市场数据。
实践和项目经验
通过参与开源项目或自己做一些小项目来提升编程技能。在实践中，你可以学习到更多的编程技巧和实际应用。
参与社区和交流
加入量化交易或编程的社区，与其他人交流经验和学习。可以参加线上或线下的交流活动，与行业内的专业人士进行交流，了解最新的行业动态和技术发展。
利用在线资源
通过阅读相关的书籍、教程和参与在线学习课程来提高自己的知识水平。此外，多实践、多交流和与其他量化交易从业者分享经验也是非常重要的。
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。同时，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。
通过以上步骤和资源，零基础的学习者可以逐步掌握量化编程的技能，并开发出有效的量化交易策略。记住，学习量化编程是一个持续的过程，需要不断地学习和实践。