开发诊股软件是一个涉及多个步骤的复杂过程，以下是一个详细的指南，帮助你从零开始自制股票软件：
1. 明确需求与目标设定
确定主要功能：如实时行情查看、技术分析、交易功能等。
目标用户：明确你的软件是为专业投资者、业余投资者还是初学者设计。
功能需求：详细列出每个功能的具体需求和预期效果。
2. 软件架构设计
前端界面设计：设计用户交互界面，包括图表、菜单、输入框等。
后端数据处理：设计数据存储、处理和接口。
中间业务逻辑层：实现业务规则和算法。
3. 选择合适的开发框架与工具
编程语言：选择如Python、C++等适合股票软件开发的编程语言。
开发框架：如Python的Pandas和Numpy库用于数据处理分析，Qt或wxPython用于界面开发。
工具选择：考虑工具的稳定性、扩展性和社区支持。
4. 数据获取与处理
数据源：从财经网站、证券公司或第三方数据提供商获取股票数据。
数据处理：编写程序对获取的数据进行处理和分析，生成有用的指标和图表。
指标公式开发：利用开发框架的函数进行计算逻辑编写，如Python的Pandas库提供丰富的数据处理函数，可用于指标计算。
5. 设计用户界面
界面设计：设计简洁明了的界面，方便用户操作。
用户体验：考虑响应式设计以适应不同设备，确保用户友好性。
6. 开发核心功能
技术分析指标：实现如MACD、RSI等常见技术分析指标。
选股策略：编写选股公式，结合用户输入和算法进行股票筛选。
交易功能：实现买入、卖出、持仓等交易操作。
7. 测试与优化
功能测试：确保软件各项功能正常运行。
性能测试：测试软件的响应速度和处理能力。
用户反馈：根据用户反馈进行优化和改进。
8. 发布与维护
软件部署：将软件部署到服务器上，确保稳定运行。
持续维护：定期更新软件，修复bug，添加新功能。
示例代码
```python
import pandas as pd
def calculate_macd（data_series）:
计算EMA
ema_12 = data_series.ewm（span=12, adjust=False）.mean（）
ema_26 = data_series.ewm（span=26, adjust=False）.mean（）
计算MACD线及信号线
macd = ema_12 - ema_26
计算信号线
signal_line = macd.ewm（span=9, adjust=False）.mean（）
计算差值线
macd_diff = macd - signal_line
return pd.DataFrame（{'MACD': macd, 'Signal Line': signal_line, 'MACD Diff': macd_diff}）
示例数据
data = pd.Series（[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]）
result = calculate_macd（data）
print（result）
```
建议
学习资源：利用在线教程、书籍和论坛，深入学习编程语言和金融知识。
实践项目：从小项目开始，逐步扩展功能。
社区支持：加入相关社区，与其他开发者交流经验。
通过以上步骤，你可以逐步构建出一个功能完善、性能稳定的股票分析软件。