国内期货量化投资策略的编程通常涉及以下几个步骤：

1. **确定交易目标和策略**：
- 投资者首先需要明确自己的交易目标，比如追求稳定收益、对冲风险等。
- 基于这些目标，设计具体的交易策略，这可能包括基于技术分析、基本面分析或两者结合的策略。

2. **数据准备**：
- 收集期货市场的历史数据，包括价格、成交量、开盘价、收盘价等关键信息。
- 数据的质量和完整性对策略的有效性至关重要。

3. **策略设计**：
- 根据交易目标设计交易规则，这可能涉及技术指标、数学模型或其他分析工具。
- 设计过程中需要充分考虑市场的特性和波动性。

4. **策略编程**：
- 使用编程语言（如Python、MATLAB等）将策略逻辑编写成代码。
- 可以利用量化交易软件和库（如pandas、numpy、talib等）进行编程和测试。
- 现在很多量化交易平台都提供了可视化的策略编辑器，即使不懂编程，也能通过拖拽组件的方式来构建策略。

5. **回测与优化**：
- 在历史数据上对策略进行回测，评估其在过去的表现。
- 通过参数优化寻找最佳的参数组合，以提高策略的适应性和盈利能力。

6. **风险管理**：
- 制定风险管理规则，如设置止损、止盈、仓位管理等。
- 风险管理是量化交易中不可或缺的一部分，它有助于保护投资者的资金安全。

7. **实盘测试与部署**：
- 在模拟账户中进行实盘测试，观察策略在真实市场环境中的表现。
- 在实际交易账户中部署策略，并实时监控其执行情况，及时调整。


现成的期货量化策略资源可以通过多种途径寻找：

1. **金融机构**：
- 关注专业的金融机构，如投资银行、对冲基金等。他们通常拥有成熟的量化交易团队和策略，但这类资源可能较为封闭，难以直接获取。

2. **交易平台和软件提供商**：
- 访问交易平台和软件提供商，如MetaTrader、QuantConnect、Wind、同花顺等。这些平台不仅提供交易执行服务，还配备了策略开发工具和现成的策略模板，适合不同程度的交易者使用。

3. **财经论坛和社交媒体**：
- 互联网上还有许多财经论坛、博客和社交媒体平台，如“期货交易者论坛”、“量化投资社区”等。这些平台上经常有经验丰富的交易者分享他们的策略和心得，是获取量化策略资源的重要途径。

4. **代码托管平台**：
- GitHub等代码托管平台也提供了大量开源的期货量化交易策略，可以供投资者学习和参考。

5. **专业量化策略服务**：
- 一些专业的金融科技公司或研究机构会提供定制化的量化策略服务。这些策略往往经过深入的市场研究和严格的回测验证，具有较高的实用性和稳定性。但需要注意的是，任何策略都需要结合自身的风险承受能力和市场情况进行适当调整和优化。

综上所述，国内期货量化投资策略的编程需要经历多个步骤，并且可以通过多种途径寻找现成的量化策略资源。投资者在选择策略时，应充分考虑策略的市场适应性、盈利能力以及自身的风险承受能力。