制作股票量化软件是一个涉及多个步骤的过程，以下是一个详细的指南：
收集基础数据
数据获取：使用通达信或类似软件的数据接口获取市场数据。
数据清洗和整合：确保数据的准确性，清洗数据以去除噪声和异常值，整合数据以确保一致性。
开发交易策略
策略设计：基于市场趋势和风险偏好，明确投资策略并设计交易逻辑。
指标公式开发：编写简单的指标公式，如收盘价高于昨日收盘价且成交量大于昨日成交量的股票。
源码实现：使用Python语言和量化库（如pandas）实现指标公式。
进行策略测试与优化
历史数据测试：运用历史数据对策略进行测试，评估策略的可行性和稳定性。
参数优化：调整策略参数以优化性能。
部署实施并监控交易系统
系统部署：将交易系统部署到实际环境中，可以是本地或云端服务器。
实时监控：定期评估策略表现，及时调整参数和算法以适应市场动态。
风险管理系统：强化风险管理系统以保护资金安全。
额外建议
选择合适的开发工具和框架：根据需求选择合适的编程语言和开发框架，如Python的Pandas和Numpy库进行数据处理，Qt或wxPython等用于界面开发。
持续学习和优化：量化交易软件需要不断调研和学习，根据用户反馈和市场变化进行持续优化和改进。
测试和验证：在开发过程中，进行充分的单元测试、集成测试和回归测试，确保软件的稳定性和性能。
通过以上步骤，你可以逐步搭建出一套简单实用的量化交易系统。