随着中国经济的快速发展，股票、证券等风险投资行业也呈现出繁荣的态势，与之相配套的证券分析服务行业同样取得了长足的进步，但是与国外企业相比，仍然有不小的差距。许多大型跨国证券公司都有自己完善的专用证券服务软件系统，部分企业甚至还有自己的金融证券软件公司。国内的很多证券公司已经认识到这种差距，而且正在积极的研发自己的专属证券服务软件系统，力争用更加完善的服务吸引更多客户。本系统正是应几家小型证券公司的要求，为其开发的一种证券分析软件。首先，它以统一建模um1为分析设计的描述语言，对证券分析系统进行需求获取、需求分析和系统设计。其次，它采用了迭代式模型软件开发的方法，先构建原型系统，再循环进行由需求分析、系统设计、系统测试和用户评估四个阶段构成的开发过程，直至最终完成系统的开发。本系统实现了技术分析、实时行情分析、基本分析、投资指南、系统工具的提供等五大功能模块及其众多的子功能，基本满足了广大普通股民的常用需求，比较适宜于中小型散户使用。本文简要介绍了该证券分析软件的开发背景，详细描述了系统及主要模块的需求分析过程，具体介绍了系统的总体设计过程以及子功能模块的设计过程，在实现部分，详细地描述了投资指南模块的设计原理和实现过程，探索性的把BP神经网络算法和遗传算法引入该系统，对个股、板块、大盘的风险指数进行预测，求得满足一定精确度要求的风险指数近似预测值，然后以该值为依据由公司的专业证券分析人员为客户提供具体的投资建议，指导用户进行科学合理的投资。在文章的最后，对系统开发过程中存在的主要问题进行了总结和论述，对存在的问题进行了分析和探讨。源代码主要是以VC编写。我们在本系统的开发过程中面向用户的需要，最大限度地做到使用方便，设计和实现许多用户交互界面。用户无需具备太多的专业知识即可掌握，操作起来直观、方便、快捷。我们设计和实现本系统的主要目的就是满足客户的需要，希望能够给众多的小股民提供一个高效的投资的工具，来引导人们进行正确的投资决策和操作，帮助大家规避风险，尽可能使人们在股票投资中能够获得较高的收益。最后，鉴于我们能力有限，在系统的设计、实现和测试方面还存在许多不足之处，需要我们在以后的工作中不断地对其进行改进和完善。随着证券业的日渐成熟和计算机技术的不断革新，采用更高效的、更先进的技术手段为用户提供更完善、更便捷的服务是我们今后努力的方向。