量化交易回测编程是指使用计算机编程语言和相关的量化交易工具，对历史市场数据进行模拟，以验证和评估量化交易策略的有效性和盈利潜力。

下面是一个详细的概述：

1. 数据获取：首先需要获取市场数据，包括股票、期货、外汇等金融产品的历史价格和交易量等信息。可以从金融数据供应商、交易所或第三方数据提供商等渠道获取数据。

2. 数据处理：获取到的原始数据需要进行预处理，包括数据清洗、去除异常值、数据对齐、数据平滑等操作。确保数据的质量和一致性，以便后续的分析和建模。

3. 策略开发：根据量化交易的目标和策略思路，使用编程语言（如Python、R、C++等）编写策略代码。策略代码可以包括市场信号的生成、交易规则的制定、止损和止盈策略的设置等。

4. 回测框架：使用量化交易框架或平台，如Quantopian、Backtrader、Zipline等，搭建回测环境。回测框架提供了一系列的函数和工具，用于回测策略、计算回报率、风险指标和其他评估指标。

5. 参数优化：对于策略中的参数，可以使用参数优化技术，如网格搜索、遗传算法等，寻找最佳的参数组合。通过回测和参数优化，可以评估不同参数下策略的表现，并选择最优的参数组合。

6. 绩效评估：通过回测结果，可以计算策略的绩效指标，如收益率、年化收益率、最大回撤、夏普比率等。这些指标可以帮助评估策略的盈利能力、风险水平和稳定性。

7. 结果分析：对回测结果进行分析，评估策略的优劣之处。可以检查交易信号的准确性、止损和止盈策略的有效性、交易成本的影响等。分析结果可以帮助改进和优化策略。

8. 实盘交易：如果策略通过了回测和绩效评估，并且满足实际交易的要求，可以考虑将策略应用于实盘交易。在实盘中，需要考虑实际交易的执行成本、滑点、市场流动性等因素。

总结起来，量化交易回测编程是通过使用编程语言和相关工具对历史市场数据进行模拟，验证和评估量化交易策略的有效性和盈利潜力。它包括数据获取、数据处理、策略开发、回测框架搭建、参数优化、绩效评估、结果分析和实盘交易等环节。