制作自动交易软件涉及多个步骤，以下是一个基本的指南：
了解交易软件的基础架构和编程语言
推荐从Python或C++开始，这两种语言在金融市场应用广泛。
掌握基本的语法和逻辑后，可以开始构建软件的基础框架。
进行数据处理和策略制定
根据市场数据制定交易策略，例如趋势跟踪、均值回归等。
使用大智慧函数、通达信函数等工具来辅助策略制定。
编写交易逻辑并集成到软件中
根据策略编写买卖的逻辑代码。
在软件中集成数据接口进行实时数据更新和交易操作。
确保软件的稳定性和效率性。
测试和优化软件
使用历史数据进行回测，验证策略的有效性。
根据测试结果优化代码和策略，提高软件的盈利能力和风险控制能力。
实际交易和软件维护
在实际交易中检验软件的性能。
根据市场变化进行软件的更新和维护。
选择合适的工具和平台
开源平台或框架：如MetaTrader 4/5、Zipline或QuantConnect，这些平台提供了丰富的API和库，便于开发者进行策略编写和回测。
编程语言：Python是自动化交易中的常用语言，因其简洁的语法和丰富的库支持。C++也可以用于高性能的交易系统开发。
策略开发与回测
交易指标和算法：选择适合的交易指标和算法，如均线交叉、量价分析等。
编写策略代码：根据所选交易软件的API编写规则来设定策略代码。例如，使用Python编写简单的均线交易策略。
回测：使用历史数据进行回测，评估策略性能，并根据测试结果进行优化。
遵守合规与道德准则
法律法规：确保交易软件符合当地的法律法规，保障交易的安全性和合法性。
道德准则：避免使用自动交易软件进行市场操纵或欺诈行为，保持交易的公平性和透明度。
示例代码
```python
import tushare as ts
import pandas as pd
获取实时行情
def get_realtime_data（stock_code）:
try:
data = ts.get_realtime_quotes（stock_code）
return data[['code', 'name', 'price', 'bid', 'ask', 'volume']]
except:
print（'哎呀，数据获取出错了，检查一下网络吧~'）
return None
设计交易策略
def simple_ma_strategy（data, short_window=5, long_window=20）:
signals = pd.DataFrame（index=data.index）
signals['signal'] = 0.0
signals['short_mavg'] = data['price'].rolling（window=short_window）.mean（）
signals['long_mavg'] = data['price'].rolling（window=long_window）.mean（）
signals['signal'][short_window:] = np.where（signals['short_mavg'][short_window:] > signals['long_mavg'][short_window:], 1.0, 0.0）
signals['positions'] = signals['signal'].diff（）
return signals
主程序
if __name__ == "__main__":
stock_code = input（"请输入股票代码："）
data = get_realtime_data（stock_code）
if data is not None:
strategy_data = simple_ma_strategy（data）
print（strategy_data）
```
结论
制作自动交易软件需要综合运用编程知识、金融知识和市场分析能力。通过选择合适的工具和平台，编写有效的交易策略，并进行充分的测试和优化，可以构建出稳定且高效的自动交易软件。