软件模块可以通过以下方法提取指标：

选择常见技术指标

移动平均线（MA）：计算公式为 \（MA = \frac{Close_1 + Close_2 + ... + Close_n}{n}\），其中 \（Close\） 代表收盘价，\（n\） 代表计算周期。

相对强弱指数（RSI）：计算公式为 \（RSI = \frac{100 - \frac{100}{（1 + RS）}）}{1 + RS}\），其中 \（RS\） 是特定时间段内的平均收益。

动量指标（MACD）：计算公式为 \（MACD = EMA（Close, 12） - EMA（Close, 26）\），其中 \（EMA\） 是指数移动平均线函数。

自定义指标

投资者可以通过编写指标公式，结合自己的交易经验和市场洞察，创造出更加个性化和有效的指标。例如，可以自定义一个结合多个技术指标的综合指标。

关键性能指标（KPIs）

响应时间：衡量软件模块处理请求并返回结果的速度，通常用每秒处理的事务数（TPS）来衡量。

处理能力：反映软件模块在单位时间内处理任务的能力，用每秒处理的事务数（TPS）来衡量。

并发数：衡量软件模块同时处理多个请求的能力。

资源利用率：反映软件模块在运行过程中对CPU、内存、磁盘等资源的利用效率。

错误率：衡量软件模块在运行过程中发生错误的频率，是评估模块稳定性和可靠性的重要指标。

提升策略

优化算法：针对模块中的关键算法进行优化，提高运行效率。

并发处理：通过多线程、异步处理等技术提高模块的并发处理能力。

缓存优化：利用缓存技术减少数据访问延迟，提高响应速度。

代码优化：精简代码，减少不必要的计算和IO操作，提高运行效率。

负载均衡：通过分布式计算、负载均衡等技术，合理分配资源，提高资源利用率。

指标公式与软件函数

通过软件的API或插件系统，以编程方式集成这些指标。例如，使用Python语言结合相关库，可以编写脚本实现自定义指标的集成。

数据收集与分析

选择合适指标，收集历史数据，包括指标数值、股票价格等，然后分析指标的长期和短期走势，结合市场情况进行分析。

明确目标与设置指标值

明确想要测量的目标，如软件的响应速度、错误率或用户满意度等，并为每个指标设置合理的目标值，作为衡量标准。

通过以上方法，软件模块可以有效地提取和分析各种指标，帮助用户做出更明智的决策。