编写选股程序软件可以通过多种编程语言和工具实现，以下是一些常用的方法和步骤：
选择编程语言
Python：Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析和机器学习领域。它提供了丰富的库和工具，如pandas、numpy、scikit-learn等，可以帮助你进行数据处理、模型训练和策略回测等工作。
R语言：R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了丰富的统计分析和可视化工具，适合用于选股策略的开发和测试。
MATLAB：MATLAB是一种专业的数值计算和数据分析软件，广泛应用于科学研究和工程领域。它提供了丰富的工具箱和函数，可以用于数据处理、模型建立和策略回测等任务。
AmiBroker：AmiBroker是一种专业的股票分析软件，提供了强大的选股和策略回测功能。它支持使用AmiBroker Formula Language （AFL）编写自定义的选股公式和策略规则。
明确选股条件和目标
根据个人的投资策略和风险承受能力，选择不同的指标和参数进行筛选。例如，可以设置选股条件为MACD指标金叉、RSI指标超买等。
数据收集和预处理
收集股票市场的实时数据，包括股票价格、成交量、涨跌幅等。
对收集到的数据进行清洗和整理，以便于后续的分析。
编写选股策略
将选股策略转化为计算机可识别的逻辑，编写程序代码。例如，可以编写一个基于移动平均线的选股公式，运用MA函数结合其他条件进行编写。
策略回测和优化
通过历史数据对程序进行回测，验证策略的有效性，并根据回测结果进行程序优化。
实时运行和监控
将程序部署到股票软件中，实时运行选股策略，生成选股建议。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
假设我们已经收集到了股票数据，存储在dataframe中
data = pd.DataFrame({
'Date': pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/31/2020'),
'Close': np.random.rand(30) * 100
})
计算移动平均线
data['MA5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean()
data['MA10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()
选股策略：5日均线上穿10日均线
def select_stocks(data):
low_pe_stocks = data[(data['MA5'] > data['MA10'])]
return low_pe_stocks
执行选股
result = select_stocks(data)
print(result)
```
这个示例展示了如何使用Python和pandas库来计算移动平均线，并基于移动平均线的交叉点来筛选股票。你可以根据自己的需求扩展和优化这个策略，例如加入其他技术指标或基本面分析。
总之，编写选股程序软件需要选择合适的编程语言和工具，明确选股条件和目标，进行数据收集和预处理，编写选股策略，进行策略回测和优化，并最终实现实时运行和监控。
