雖然想做小白的目的不單純，但還是著手規劃，開始先來釐清需求到底是甚麼，
- 可以自動抓出可能會漲的個股
- 準確度要高
- 操作要簡單，最好不要動腦(純粹自己需求)
這需求好像一句話就可以歸納了，”百發百中自動選股”，在我內心深處依稀可聽到下聯”賺錢賺不完”，不過如果可以，分析師應該不知道賺到哪裡了，雖然不切實際，但做了才知道效果如何，反正需求者是自己，隨便做(哈哈哈~)。
為了要做到小白的需求，我們思考了幾個大元素的組合，大致如下，
四大元素
資料庫，這是主要的核心，等於是資料交換中心，畢竟股票的每日交易數據、基本資料、法人等等等的，相當的多，而且要做到分析資料，這就不是一、兩天的資料就可以進行的，預計是把股市的一開始開市到現在的所有個股每日的資訊全部抓下來，這樣未來可備不時之需，但考量到是做盤後分析，所以就不抓每日的即時交易，如果這個抓下來，那我的主機大概負荷不了。但光每天盤後的交易資訊就很驚人了，試想2000支股票，30年的交易，最少有30萬筆資料，這麼大的資料量，就要思考使用資料伺服器來維護，而且查詢的速度要快、效能要好、可存的最大筆數要越大越好，重點要Free，在我心裡的清單就MySQL及PostgreSQL，最後是選擇MySQL，主要考量是自己比較習慣，相關的Tool也是蠻齊全的。當然除了資料庫伺服器外，資料庫的設計把資料做分流的重要關鍵，這個未來再做說明。
資料蒐集，這絕對是另一個主要因素，在這裏要思考到的是資料來源在哪裡以及資料格式要怎麼分析、轉換，一次性資料還是不斷更新的資料，甚至要考慮到蒐集資料時，會不會被對方給鎖住，這裡講的不是盜資料，而是大部分提供資料的網站擔心同時太多人上線，所以不希望有人占住頻寬而採取的機制。當然設計就要考慮到這個部分，不然被鎖住或被認定是奧客，以後再去要資料就很困難了，基本上算是網路禮儀的一種。
資料分析，如果把小白用人來做比喻，資料庫是小白的身體，資料蒐集可謂是養分，而資料分析就是小白的內涵及靈魂，最後的使用者介面則是小白的外表，人的內涵決定了未來的走向。因此，資料分析的方式也就決定了小白是否可以達到需求的關鍵因素了，為了讓分析的方法更彈性，所以設計上會先做第一個階段的分析，把基礎的資訊先運算後存入資料庫，如5均量價、10均量價，5日線、10日線等，這樣好處是下一階段分析可以節省運算時間，在整個分析上分了3個階段，未來在其他章節再說明。
使用者介面，雖然說他是外表，但往往他就是系統成功的關鍵，畢竟人是視覺性動物，有了順暢、簡單及清楚的操作介面，這樣像我這種真正的小白才不會有操作不良等副作用，也比較有機會讓小白發揮真正的效果。
