编写股票软件是一个涉及技术分析、编程和金融知识的综合性项目，以下是系统化的步骤与要点解析：

一、基础准备

掌握股票市场基础

熟悉股票价格、成交量、技术分析（如均线、MACD）和基本面分析原理，为后续编程和策略设计奠定基础。

选择编程语言与工具

- 常用语言：Python（易用且库丰富）、C++（性能高）。

- 开发工具：Visual Studio、PyCharm等集成开发环境。

- 数据接口：通达信、大智慧等提供API接口，或使用Python的`requests`库抓取数据。

二、功能规划与设计

明确软件定位

确定是纯分析工具、交易系统还是综合平台，例如支持实时行情、策略回测或自动化交易。

设计功能模块

- 数据获取：

集成股票数据接口，支持实时或历史数据查询。

- 核心分析：开发技术指标（如SMA、RSI、MACD）和选股策略。

- 交易执行：若涉及自动化交易，需对接券商API实现下单功能。

- 用户界面：设计简洁直观的操作界面，提升用户体验。

三、核心开发步骤

数据获取与处理

- 使用API接口获取股票价格、成交量等数据，或通过爬虫技术采集公开信息。

- 数据清洗与预处理，确保数据准确性和完整性。

指标公式开发

- 以通达信或大智慧的公式语言编写指标，例如：

- 简单移动平均线（SMA）：

`MA（CLOSE,N）`（N为周期）。

- 相对强弱指数（RSI）：`RSI（CLOSE,N）=收盘价N天前的变化率/均线N天前的变化率-1`。

- 使用Python的`numpy`或`pandas`库辅助计算。

策略与回测

- 设计交易策略（如均线交叉策略、动量选股）并实现代码。

- 使用历史数据回测策略效果，优化参数以提高盈利概率。

四、测试与优化

功能测试

- 单元测试各模块功能，确保逻辑正确性。

- 集成测试整体流程，修复接口异常或数据错误。

性能优化

- 优化算法复杂度，提升软件运行速度。

- 使用多线程或异步处理提高数据获取效率。

用户反馈与迭代

- 根据测试结果调整功能，添加用户反馈渠道持续改进。

五、注意事项

合规性：

确保软件符合证券监管要求，避免违规操作。

安全性：保护用户数据，防范SQL注入等安全风险。

持续学习：关注金融技术发展，如机器学习在预测中的应用。

通过以上步骤，可逐步构建出功能完善的股票分析或交易软件。建议从简单指标开始，逐步扩展复杂功能，并通过实战验证优化策略。