开发结合大数据和人工智能（AI）分析技术的股票自动交易软件是一项复杂的任务，但以下是一个可能的开发流程：
(一)数据收集和处理：
收集市场数据，包括股票价格、成交量、财务报表等。
使用大数据技术对数据进行清洗、处理和整合，以确保数据质量和一致性。
(二)AI模型开发：
开发用于预测股票走势的AI模型，可以是基于机器学习的模型，如神经网络、决策树、随机森林等。
训练模型使用历史数据进行学习，以便进行未来走势的预测。
(三)交易策略设计：
结合AI模型的预测结果，设计交易策略，确定买入和卖出时机。
考虑风险管理因素，制定合适的止损和止盈策略。
(四)系统开发：
基于设计的交易策略和AI模型，开发自动化的交易系统，包括买入、卖出、止损、止盈等功能。
确保系统的稳定性、可靠性和安全性。
(五)实时数据分析：
集成实时数据分析功能，以便根据最新市场情况进行实时调整和决策。
(六)回测和优化：
使用历史数据对交易策略进行回测，评估其表现和盈利能力。
根据回测结果对交易策略进行优化和调整。
(七)测试和部署：
对开发的自动交易系统进行全面测试，包括单元测试、集成测试和系统测试。
部署系统到生产环境，并进行监控和维护。
(八)持续改进：
持续监控系统性能和交易结果，根据实际情况进行调整和改进。
定期更新AI模型和交易策略，以适应市场的变化和波动。
