软件详细设计说明书例Word下载.docx

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a．待开发的软件系统的名称：

模拟股票交易系统

b．列出本项目的任务提出者、开发者、用户以及将运行该项软件的单位。

1.3定义

列出本文件中用到的专门术语的定义和缩写词的原词组。

本报告用到的术语符合国家标准《软件工程术语（GB/T11475-1995）》。

1.4参考资料

列出要用到的参考资料，如：

a．本项目的经核准的计划任务书或合同、上级机关的批文；

b．属于本项目的其他已发表的文件；

c．本文件中各处引用的文件、资料，包括所要用到的软件开发标准。

列出这些文件的标题、文件编号、发表日期和出版单位，说明能够得到这些文件资料的来源。

2总体设计

2.1需求规定

说明对本系统的主要的输入输出项目、处理的功能性能要求，详细的说明可参见《需求分析说明书》。

2.2运行环境

简要地说明对本系统的运行环境（包括硬件环境和支持环境）的规定，详细说明参见《需求分析说明书》。

▪数据库服务器

奔腾Pro

内存128MB以上

硬盘9GB

100M网卡

▪应用服务器

内存64MB以上

硬盘4GB

▪网络配置

100M/10M

▪工作站（柜台）

P100以上

内存8MB以上

硬盘1G以上

100M/10M网卡

软件

▪操作系统

WindowsNT4.0以上

▪数据库管理系统

SQLServer2005

▪相关软件工具

WindowsNTWorkstation/WindowsNTserver

Windows2000Professional/Server

开发工具

▪平台：

Windows95/98、WindowsNT、Windows2000

▪开发工具：

visualstidio2005sp1,C#.Net

测试环境

Windows31、Windows95/98、WindowsNT、Windows2000

2.3基本设计概念和处理流程

说明本系统的基本设计概念和处理流程，尽量使用图表的形式。

营业部系统一共有四个对象，即客户、员工、市场和银行，市场的概念是交易所的细化，比如上海证券交易所的Ａ股和Ｂ股就是两个市场，有了市场的概念我们就可以把交易所这个概念细化，并使同一个市场的共性更突出。

银行则通过银证转账业务介入，并成为营业部系统不可或缺的组成部分。

上述四个对象通过一些业务流程进行相互操作从而形成整个交易活动。

因此整个系统模型可以表述为图2-1

设计时需要将营业部系统所使用的各种信息分为描述四个对象的信息和描述业务流程的信息。

由于四个对象相对而言是一种稳定型信息，而业务流程则较易变化，且营业部之间差异很大，因此应将四个对象尽量定型，而将各种业务流程尽可能做成组件，以便营业部可根据实际需求组装成适合自己的系统。

根据以上思想，在设计对象模型时应充分考虑到可扩展性，尽量做到抽象化、参数化，从而使对象需求变化时不致影响系统结构。

图2.1

2.4结构

用一览表及框图的形式说明本系统的系统元素（各层模块、子程序、公用程序等）的划分，扼要说明每个系统元素的标识符和功能，分层次地给出各元素之间的控制与被控制关系。

本系统采用c/s模式的3层结构

按照不同会话来划分的话可以分为3大系统模块

客户端登陆模块：

最关键的交易系统模块结构图如下：

股票信息发布

经过修改我认为每次由客户端每5秒去查询一次服务器更新信息不可取，因为这会加重服务端和客户端的负担，特别是服务器端的运算。

修改后实现变更为：

用户一开始登陆后获得一次服务器的全部股票当前信息。

而服务器端每次发生交易后，给每一个在线用户发送当前交易需要更新的股票信息，这样就减轻了客户机和服务端的信息

2.5功能需求与程序的关系

（该关系由需求分析报告编写者根据结构图说明）

本条用一张如下的矩阵图说明各项功能需求的实现同各块程序的分配关系：

获取并发送用户请求

绘制分时图

MD5加密解密

发送用户交易请求

接受并识别用户请求

调用数据层查询

撮合交易

服务器返回客户端信息

用户登陆

√

查看用户持仓

实时指数

交易委托

取消交易

2.6人工处理过程

说明在本软件系统的工作过程中不得不包含的人工处理过程（如果有的话）。

没有完成股票管理的模块设计，所以股票必须从数据库后台添加

如果有新股发行，还必须添加有关股票的交易队列

2.7尚未解决的问题

说明在概要设计过程中尚未解决而设计者认为在系统完成之前必须解决的各个问题。

3接口设计

3.1用户接口

说明将向用户提供的命令和它们的语法结构，以及软件的回答信息。

向用户提供简单易用的UI，以及帮助文档。

客户端将提供以下功能

首先弹出用户登陆框，供用户输入用户名和密码

菜单项提供个股查询和分时图按钮

菜单栏下是选项卡，提供股票实时信息和个股分时图栏

提供用户交易界面和交易按钮以及查看用户盈亏按键

3.2外部接口

说明本系统同外界的所有接口的安排包括软件与硬件之间的接口、本系统与各支持软件之间的接口关系。

采用基于正确公开标准的部件和技术以确保最大限度的协作能力以及与第三方系统与部件集成的简便性。

这类标准包括但不限于以下几种：

▪网络协议与标准（TCP/IP,HTTP,SSL,etc）

▪语言（SQL,C#.net,etc.）

▪数据库连接性（ADO。

net）

3.3内部接口

说明本系统之内的各个系统元素之间的接口的安排。

逻辑层和数据访问层通过以经的stockDataModel接口，来限定访问stockData类型的数据

客户端通过调用buyStock（stockData）和sellStock（stockData）来访问逻辑层，在这个函数中包含了访问逻辑层的接口dealTransaction（stockData）

通过AdoFactory访问不同的数据库

客户端登陆协议

D（二字节）+（客户名字长度）（4字节）+（客户名字）+（客户密码长度）（4字节）+（客户密码）;

客户买卖协议

B（二字节）+（股票ID）（4字节）+（股票数量）（4字节）

S（二字节）+（股票ID）（4字节）+（股票数量）（4字节）

查询交易信息并返回给客户端

C（二字节）

具体有拆包解包的类

usingSystem;

usingSystem.Collections.Generic;

usingSystem.Text;

namespaceProjectCenterTradingSys

{

publicclassProtocal

{

privatebyte[]messagebuffer;

privatebyte[]messagelength;

publicbyte[]messagebag;

//该函数是将字符串转换为字节数组

publicbyte[]StringtoByte（stringstringInfo）

messagebuffer=System.Text.ASCIIEncoding.ASCII.GetBytes（stringInfo）;

returnmessagebuffer;

}

//该函数将整型转换为个字节

publicbyte[]InttoByte（intnumber）

messagelength=BitConverter.GetBytes（number）;

returnmessagelength;

//将浮点型转换为个字节

publicbyte[]DoubletoByte（doubleprice）

byte[]pricebyte=BitConverter.GetBytes（price）;

returnpricebyte;

//合并一个字符串（字节数组）和他的长度作为一个包

publicbyte[]Combinarray（byte[]messle,byte[]messinfo）

messagebag=newbyte[messle.Length+messinfo.Length];

intindex;

for（index=0;

index<

messle.Length;

index++）

messagebag[index]=messagelength[index];

for（intindex1=0;

index1<

messinfo.Length;

index1++）

messagebag[index+index1]=messagebuffer[index1];

returnmessagebag;

//解包头

publicbyte[]BagHead（charhead）

byte[]headbyte=BitConverter.GetBytes（head）;

returnheadbyte;

//读包头

publiccharDeBagHead（byte[]buffer）

charheadinfo=BitConverter.ToChar（buffer,0）;

returnheadinfo;

//该函数为解包信息为字符串!

publicstringdeMessgeBag（byte[]Messagebag,intstart,outintnext）

next=BitConverter.ToInt32（Messagebag,start）;

stringmessage=System.Text.ASCIIEncoding.ASCII.GetString（Messagebag,start+4,next）;

returnmessage;

4运行设计

4.1运行模块组合

说明对系统施加不同的外界运行控制时所引起的各种不同的运行模块组合，说明每种运行所历经的内部模块和支持软件。

4.2运行控制

说明每一种外界的运行控制的方式方法和操作步骤。

4.3运行时间

说明每种运行模块组合将占用各种资源的时间。

5系统数据结构设计

5.1逻辑结构设计要点

给出本系统内所使用的每个数据结构的名称、标识符以及它们之中每个数据项、记录、文卷和系的标识、定义、长度及它们之间的层次的或表格的相互关系。

客户端类图：

服务器端

ClassTradeService

该类还要补充若干个StockQueue类型的成员变量

privatevoidStartListening（）

byte[]ipadre=newbyte[]{10,82,14,47};

IPAddressip=newIPAddress（ipadre）;

m_Tcplisten=newTcpListener（ip,m_Port）;

m_Tcplisten.Start（）;

while（true）

try

Sockets=m_Tcplisten.AcceptSocket（）;

clientSocket=s;

m_serverThread=newThread（newThreadStart（serviceClient））;

//多线程deal各个连接用户的socket

m_serverThread.Start（）;

catch（ExceptionE）

Console.WriteLine（E.ToString（））;

如以上startlistening代码所示，监听创造一个连接客户端的套接字，再用多线程处理该连接，而服务器端则继续监听新的套接字。

这样主要的交易代码就可以放入ServiceClient这个函数中，当有新客户信息连入时，即可进行查询数据库，对比插入股票队列等工作

ClassClientInfo

//这个类记录了客户端的socket

数据访问层类图

关于交易算法的详细设计

5.2撮合算法

在前文中，我们已经提到了，撮合算法是整个交易所乃至整个证券仿真系统的核心部分。

此算法的成功与否，直接影响着仿真系统是否能实现以及实现效率的高低。

按照真实的交易原则，撮合算法分为连续竞价和集中竞价两种方式。

下面我们将分别对这两种方式进行实现。

5.2.1连续竞价

连续竞价是在绝大部分交易时间使用的撮合算法。

连续竞价原则：

1.）价格优先原则：

价格较高的买入申报优先于价格较低的买入申报，价格较低的卖出申报优先于价格较高的卖出申报。

2.）时间优先原则：

同价位申报、依照申报时序决定优先顺序，即买卖方向、价格相同的，先申报者先于后申报者。

先后顺序按证券交易所主机接受申报的时间确定。

在正常情况下，买队列的第一笔（报价最高）的报价一定小于卖队列的第一笔（最低报价）的报价。

此时不发生撮合。

一旦买卖队列的价格发生了交叉，如图2.3.1所示，发生交叉的那部分就会进行撮合。

而事实上，由于每一笔新来的单子进入数列后都会触发一次比较，所以每次触发撮合都是由新单子促成的。

称为“来一笔撮合一次”，也就是连续竞价。

b

图2.3.1

连续竞价算法描述：

首先设定QueueStruct结构为元素的买卖两个队列BuyQueue和SellQueue。

为了尽可能的提高效率，减少资源占用，我们用静态数组构建这两个队列。

其中BuyQueue是时间优先、买价降序排序，而SellQueue是时间优先、卖价升序排序，在连续竞价条件下，可以保证BuyQueue[0]的price小于SellQueue[0]的price。

连续竞价算法如下：

1.）接收一个新单子newlist，判断newlist是买单还是卖单；

如果是买单，则转2，如果是卖单，则转B；

2.）取卖单队列头SellQueue[0]，ifSellQueue[0].price>

newlist.price，利用插入排序将newlist插入到买队列BuyQueue中，转1；

3.）ifSellQueue[0].count>

newlist.count，newlist完全撮合，SellQueue[0].count＝SellQueue[0].count－newlist.count，转2；

4.）ifSellQueue[0].count<

=newlist.count，SellQueue[0]撮合，并将SellQueue[0]从SellQueue队列中删除，newlist.count=newlist.count-SellQueue[0].count，转2；

5.）取买单队列头BuyQueue[0]，ifBuyQueue[0].price<

newlist.price，利用插入排序将newlist插入到卖队列BuyQueue中，转1；

6.）ifBuyQueue[0].count>

newlist.count，newlist完全撮合，BuyQueue[0].count＝BuyQueue[0].count－newlist.count，转1；

7.）ifBuyQueue[0].count<

=newlist.count，

8.）BuyQueue[0]撮合，并将BuyQueue[0]从BuyQueue队列中删除，newlist.count=newlist.count-BuyQueue[0].count，转5；

如下面流程图5.2.2所示：

图3.2.2

5.2.2集合竞价

集合竞价是指对所有有效委托进行集中处理，深、沪两市的集合竞价时间为交易日上午9：

15至9：

25。

集合竞价原则：

▪凡是高于开盘价的买单一定成交；

▪凡是低于开盘价的卖单一定成交；

▪凡是高于开盘价的卖单一定不成交；

▪凡是低于开盘价的买单一定不成交；

集合竞价分四步完成：

第一步：

确定有效委托在有涨跌幅限制的情况下，有效委托是这样确定的：

根据该只证券上一交易日收盘价以及确定的涨跌幅度来计算当日的最高限价、最低限价。

有效价格范围就是该只证券最高限价、最低限价之间的所有价位。

限价超出此范围的委托为无效委托，系统作自动撤单处理。

第二步：

系统根据竞价规则自动确定集合竞价的成交价，这个价格就是当日的开盘价，所有高于开盘价的买盘和所有低开开盘价的卖盘均以此价格成交，集合竞价的成交价确定原则是：

以此价格成交，能够得到最大成交量。

第三步：

集中撮合处理所有的买委托按照委托限价由高到低的顺序排列，限价相同者按照进入系统的时间先后排列；

所有卖委托按委托限价由低到高的顺序排列，限价相同者按照进入系统的时间先后排列。

依序逐笔将排在前面的买委托与卖委托配对成交，即按照"

价格优先，同等价格下时间优先"

的成交顺序依次成交，直至成交条件不满足为止，即不存在限价高于等于成交价的叫买委托、或不存在限价低于等于成交价的叫卖委托。

所有成交都以同一成交价成交。

这同一成交价成交的买卖单一般量都是很大的，如图3.2.3所示

图3.2.3所示

第四步：

行情揭示：

1.）如该只证券的成交量为零，则将成交价位揭示为开盘价、最近成交价、最高价、最低价，并揭示出成交量、成交金额。

2.）剩余有效委托中，实际的最高叫买价揭示为叫买揭示价，若最高叫买价不存在，则叫买揭示价揭示为空；

实际的最低叫卖价揭示为叫卖揭示价，若最低叫卖价不存在，则叫卖揭示价揭示为空。

集合竞价中未能成交的委托，自动进入连续竞价。

按照这样的原则和要求，我们设计了如下的集合竞价撮合算法。

如图3.2.4所示。

图3.2.4

集合竞价算法描述：

和连续竞价一样，首先设定QueueStruct结构为元素的买卖两个队列BuyQueue和SellQueue。

其中BuyQueue是时间优先、买价降序排序，而SellQueue是时间优先、卖价升序排序。

在开市到开盘这段时间内，买卖单已经分别进入了买卖队列内排好了序。

一旦宣布开盘，则触发集合撮合，如下：

▪判断两队列是否都不为空，如是，转2；

如否，转21；

▪判断BuyQueue[0].prince与SellQueue[0].prince之差，如大于等于0，转3：

如小于0，转21；

▪定义inti=j=0；

M、N分别为买卖两队列非空元素的个数；

BOOLk；

QueueStructBuy=BuyQueue[0]；

Sell=SellQueue[0]；

Buy1；

Sell1；

转4；

▪判断BuyQueue[i].prince与SellQueue[j].prince之差，如大于等于0，转5：

如小于0，转14；

▪判断Buy.count与Sell.count之差，如大于0，转6；

如小于等于0，转9；

▪j++；

k=true；

Sell1.count=Sell.count；

Sell.count=Sell.count+SellQueue[iSellQueue].count；

转7；

▪判断j是否小于N，如是，转4；

如不是，转8；

▪开盘价为BuyQueue[i].price；

总成交量为Sell.count；

统计成交数据及回报，并返回；

▪i++；

k=false；

Buy1.count=Buy.count；

Buy.count=Buy.count+BuyQueue[i].count；

转10；

▪判断i是否小于M，如是，转4；

如不是，转11；

▪判断Buy.count与Sell.count之差，如小于0，转12；

如等于0，转13；

▪开盘价为SellQueue[j].price；

总成交量为Buy.count；

▪开盘价为（SellQueue[j].price+BuyQueue[i-1].price）/2；

总成交量为sell.count；

▪判断k值，如为true，转15；

如为false，转18；

▪判断Buy1.count与Sell1.count之差，如大于0，转16；

如小于0，转17；

总成交量为Sell1.count；

▪开盘价为（SellQueue[j-1].price+BuyQueue[i-1].price）/2；

▪判断Buy1.count与Sell.count之差，如小于0，转19；

如等于0，转20；

总成交量为Buy1.count；

▪开盘价为昨日收盘价，成交量为0；

保留所有数据至开盘进入连续竞价撮合；

5.2.3买卖队列排序

上面我们介